Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in KI für die Softwareentwicklung
- Was ist generative KI im Vergleich zur prädiktiven KI
- Anwendungen von KI in Coding, Analytik und Automatisierung
- Überblick über LLMs, Transformer und Deep-Learning-Modelle
KI-gestütztes Coding und prädiktive Entwicklung
- KI-gestützte Code-Vervollständigung und Generierung (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Vorhersage von Code-Fehlern und Sicherheitslücken vor der Bereitstellung
- Automatisierung von Code-Reviews und Optimierungsvorschlägen
Erstellung prädiktiver Modelle für Softwareanwendungen
- Verständnis von Zeitreihen-Prognostik und prädiktiver Analytik
- Implementierung von KI-Modellen für Nachfrageprognosen und Anomalie-Erkennung
- Verwendung von Python, Scikit-learn und TensorFlow für die prädiktive Modellierung
Generative KI für die Generierung von Text, Code und Bildern
- Arbeiten mit GPT, LLaMA und anderen LLMs
- Generierung synthetischer Daten, Textzusammenfassungen und Dokumentation
- Erstellung KI-generierter Bilder und Videos mit Diffusionsmodellen
Bereitstellung von KI-Modellen in realen Anwendungen
- Hosting von KI-Modellen mit Hugging Face, AWS und Google Cloud
- Aufbau von API-basierten KI-Diensten für Geschäftsanwendungen
- Feinjustierung vortrainierter KI-Modelle für domänenspezifische Aufgaben
KI für prädiktive Geschäftseinblicke und Entscheidungsfindung
- KI-gestützte Business Intelligence und Kundenanalyse
- Vorhersage von Markttrends und Konsumentenverhalten
- Automatisierung von Workflow-Optimierungen mit KI
Ethische KI und bewährte Verfahren in der Entwicklung
- Ethische Überlegungen bei der KI-gestützten Entscheidungsfindung
- Erkennung von Verzerrungen und Fairness in KI-Modellen
- Bewährte Verfahren für interpretierbare und verantwortungsvolle KI
Praktische Workshops und Fallstudien
- Implementierung prädiktiver Analytik für einen realen Datensatz
- Erstellung eines KI-gestützten Chatbots mit Textgenerierung
- Bereitstellung einer LLM-basierten Anwendung für die Automatisierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
- Wiederholung der Kernerkenntnisse
- KI-Tools und Ressourcen für die Weiterbildung
- Abschließende Fragerunde (Q&A)
Voraussetzungen
- Verständnis grundlegender Konzepte der Softwareentwicklung
- Erfahrung mit einer Programmiersprache (Python wird empfohlen)
- Kenntnisse der Grundlagen des Machine Learning oder der KI (empfohlen, aber nicht erforderlich)
Zielgruppe
- Softwareentwickler
- AI/ML-Ingenieure
- Technische Teamleiter
- Produktmanager, die sich für KI-gestützte Anwendungen interessieren
Erfahrungsberichte (4)
Verständnis von KI und LLMs. Funktionsweise sowie darauf zu achtende Risiken und Chancen!
Henk Jan Beltman - genuine business
Kurs - Advanced AI Concepts with Perplexity
Maschinelle Übersetzung
Umfassende Informationen zum Hintergrund; wie man eine Prompt-Anfrage formuliert.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Maschinelle Übersetzung
die Tipps und empfohlenen Prompts, die wir aus diesem Training mitnehmen können
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurs - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Maschinelle Übersetzung
Einsatz von angemessenen und wirksamen Prompts
Marses Pacaldo
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Maschinelle Übersetzung