LLMs und Agenten in DevOps Workflows Training Course

AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft, um Multi-Agent-Anwendungen zu erstellen, die LLMs, Tools, Speicher und Nutzerinteraktionen verwenden.

Dieses unterrichtete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Architekten, die darauf ausgerichtet sind, tiefgreifend personalisierte Agenten zu entwerfen und bereitzustellen, indem sie APIs auf Basis von Python, Funktionierfähigkeiten und modularen Werkzeugketten von AutoGen verwenden.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eigenen Agenten mit rollenspezifischer Logik und Toolrouting zu entwickeln.
• Dynamische Workflows unter Verwendung fortgeschrittener Funktionsaufrufe und Kontextwechsel zu erstellen.
• Speichermodule und Planungsframeworks innerhalb von Agententeams umzusetzen.
• Fehlstände von Multi-Agenten und adaptive Wiederholungsmechanismen zu handhaben.

Abschnitt: Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Abschnitt: Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte für die Absprache.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Teilnehmer mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die Read AI mit Plattformen wie Slack, CRM-Systemen und Notion integrieren möchten, um Workflows zu automatisieren und die Effizienz der Teams zu verbessern.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Read AI mit Slack, Salesforce, Notion und ähnlichen Werkzeugen zu verbinden.
• Die Lieferung von Meeting-Zusammenfassungen und Aktionspunkten über verschiedene Plattformen automatisieren.
• Read AI-Daten mit CRM-Systemen und Aufgabenbrettern synchronisieren.
• Integrierungsprobleme beheben und Konfigurationen für die Bedürfnisse der Teams optimieren.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend verwendet, um Incidents vor ihrer Entstehung zuvorzuwarnen und die Ursachenanalyse (RCA) automatisiert zu beschleunigen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungszeit zu verkürzen.

Diese von einem Lehrer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Professionals, die vorausschauende Analyse implementieren, Automatisierung der Behebung und das Design intelligenter RCA-Prozesse mit AIOps Werkzeugen und maschinellem Lernen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vor Systemausfällen zu erkennen.
• RCA-Prozesse basierend auf der Korrelation mehrerer Quellen von Protokollen und Metriken automatisiert einzurichten.
• Warnungs- und Behebungsprozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Betriebsabläufe) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analytik zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Operationen anwendet, insbesondere im Bereich der Überwachung, der Ereigniserkennung und -behandlung.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Betriebsexperten, die Techniken von AIOps einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, den Alarm-Lärm zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Spuren zu korrelieren, um die Ursachen festzustellen.
• Den Alarm-Frust durch intelligente Filterung und Lärmsuppression zu reduzieren.
• Open-Source oder kommerzielle Tools zum automatischen Überwachen und Beantworten von Ereignissen zu verwenden.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungsaufgaben und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Ein von Open-Source-Tools vollständig erstellter AIOps-Pfad ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Warnmeldungen in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieser durch den Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die einen end-to-end AIOps-Pfad mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Logs, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle anzuwenden, um Anomalien zu erkennen und Vorfallprognosen zu erstellen.
• Warnmeldungen und Remediierung mit Open-Source-Tools automatisieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisfälle.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung an diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

AutoGen für Unternehmens-IA-Automatisierung ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Implementierung skalarer, intelligenter Agentensysteme zur Automatisierung komplexer Geschäftsvorgänge mit dem AutoGen-Framework konzentriert.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an AI-Professionals mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die Architekturen mit mehreren Agenten über Unternehmensplattformen und -prozesse mithilfe des AutoGen-Frameworks einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Unternehmenstranskurse mit AutoGen und LLM-Agenten zu gestalten und zu automatisieren.
• AutoGen mit LangChain zu integrieren, um erweiterte Orchestrierung und Kontextverarbeitung zu ermöglichen.
• RAG-Pipelines aufzubauen und Unternehmensdaten für kontextbasierte Automatisierung zu verbinden.
• Agenten mit Unternehmensplattformen wie Slack, Jira und SharePoint zu verbinden.
• AutoGen-Bereitstellungen in Produktionsumgebungen zu skalieren und zu überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisbezogene Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Zum Anfordern eines angepassten Trainings für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die mit CrewAI Geschäfts- und technische Workflows automatisieren möchten, indem sie sich realen Anwendungsfällen und Tool-Integrationen widmen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und den Kernprinzipien von CrewAI zu verstehen.
• Workflows zu entwerfen, die mehrere kooperierende Agenten beinhalten.
• CrewAI mit APIs, Tools und externen Systemen zu integrieren.
• Realistische Automatisierungsszenarien umzusetzen und zu orchestrieren.

AutoGen Studio ist eine visuelle Umgebung zur Erstellung und Verwaltung von LLM-basierten Multi-Agent-Workflows ohne den Einsatz von Code.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger und Fortgeschrittene in Business und Innovation, die AutoGen Studio verwenden möchten, um Agenteninteraktionen visuell zu entwerfen, zu testen und zu optimieren für interne Automatisierung oder AI-gestütztes Produktentwicklung.

Am Ende des Kurses werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Mehrere Agenten-Workflows mit einer interface-basierten grafischen Oberfläche zu erstellen.
• Rollen, Anforderungen und Ziele von Agenten unter Verwendung von AutoGen Studio definieren.
• Nachrichtenaustausch zwischen Agents visualisieren und verwalten.
• Fehlerrichtlinien und Kontextoptimierung in die Agentlogik integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisarbeit.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Möglichkeiten zur Erkennung von Anomalien, Zusammenführung von Warnmeldungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieser durch Trainer geführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungsstacks und operative Workflows integrieren möchten.

Zum Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren und Integrieren von Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur.
• Zusammenführen von Metriken, Protokollen und Ereignissen über verteilte Systeme mit künstl. intelligenter Analyse.
• Automatisieren der Erkennung, Priorisierung und Reaktion auf Vorfälle mithilfe eingebaute und benutzerdefinierter Workflows.
• Leistungsoptimierung, Reduzierung der MTTR und Verbesserung der operativen Effizienz unter Unternehmenstauglichkeit.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hand-on-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangementierung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Beobachtbarkeit in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen erweitert, um die Operationalitätsentscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Lehrer begleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an mittelgradige Beobachtbarkeitsprofis, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Zum Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren von Prometheus und Grafana für Beobachtbarkeit über Systeme und Dienste.
• Sammeln, Speichern und Visualisieren von hochwertigen Zeitreihendaten.
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Auswertung von Anomalien und Prognosen.
• Erstellen intelligenter Warnregeln basierend auf prädiktiven Erkenntnissen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs bitten wir Sie, sich bei uns für ein Arrangement zu melden.

Bau von LLM-Agentensystemen mit AutoGen ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Entwicklung von mehragentensystemen konzentriert, die das Microsoft-Framework AutoGen für große Sprachmodelle (LLMs) verwenden.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an AI- und Automatisierungsexperten mit fortgeschrittenem Niveau, die mehragentensysteme mit AutoGen und LLMs entwerfen, implementieren und orchestrieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Mehragentenarchitekturen mithilfe des Frameworks AutoGen zu gestalten.
• Rollen, Fähigkeiten und Koordinationsverhalten von Agenten einzurichten.
• Funktionsaufrufe und Speicherverwaltung für Agentenkommunikation zu nutzen.
• Python-basierte LLM-Agenten-Workflow für reale Anwendungen aufzubauen und zu testen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Eine praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um einen angepassten Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.

Dieser 1-tägige Workshop, der für Entwickler, Datenwissenschaftler und AI-Enthusiasten konzipiert wurde, hilft Ihnen, die Macht agenter AI-Systeme mit AutoGen v0.4 zu verstehen und zu nutzen. 

Durch eine Kombination von praktischen Übungen und Demonstrationen lernen Sie, wie man Multi-Agent-Anwendungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) erstellt, verwalten und bereitstellt. 

Am Ende des Kurses erhalten Sie ein solides Fundament im mehrschichtigen Aufbau von AutoGen, beherrschen die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten und erkunden realitätsnahe Anwendungsfälle sowie Best Practices für die Entwicklung skalierbarer und intelligenter LLM-gesteuerter Anwendungen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Ausbildung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die lernen möchten, wie sie Read AI verwenden können, um Sitzungsprotokolle zu erfassen, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren und Handlungsempfehlungen mit minimaler manueller Anstrengung zu generieren.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Read AI für Sitzungen auf den wichtigsten Plattformen einrichten und konfigurieren.
• Automatisch Sitzungsprotokolle generieren und Handlungsempfehlungen identifizieren.
• Die von Read AI bereitgestellten Analysen zur Beteiligung und Stimmung interpretieren.
• Zusammenfassungen effektiv teilen, bearbeiten und organisieren, um die Teamzusammenarbeit zu verbessern.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Training (vor Ort oder online) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Zusammenarbeit von Remote-Teams durch AI-gesteuerte Workflows und Read AI-Analysen vereinfachen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Vollständige Treffenworkflows für Remote-Teams mit Read AI zu entwerfen.
• Follow-Ups und Dokumentationen automatisieren, um die Kosten von Meetings zu reduzieren.
• AI-Zusammenfassungen sowohl für synchron als auch asynchrone Zusammenarbeit auszunutzen.
• Die Team-Engagement und -Verantwortung durch Read AI-Einblicke zu verfolgen.