Fortgeschrittene große Sprachmodelle für NLP-Aufgaben Schulung
Große Sprachmodelle (LLMs) sind künstliche Intelligenzen, die in der Lage sind, umfangreiche Mengen an natürlicher Sprache – etwa Texte, gesprochene Sprache oder Audiodaten – zu verarbeiten und zu generieren. Sie erlernen dabei Muster sowie Strukturen aus den Trainingsdaten und produzieren anschließend neue Inhalte mit ähnlichen Eigenschaften. Zudem können LLMs zahlreiche Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bewältigen, darunter die Verständnisanalyse natürlicher Sprache (NLU), das Erkennen von logischen Beziehungen in Texten (NLI), der Aufbau sowie die Ergänzung von Wissensnetzen, das schlussfolgernde Denken auf Basis allgemeinen Wissens, die Generierung und Steuerung von Dialogen sowie die multimodale Datenverarbeitung.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Datenwissenschaftler mit mittleren Kenntnissen, Entwickler im Bereich KI und interessierte Personen, die LLMs nutzen möchten, um diverse NLP-Aufgaben zu bewältigen sowie originelle Inhalte für verschiedene Zwecke zu erstellen.
Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Eine Entwicklungsumgebung mit LLMs und notwendigen Werkzeugen einzurichten.
- NLU- sowie NLI-Aufgaben mithilfe von LLMs sicher durchzuführen.
- Wissensnetze effektiv zu extrahieren, abzuleiten und anzuwenden.
- Dialogen mit Hilfe von LLMs für konversationsbasierte Anwendungen zu erzeugen und zu verwalten.
- Die Qualität sowie Vielfalt der mittels LLMs bzw. generativer KI erzeugten Inhalte zu bewerten.
- Ethische Grundsätze anzuwenden, um Fairness und einen verantwortungsvollen Umgang mit LLMs sicherzustellen.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
- Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Falls Sie ein individuell angepasstes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir alles Nötige arrangieren können.
Schulungsübersicht
Einführung in große Sprachmodelle sowie generative KI
- Methoden und Modelle im Überblick
- Anwendungsbereiche und Einsatzszenarien erläutern
- Herausforderungen und Grenzen der Technologie diskutieren
Einsatz von LLMs bei NLU-Aufgaben
- Sentiment-Analyse
- Erkennung benannter Entitäten
- Extraktion von Beziehungen zwischen Elementen
- Semantische Analyse von Texten
Einsatz von LLMs bei NLI-Aufgaben
- Erkennung logischer Schlussfolgerungen aus Texten
- Identifikation widersprüchlicher Aussagen<\/li>
- Detektion äquivalenter Formulierungen
Einsatz von LLMs für Wissensnetze
- Fakten und Beziehungen aus Texten extrahieren
- Mögliche fehlende oder neue Informationen ableiten
- Nutzung der erstellten Wissensnetze zur Bearbeitung weiterer Aufgaben
Einsatz von LLMs für allgemeines schlussfolgerndes Denken
- Plausible Erklärungen, Hypothesen und Szenarien generieren
- Nutzung etablierter Wissensdatenbanken zum Allgemeinwissen
- Evaluation des schlussfolgernden Denkens anhand geeigneter Kriterien
Einsatz von LLMs für die Dialoggenerierung
- Erstellung von Dialogen mit Chatbots, virtuellen Assistenten und Konversationsagenten
- Verwaltung laufender Gespräche
- Nutzung spezialisierter Datensätze zur Dialoganalyse und Bewertung
Einsatz von LLMs für multimodale Generierung
- Erzeugung von Bildern aus Texten
- Erstellung von Texten auf Basis vorhandiger Bilder
- Videoproduktion durch Text- oder Bildvorgaben
- Generierung von Audiodaten mittels Text-Eingabe<\/li>
- Textgenerierung anhand vorgegebener Audiosequenzen
- Erstellung dreidimensionaler Modelle aus Text- oder Bilddaten
Einsatz von LLMs im Bereich des Meta-Lernens
- Anpassung der Modelle an neue Domänen, Aufgaben oder Sprachen
- Lernprozesse auch bei sehr wenig oder keinen Beispieldaten ermöglichen
- Nutzung spezieller Datensätze und Frameworks zum Meta-Lernen bzw. Transferlernen
Einsatz von LLMs im Bereich des adversarialen Lernens
- Schutz der Modelle vor feindlichen Angriffen sicherstellen
- Bias sowie Fehlerquellen in den Modellen erkennen und verringern
- Einsatz geeigneter Datensätze und Verfahren zur Stärkung der Robustheit
Evaluation von LLMs und generativer KI
- Bewertung von Qualität und Vielfalt erzeugter Inhalte
- Nutzung gängiger Metriken wie z.B. Inception-Score, Fréchet Inception Distance oder BLEU-Wert
- Einsatz humanbasierter Methoden wie Crowdsourcing und Umfragen
- Anwendung kreativer Verfahren zur Evaluation, etwa Turing-Tests oder spezielle Diskriminatoren
Umsetzung ethischer Prinzipien bei der Arbeit mit LLMs sowie generativer KI
- Förderung von Fairness und Verantwortlichkeit im Umgang mit den Technologien
- Vermeidung missbräuchlicher oder schädlicher Anwendungen
- Achtung der Rechte sowie des Datenschutzes aller Urheber und Nutzer
- Förderung einer harmonischen Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI im kreativen Prozess
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis für Grundkonzepte und Fachbegriffe der KI
- Erfahrung mit Programmierung in Python sowie Datenanalyse
- Bekanntschaft mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
- Grundkenntnisse zu großen Sprachmodellen und deren Anwendungsbereichen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- KI-Entwickler
- Interessierte am Thema KI
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Fortgeschrittene große Sprachmodelle für NLP-Aufgaben Schulung - Buchung
Fortgeschrittene große Sprachmodelle für NLP-Aufgaben Schulung - Anfrage
Fortgeschrittene große Sprachmodelle für NLP-Aufgaben - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittenes LangGraph: Optimierung, Debugging und Überwachung komplexer Graphen
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbasierter LLM-Anwendungen mit mehreren Aktoren. Dabei werden diese Anwendungen als komposable Graphen realisiert, die einen dauerhaften Zustand sowie Kontrolle über den Ausführungsablauf bieten.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps-Spezialisten für KI sowie ML-Architekten, die produktionsreife LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und verwalten möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:
- Komplexe LangGraph-Topologien hinsichtlich Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu gestalten und zu optimieren.
- Zuverlässigkeit durch Wiederholungen, Zeitüberschreitungen, Idempotenz sowie Recovery-Verfahren auf Basis von Checkpoints sicherzustellen.
- Ausführungsvorgänge der Graphen zu debuggen und nachzuverfolgen, deren Zustand zu analysieren sowie Probleme in Produktivumgebungen systematisch zu reproduzieren.
- Graphen mit Protokollen, Metriken und Tracing-Daten auszustatten, erfolgreich in die Produktion zu implementieren sowie SLAs und Kosten fortlaufend zu überwachen.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
- Praxisnahe Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.
Entwicklung von Codierungs-Agenten mit Devstral: Vom Entwurf bis zur Tool-Integration
14 StundenDevstral ist ein Open-Source-Framework, das dazu dient, Codierungs-Agenten zu entwickeln und auszuführen – Agenten, die mit Codebasen, Entwicklertools sowie APIs interagieren können, um die Produktivität im Softwarebereich zu steigern.
Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Entwickler sowie Entwickler-Teamleiter und SREs auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, Codierungs-Agenten unter Verwendung von Devstral zu entwerfen, umzusetzen und weiterzuentwickeln.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Devstral für die Entwicklung von Codierungs-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
- Agenten-Workflows zur Exploration und Veränderung von Codebasen zu gestalten.
- Codierungs-Agenten mit Entwicklertools sowie APIs zu integrieren.
- Bewährte Vorgehensweisen für eine sichere und effiziente Bereitstellung solcher Agenten umzusetzen.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Ein umfangreiches Programm an Übungen und praktischen Aufgaben.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Open-Source-Model-Operations: Selbsthosting, Feinabstimmung und Governance mit Devstral- sowie Mistral-Modellen
14 StundenDie Devstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für eine flexible Implementierung, gezielte Anpassung sowie skalierbare Integration konzipiert wurden.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, Plattform-Teams sowie Forschungsingenieure, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbsthosten, feinabstimmen und verwalten möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Selbstgehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einzurichten und zu konfigurieren.
- Feinabstimmungsmethoden anzuwenden, um die Leistung in spezifischen Anwendungsbereichen zu verbessern.
- Versionierung, Überwachung sowie Governance-Prozesse im Lebenszyklus der Modelle umzusetzen.
- Für Sicherheit, Compliance und verantwortungsvolle Nutzung von Open-Source-Modellen zu sorgen.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Übungen zum Selbsthosting und zur Feinabstimmung der Modelle.
- Direkte Umsetzung von Governance- und Überwachungsprozessen in einem Live-Labor.
Individuelle Anpassungen des Kurses
- Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Weiterbildung kontaktieren Sie uns bitte.
Anwendungen von LangGraph im Finanzbereich
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbehafteter, mehraktiger LLM-Anwendungen in Form komponierbarer Graphen mit persistentem Zustand und vollständiger Kontrolle über die Ausführung.
Dieses von einem Experten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die LangGraph-basierte Finanzlösungen unter Einhaltung von Governance-Richtlinien, Überwachungsvorgaben und Compliance-Vorschriften entwerfen, implementieren sowie betreiben möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Finanzspezifische LangGraph-Workflows gemäß regulatorischen und prüfungstechnischen Anforderungen zu entwerfen.
- Finanzdatenstandards sowie Ontologien in den Graphenzustand und die zugehörigen Werkzeuge zu integrieren.
- Für kritische Prozesse Zuverlässigkeit, Sicherheit sowie Kontrollmechanismen mit menschlicher Beteiligung umzusetzen.
- LangGraph-Systeme hinsichtlich Leistung, Kosten und SLAs zu implementieren, zu überwachen sowie zu optimieren.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses
- Für eine maßgeschneiderte Gestaltung dieses Trainings kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.
Grundlagen von LangGraph: Graph-basiertes Prompt-Handling und Kettung bei LLMs
14 StundenLangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen, die auf Graphen basieren und Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicherverwaltung sowie kontrollierte Ausführung unterstützen.
Dieses praxisorientierte Training wird von einem Instruktor geleitet – entweder online oder vor Ort – und richtet sich an Entwickler mit ersten Erfahrungen, Prompt-Ingenieure sowie Datenfachkräfte, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mithilfe von LangGraph entwerfen möchten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:
- Die zentralen Konzepte von LangGraph – Knoten, Kanten und Zustand – sowie deren Anwendungsfälle verstehen.
- Prompt-Ketten erstellen können, die Verzweigungen aufweisen, externe Werkzeuge nutzen und den Zustand beibehalten.
- Suchmechanismen sowie externe APIs nahtlos in graphbasierte Workflows integrieren.
- LangGraph-Anwendungen hinsichtlich Zuverlässigkeit und Sicherheit testen, debuggen sowie bewerten können.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorträge kombiniert mit moderierten Diskussionen.
- Geführte Übungen und schrittweises Durchlaufen von Code-Beispielen in einer isolierten Testumgebung.
- Szenariobasiertes Training zu Konzeptdesign, Tests sowie Bewertungsmethoden.
Individuelle Anpassungen des Kurses
- Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten zu vereinbaren.
LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung in regulierten Umgebungen
35 StundenLangGraph ermöglicht die Erstellung von zustandsbasierten, mehrparametrischen Workflows mit Unterstützung durch Large Language Models – dabei erlaubt es eine präzise Steuerung der Ausführungspfade sowie das dauerhafte Speichern des Systemzustands. Im Gesundheitswesen sind diese Eigenschaften entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, die Interoperabilität sowie den Aufbau von Entscheidungshilfesystemen, die nahtlos in medizinische Arbeitsabläufe integriert werden können.
Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Experten (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die LangGraph-basierte Lösungen im Gesundheitswesen entwerfen, implementieren und verwalten möchten – dabei berücksichtigen sie rechtliche, ethische sowie betriebliche Aspekte.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows zu konzipieren, wobei Compliance und Nachvollziehbarkeit im Vordergrund stehen.
- LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien sowie Standards wie FHIR, SNOMED CT und ICD zu integrieren.
- Bewährte Verfahren zur Zuverlässigkeit, Transparenz und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anzuwenden.
- LangGraph-Anwendungen im produktiven Gesundheitsumfeld erfolgreich bereitzustellen, zu überwachen sowie zu validieren.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Übungen anhand realer Fallbeispiele aus dem Gesundheitswesen.
- Erfahrungsaustausch sowie Implementierungsübungen in einer Live-Laborumgebung.
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Falls Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
LangGraph für rechtliche Anwendungen
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen mit mehreren Akteuren, die als komponierbare Graphen strukturiert sind. Es gewährleistet einen dauerhaften Zustand sowie präzise Kontrolle über den Ablauf der Verarbeitung.
Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die rechtliche Lösungen auf Basis von LangGraph entwerfen, implementieren und betreiben möchten – dabei werden Compliance-Vorgaben, Nachverfolgbarkeit sowie Governance-Standards berücksichtigt.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:
- Der Entwicklung von auf rechtliche Anforderungen zugeschnittenen LangGraph-Workflows, die Nachvollziehbarkeit und Compliance sicherstellen.
- Der Integration juristischer Ontologien sowie Dokumentstandards in den Graphenzustand und -prozess.
- Der Implementierung von Schutzmechanismen, menschlichen Genehmigungsschritten sowie nachvollziehbaren Entscheidungspfaden.
- Dem Bereitstellen, Überwachen und Pflegen von LangGraph-Diensten im Produktivbetrieb unter Berücksichtigung der Beobachtbarkeit sowie Kostenkontrolle.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema? Kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.
Erstellung dynamischer Workflows mit LangGraph und LLM-Agenten
14 StundenLangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphbasierter Workflows für LLMs, die Verzweigungen, den Einsatz von Werkzeugen, Speicherfunktionen sowie eine kontrollierbare Ausführung ermöglichen.
Dieses praxisorientierte Trainingsprogramm unter Anleitung eines Instructors (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Produktteams mit mittlerer Erfahrung, die LangGraphs grafische Logik gemeinsam mit Agentenlogiken von LLMs nutzen möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen zu entwickeln – etwa Kundenservice-Agenten, Entscheidungsabläufe oder Informationsabrufsysteme.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Grafbasierte Workflows zu entwerfen, die LLM-Agenten, externe Werkzeuge und Speichersysteme koordinieren.
- Bedingte Verzweigungen, automatische Neuversuche sowie Ersatzmechanismen zur robusten Ausführung zu implementieren.
- Retrieval-Funktionen, REST-APIs sowie strukturierte Ausgaben nahtlos in Agentenschleifen zu integrieren.
- Das Verhalten von Agenten hinsichtlich Zuverlässigkeit und Sicherheit zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen sowie moderierte Diskussionen.
- Angeleitete Übungen und Codierexkursionen in einer Sandbox-Umgebung.
- Szenariobasierte Entwurfsaufgaben sowie peer-reviews durch die Teilnehmer.
Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses
- Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten zu besprechen.
LangGraph für die Automatisierung von Marketingprozessen
14 StundenLangGraph ist ein auf Graphen basierendes Orchestrierungs-Framework, das es ermöglicht, bedingte sowie mehrstufige Workflows mit großen Sprachmodellen und Tools zu erstellen – ideal zur Automatisierung und Individualisierung von Content-Prozessen.
Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Marketingfachkräfte, Content-Strategen sowie Entwickler im mittleren Kenntnisniveau, die dynamische und differenzierte E-Mail-Kampagnen sowie automatisierte Content-Erstellungsprozesse mit LangGraph implementieren möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Das Entwerfen von graphisch strukturierten Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik.
- Die Integration von großen Sprachmodellen, APIs sowie Datenquellen zur automatisierten Personalisierung.
- Das Verwalten von Zuständen, Speichern und Kontextinformationen in mehrstufigen Marketingkampagnen.
- Die Bewertung, Überwachung sowie Optimierung der Leistungsfähigkeit und Ergebnisse der eingesetzten Workflows.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
- Praktische Übungen zur Umsetzung von E-Mail-Workflows sowie Content-Pipelines.
- Szenario-basierte Aufgaben zu Personalisierung, Segmentierung und bedingter Entscheidungslogik.
Optionen zur Kursanpassung
- Für Anfragen zu individuell angepassten Schulungen setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung, um die Details abzustimmen.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrationen und Administratorsteuerung
14 StundenLe Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die Organisationen sichere, individuell anpassbare sowie unter kontrollierten Bedingungen nutzbare KI-Funktionen für Konversationen bietet. Dabei wird unterstützt durch rollenbasierte Zugriffssteuerung, Single Sign-On, Connectoren sowie Integrationen mit Unternehmensanwendungen.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager auf mittlerem Niveau, IT-Leiter, Solution Engineer sowie Sicherheits- und Compliance-Teams, die Le Chat Enterprise in ihrem Unternehmen implementieren, konfigurieren und verwalten möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:/p
- Le Chat Enterprise für sichere Implementierungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Rollenbasierte Zugriffssteuerung, Single Sign-On sowie compliancegerechte Regelungen zu aktivieren.
- Le Chat mit Unternehmensanwendungen sowie Datenbanken zu integrieren.
- Gouvernance-Richtlinien und administrative Leitfäden für ChatOps zu entwerfen und umzusetzen.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsbeispiele.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Für eine individuell abgestimmte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.
Kosteneffiziente LLM-Architekturen: Mistral im großen Maßstab (Performance- und Kostenoptimierung)
14 StundenMistral ist eine leistungsstarke Familie von großen Sprachmodellen, die speziell darauf ausgelegt sind, kosteneffizient in Produktionsumgebungen im großen Maßstab eingesetzt zu werden.
Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Infrastruktur-Engineers, Cloud-Architekten sowie MLOps-Leiter, die Architekturen auf Basis von Mistral so entwerfen, bereitstellen und optimieren möchten, dass sie maximale Leistung bei minimalen Kosten erzielen.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:
- Skalierbare Bereitstellungsmuster für Mistral Medium 3 umzusetzen.
- Batching, Quantisierung sowie effiziente Servierstrategien anzuwenden.
- Inference-Kosten zu optimieren, ohne die Leistung einzuschränken.
- Produktionsreife Servertopologien für Unternehmensanwendungen zu entwerfen.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsfälle.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Falls Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.
Produktion von Konversationsassistenten mittels Mistral-Connectoren und Integrationen
14 StundenMistral AI ist eine offene KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, Konversationsassistenten in unternehmensinterne sowie kundenzentrierte Arbeitsabläufe zu integrieren.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Produktmanager, Full-Stack-Entwickler und Integrationsingenieure auf Einsteiger- bis Mittelniveau, die lernen möchten, wie man Konversationsassistenten unter Verwendung von Mistral-Connectoren konzipiert, integriert und marktreif macht.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:
- Mistral-Konversationsmodelle mit unternehmensspezifischen sowie SaaS-Connectoren zu verknüpfen.
- Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Erstellung fundierter Antworten umzusetzen.
- Benutzeroberflächen für interne und externe Chat-Assistenten zu gestalten.
- Assistenten in reale Produktworkflows zu integrieren, sodass sie im praktischen Einsatz genutzt werden können.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Praktische Übungen zur Integration.
- Direktes Entwickeln von Konversationsassistenten in Live-Labs.
Optionen zur Kursanpassung
- Falls Sie ein individuell angepasstes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Enterprise-Einsatz von Mistral Medium 3
14 StundenMistral Medium 3 ist ein leistungsstarkes, multimodales Large Language Model, das speziell für den produktiven Einsatz in Unternehmensumgebungen entwickelt wurde.
Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an KI/ML-Ingenieure, Plattformarchitekten sowie MLOps-Teams auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau. Sie lernen dabei, Mistral Medium 3 für unternehmensspezifische Anwendungen zu implementieren, zu optimieren und abzusichern.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Mistral Medium 3 mittels API oder durch Selbsthosting bereitzustellen.
- Die Inferenzleistung und -kosten zu optimieren.
- Multimodale Anwendungsfälle unter Einsatz von Mistral Medium 3 umzusetzen.
- Empfohlene Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen für Unternehmensumgebungen anzuwenden.
Ablauf des Kurses
- Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
- Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
- Praktische Implementierungsübungen in einer Live-Laborumgebung.
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten
- Falls Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.
Mistral für verantwortungsvolle KI: Datenschutz, Datensouveränität und unternehmensweite Kontrollmechanismen
14 StundenMistral AI ist eine offene und für den Unternehmenseinsatz geeignete KI-Plattform, die Funktionen zur sicheren, kompatiblen sowie verantwortungsvollen Implementierung von KI bereitstellt.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Compliance-Verantwortliche mittlerer Erfahrungsstufe, Sicherheitsarchitekten sowie rechtliche und operative Fachkräfte, die mit Hilfe von Mistral verantwortungsvolle KI-Praktiken umsetzen möchten – unter Nutzung von Datenschutzmaßnahmen, datenspezifischen Souveränitätsregelungen sowie unternehmensinternen Kontrollmechanismen.
Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage zu:/p>
- Datenschutztechniken bei der Implementierung von Mistral anzuwenden.
- Strategien zur Datensouveränität gemäß gesetzlichen Vorgaben einzusetzen.
- Unternehmensrelevante Kontrollmechanismen wie Rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC), Single Sign-On (SSO) sowie Prüfprotokolle zu konfigurieren.
- Dienstleister- und Implementierungsoptionen unter Berücksichtigung der Compliance-Anforderungen zu bewerten.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Compliance-bezogene Fallstudien sowie praktische Übungen.
- Praktische Anwendung von unternehmensweiten KI-Kontrollmechanismen.
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an uns, damit wir alles koordinieren können.
Mehrmodale Anwendungen mit Mistral-Modellen (Vision, OCR und Verständnis von Dokumenten)
14 StundenMistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die nun auch in mehrmodale Workflows eingesetzt werden können. Sie unterstützen sowohl sprachliche als auch visuelle Aufgaben und eignen sich daher für Unternehmensanwendungen sowie Forschungszwecke.
Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Machine-Learning-Forscher mittleren Kenntnisstands, praktisch erfahrene Ingenieure sowie Produktteams, die mehrmodale Anwendungen mit Mistral-Modellen entwickeln möchten – einschließlich OCR-Prozessen und Systemen zum Verständnis von Dokumenten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:/p>
- Mistral-Modelle für mehrmodale Aufgaben einzurichten und zu konfigurieren.
- OCR-Workflows zu implementieren sowie sie mit NLP-Pipelines zu verknüpfen.
- Dokumentenverarbeitungs-Anwendungen für unternehmensbezogene Nutzungsszenarien zu entwerfen.
- Suchfunktionen, die Text und Bilder verbinden, sowie unterstützende Benutzeroberflächen zu entwickeln.
Aufbau des Kurses
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Praktische Programmierübungen.
- Direkte Umsetzung mehrmodaler Pipelines im Labor.
Individuelle Anpassungsmöglichkeiten
- Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.