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Frankfurt am Main

NobleProg Frankfurt, Domstraße 5, Frankfurt am Main, germany, 60528

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Domstrasse 5 in Frankfurt am Main. In der Altstadt der Main-Metropole gelegen, bieten unsere Räumlichkeiten genug Platz für erfolgreiche Schulungen im Herzen der Stadt , fussläufig zum U-Bahnhof Dom/Römer.

 

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen mitten in der Frankfurter Altstadt, nahe des Kaiserdoms. MIt dem U-Bahnhof Dom/Römer befindet sich eine zentrale U-Bahnhaltestelle in nächster Nähe. 

 

Parkplätze 

In der Umgebung unser Schulungsräume darf man durchaus parken, auch wenn sich die Parkplatzsuche je nach Termin etwas zeitaufwändiger gestalten kann. Nebenan gibt es auch das gebührenpflichtige Parkhaus Dom/Römer.

 

Lokale Infrastruktur 

Nicht weit vom Dom, in Richtung Frankfurter Innenstadt, gibt es zahlreiche Restaurants und Lokale und in 5 Minuten Umkreis finden sich mehrere Hotels.

Unterkategorien (21)

Erkunden Sie unsere Kurse

Umfassendes Training zu KI, DeepFakes und Stimmenklonung

14 Stunden

Künstliche Intelligenz bei Amazon Web Services (AWS)

14 Stunden

Praktische KI-Tools für Juristen

14 Stunden

Praktische KI-Tools für Kommunikation, Design und Medienarbeit

14 Stunden

KI für Einkaufsprofi: Praktische Anwendungen und Risikobewusstsein

14 Stunden

Künstliche Intelligenz in der Erstellung journalistischer Inhalte

14 Stunden

Künstliche Intelligenz für die Cybersicherheit

21 Stunden

Künstliche Intelligenz (KI) für Manager – 2 Tage

14 Stunden

Künstliche Intelligenz (KI) für Manager

7 Stunden

KI-Workshop für Industrien

4 Stunden

Generative KI im Bildungswesen: Individualisierte Lernprozesse verbessern

21 Stunden

Entwicklung offener KI-Agenten mit Mistral AI

14 Stunden

KI für Logistik und Versorgung: Praxisnahe No-Code-Anwendungen für die Brennstoffindustrie

14 Stunden

Produktisierung von Konversationsassistenten mit Mistral Connectors & Integrations

14 Stunden

Künstliche Intelligenz mit Python (Mittlere Stufe)

35 Stunden

LangGraph für juristische Anwendungen

35 Stunden

Mistral für Responsible AI: Datenschutz, Datenresidenz und Unternehmenskontrollen

14 Stunden

LangGraph-Anwendungen im Finanzwesen

35 Stunden

Multimodale Anwendungen mit Ollama

21 Stunden

Multimodale Anwendungen mit Mistral-Modellen (Vision, OCR und Dokumentenverständnis)

14 Stunden

Erweiterte Debugging- und Evaluationsmethoden für Ollama-Modelle

35 Stunden

KI im HR: Praktische Anwendungen, Ethik und Umsetzung

14 Stunden

Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning und Governance mit Devstral- und Mistral-Modellen

14 Stunden

LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen

35 Stunden

Erweitertes LangGraph: Optimierung, Debugging und Überwachung komplexer Graphen

35 Stunden

KI-Agenten im Spielbereich: Von NPCs bis hin zu strategischen KI-Systemen

14 Stunden

KI für PostgreSQL: Enterprise-taugliche Integration, Optimierung & Governance

21 Stunden

Kundenservice im Zeitalter der KI

14 Stunden

Feinabstimmung und Anpassung von KI-Modellen auf Ollama

14 Stunden

Kosteneffiziente LLM-Architekturen: Mistral bei Skalierung (Performance-/Kosten-Ingenieurwesen)

14 Stunden

Milvus: Open-Source-Vektordatenbank für KI-Anwendungen

21 Stunden

Erstellung privater KI-Workflows mit Ollama

14 Stunden

Grundlagen des intelligenten Fahrens

21 Stunden

LangGraph für Marketing-Automatisierung

14 Stunden

Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrationen und Verwaltungskontrollen

14 Stunden

Pinecone: Vektordatenbank-Lösungen für KI

21 Stunden

Einführung in die Künstliche Intelligenz (KI)

35 Stunden

Coding-Agenten mit Devstral erstellen: Von der Agentenarchitektur bis zur Tool-Integration

14 Stunden

Bereitstellung und Optimierung von LLMs mit Ollama

14 Stunden

Erstellung dynamischer Workflows mit LangGraph und LLM-Agenten

14 Stunden

Meisterschaft im Umgang mit Vektor-Datenbanken für skalierbare KI-Lösungen

14 Stunden

Fiji: Bildverarbeitung für Biotechnologie und Toxikologie

14 Stunden

LangGraph-Grundlagen: Graphenbasiertes LLM-Prompting und Chaining

14 Stunden

Enterprise-taugliche Implementierungen mit Mistral Medium 3

14 Stunden

Einführung in Data Science und KI mit Python

35 Stunden

KI-Bereitschaft für Teamleiter: Menschliche Faktoren und Teamvereinbarungen

7 Stunden

Künstliche Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft – Die Zukunft der KI

7 Stunden

Maßgeschneiderte Angewandte KI- und LLM-Engineering mit Python

35 Stunden

EXO: End-to-End-Einführung eines lokalen KI-Clusters

21 Stunden

EXO für DevOps: Aufbau einer privaten KI-Infrastruktur

21 Stunden

Praktische KI für Management- und Operations-Teams

35 Stunden

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