Large Language Models (LLMs) Schulungen in Berlin

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Führungskräfte, die ein Grundverständnis für Large Language Models gewinnen, deren potenziellen Einfluss auf betriebliche Abläufe erkennen sowie praktische Nutzungsmöglichkeiten von KI-Tools wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder Grok für alltägliche Aufgaben untersuchen möchten – etwa zur Erstellung von Inhalten, Zusammenfassung von Daten oder Unterstützung bei Entscheidungen.

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

• zu verstehen, was Large Language Models sind sowie wie Tools wie ChatGPT und Copilot funktionieren;
• Prompt-Techniken anzuwenden, um zuverlässige Ergebnisse mittels LLMs zu erzielen;
• konkrete Anwendungsfälle wie das Entwerfen von E-Mails, die Zusammenfassung von Dokumenten oder automatisierte Produktivitätsprozesse zu beurteilen;
• geeignete Investitionsmöglichkeiten sowie strategische Einsatzgebiete für die KI-Einführung zu identifizieren.

Dieses instruktionsgesteuerte Live-Schulungsangebot in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Führungskräfte der oberen Ebene, die den strategischen Wert von LLMs und unternehmensweiten KI-Tools verstehen möchten. Die Teilnehmer erforschen, wie diese Tools in hochrangige Workflows integriert werden können, wie sie bessere Prompts formulieren und wie sie Möglichkeiten zur Steigerung der Produktivität und der ROI durch den Einsatz von KI bewerten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, um:

• Das Funktionsprinzip von LLMs zu verstehen und wie Tools wie ChatGPT und Copilot diese nutzen.
• Interaktionen auf Prompt-Basis zur Automatisierung und Beschleunigung von Aufgaben einzusetzen.
• KI-Tools in realen Szenarien anzuwenden, wie z. B. das Verfassen von E-Mails, die Zusammenfassung von Berichten und die Prüfung von Verträgen.
• Strategische Vorteile, Einschränkungen und Lizenzüberlegungen für die Einführung von LLMs zu bewerten.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Forscher, Datenwissenschaftler und Entwickler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die die großen Sprachmodelle von Meta AI kennenlernen, anpassen und für verschiedene Anwendungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung nutzen möchten.

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

• Die Architektur und Funktionsweise der großen Sprachmodelle von Meta AI zu verstehen.
• Große Sprachmodelle von Meta AI für spezifische Anwendungsfälle einzurichten und anzupassen.
• LLM-basierte Anwendungen wie Textzusammenfassung, Chatbots sowie Sentimentanalyse zu implementieren.
• Große Sprachmodelle effizient zu optimieren und bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Experten mittleren Niveaus, Geschäftsanalysten sowie technologische Entscheidungsträger, die die Grundprinzipien der generativen KI und deren praktischen Anwendungen in geschäftlichen Kontexten kennenlernen möchten. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in Transformer-Architekturen, Prompt Engineering sowie ethische Aspekte bei der Implementierung dieser Modelle.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die zugrundeliegenden Prinzipien der generativen KI und großer Sprachmodelle zu verstehen.
• LLMs für spezifische Geschäftsanwendungen zu implementieren und weiterzuentwickeln.
• Prompt Engineering-Techniken anzuwenden, um optimale Modellausgaben zu erhalten.
• Ethische Aspekte zu erkennen sowie Risiken bei der Einführung von LLMs zu steuern.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an AI-Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, Ethiker, Datenwissenschaftler und -ingenieure sowie Politikgestalter und Interessengruppen, die das ethische Umfeld rund um große Sprachmodelle verstehen und bewältigen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Ethische Probleme und Herausforderungen im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen zu erkennen.
• Ethische Rahmenwerke und Prinzipien bei der Implementierung solcher Modelle anzuwenden.
• Die gesellschaftlichen Auswirkungen von großen Sprachmodellen zu bewerten und potenzielle Risiken abzumildern.
• Strategien für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI auszuarbeiten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Praktiker und Datenwissenschaftler mittleren Kenntnisstands, Inhalteersteller sowie Übersetzer und globale Unternehmen, die Großsprachmodelle für Sprachübersetzung sowie mehrsprachige Inhaltserstellung nutzen möchten.

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

• Die Grundprinzipien des mehrsprachigen Lernens sowie der Übersetzung mithilfe von Großsprachmodellen zu verstehen.
• Großsprachmodelle zur Übersetzung von Inhalten zwischen verschiedenen Sprachen einzusetzen.
• Mehrsprachige Datensätze zum Training solcher Modelle zu erstellen und zu verwalten.
• Strategien zur Gewährleistung von Konsistenz und Qualität bei Übersetzungen zu entwickeln.

Diese live-geführte Schulung zu Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzanalysten, Data Scientists und Investitionsexperten mit mittlerem Vorkenntnisniveau, die Large Language Models (LLMs) für die Analyse und Prognose der Finanzmärkte nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Anwendung von LLMs in der Finanzmarktanalyse zu verstehen.
• LLMs zur Verarbeitung finanzieller Nachrichten, Berichte und Daten für Marktinsights zu nutzen.
• Prädiktive Modelle für Aktienkurse, Markttrends und wirtschaftliche Indikatoren zu entwickeln.
• Insights aus LLMs in die Entscheidungsfindung bei Investitionen zu integrieren.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Umweltwissenschaftler, Forscher, Datenanalysten sowie Entscheidungsträger und Umweltschützer, die LLMs zur Modellierung und Analyse ökologischer Zusammenhänge nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:

• Die Anwendung von LLMs in der Umweltwissenschaft verstehen.
• LLMs zur Analyse und Modellierung von Umweltdaten einsetzen.
• Ergebnisse der LLM-Auswertungen für Bewertungen zur Umweltauswirkung interpretieren.
• Erkenntnisse verständlich kommunizieren, um politische Entscheidungen und Naturschutzmaßnahmen zu beeinflussen.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an VR- und AR-Entwickler, Game-Designer sowie KI-Ingenieure auf mittlerem Niveau, die LLMs in ihre Anwendungen einbinden möchten, um noch attraktivere und reaktionsfähigere Umgebungen zu schaffen.

Nach Abschluss des Kurses verfügen die Teilnehmer über folgende Fähigkeiten:

• Sie verstehen, wie große Sprachmodelle dazu beitragen, immersive VR- und AR-Erlebnisse zu gestalten.
• Sie entwickeln VR- und AR-Anwendungen, die LLMs für interaktive Dialoge sowie die Erstellung von Inhalten nutzen.
• Sie integrieren LLMs in gängige Entwicklungswerkzeuge für VR und AR, um die Nutzerbindung zu stärken.
• Sie wenden bewährte Methoden an, um KI-gesteuerte Erzählungen und Interaktionen in virtuellen Räumen zu entwerfen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und Softwareentwickler mittleren Niveaus, die Large Language Models (LLMs) auf multimediale Daten zur Erstellung fortschrittlicher KI-Anwendungen einsetzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Grundprinzipien des multimodalen Lernens mit LLMs verstehen.
• LLMs zur Verarbeitung und Analyse von Text-, Bild- sowie Audiodaten einsetzen.
• Anwendungen entwickeln, die die Vorteile der Integration multimedialer Daten nutzen.
• Die Leistungsfähigkeit multimodaler LLM-Systeme bewerten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersicherheitsexperten und Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die LLMs nutzen möchten, um ihre Sicherheitsmaßnahmen sowie ihr Bedrohungsverständnis zu verbessern.

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

• die Rolle von LLMs im Bereich der Cybersicherheit zu verstehen,
• LLMs zur Erkennung und Analyse von Bedrohungen einzusetzen,
• LLMs für die Automatisierung und Reaktion auf Sicherheitsvorfälle zu nutzen,
• LLMs in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen zu integrieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Business-Analysten mittleren Kenntnisstands, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen möchten, um Trends und Verhaltensweisen in verschiedenen Branchen vorherzusagen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes vermögen:

• Die Grundlagen von großen Sprachmodellen sowie deren Rolle bei der prädiktiven Analyse verstehen.
• Große Sprachmodelle zur Analyse und Vorhersage von Daten in verschiedenen Branchen einsetzen.
• Die Effektivität von Prädiktionsmodellen unter Verwendung von LLMs bewerten.
• Große Sprachmodelle in bestehende Datenverarbeitungspipelines integrieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die umfassende Kenntnisse sowie praktische Fähigkeiten sowohl im Bereich der Großen Sprachmodelle als auch im Bereich des Reinforcement Learnings erlangen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu leisten:

• Die Bestandteile und Funktionsweise von Transformermodellen zu verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungsfälle zu optimieren sowie feinzustellen.
• Die grundlegenden Prinzipien und Methoden des Reinforcement Learnings nachvollziehen zu können.
• Zu verstehen, wie Techniken aus dem Bereich des Reinforcement Learnings die Leistungsfähigkeit von LLMs verbessern können.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Inhaltsschöpfer, Marketingexperten sowie Bildungstechnologen, die die Möglichkeiten der großen Sprachmodelle nutzen möchten, um hochwertige, vielfältige und ansprechende Inhalte in verschiedenen Bereichen zu erzeugen.

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

• Die Fähigkeiten großer Sprachmodelle sowie deren Einsatzmöglichkeiten bei der Inhaltserstellung zu verstehen.
• Große Sprachmodelle einzurichten und für die Erstellung unterschiedlicher Inhaltstypen zu nutzen.
• Bewährte Methoden beim Formulieren von Anfragen sowie bei der Feinabstimmung von Modellen anzuwenden, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen.
• Die Qualität künstlich generierter Inhalte zu bewerten und diese entsprechend für spezifische Zielgruppen weiterzuentwickeln.
• Fortgeschrittene Techniken zur kreativen und multimodalen Inhaltserstellung mithilfe von großen Sprachmodellen kennenzulernen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Lehrkräfte, Fachleute aus der EdTech-Branche sowie Forscher mit unterschiedlichen Erfahrungsniveaus und Fachkenntnissen, die LLMs nutzen möchten, um personalisierte Lernerfahrungen zu gestalten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die Architektur und Fähigkeiten von Großen Sprachmodellen verstehen.
• Möglichkeiten zur Personalisierung von Lerninhalten mithilfe von LLMs erkennen.
• Adaptive Lernplattformen konzipieren, die LLMs zur individuellen Anpassung von Inhalten einsetzen.
• Strategien auf Basis von LLMs umsetzen, um die Schülerbeteiligung und Lernergebnisse zu verbessern.
• Die Wirksamkeit von LLMs im Bildungsbereich bewerten sowie datenbasierte Entscheidungen treffen

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Maschinenlern-Experten sowie KI-Entwickler, die Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische geschäftliche oder interne Anwendungen feinabstimmen und bereitstellen wollen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Das Ökosystem sowie die Unterschiede zwischen verschiedenen Open-Source-LLM-Modellen verstehen.
• Datensätze und Konfigurationen für das Feinabstimmen von Modellen wie LLaMA, Mistral und Qwen vorbereiten.
• Feinabstimmungsprozesse mithilfe der Bibliotheken Hugging Face Transformers und PEFT durchführen.
• Feinabgestimmte Modelle bewerten, speichern sowie in sicheren Umgebungen bereitstellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und Datenwissenschaftler mit Grundkenntnissen bis hin zu mittlerem Erfahrungsstand, die LLMs in Systemen zur Spracherkennung und -synthese einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Rolle von LLMs in der Sprachtechnologie verstehen.
• LLMs zur präzisen Spracherkennung sowie zu einer natürlich klingenden Sprachsynthese einsetzen.
• LLMs mit Spracherkennungs-Engines und Sprachsynthesizern integrieren.
• Die Leistungsfähigkeit von Sprachsystemen mithilfe von LLMs bewerten und verbessern.
• Sich über aktuelle Entwicklungen und zukünftige Richtungen der Sprachtechnologie informieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger sowie Fortgeschrittene aus den Bereichen Kundenservice und IT, die LLMs nutzen möchten, um reaktionsschnelle und intelligente Chatbots für den Kundensupport zu entwickeln.

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

• Die Grundlagen sowie Architektur von Großen Sprachmodellen zu verstehen.
• LLMs so zu planen und in Kundensupport-Systeme zu integrieren, dass sie effizient funktionieren.
• Die Reaktionsfähigkeit sowie das Nutzererlebnis von Chatbots nachhaltig zu verbessern.
• Ethische Aspekte zu berücksichtigen und die Einhaltung branchenrelevanter Standards sicherzustellen.
• Einen auf LLMs basierenden Chatbot für reale Anwendungsfälle bereitzustellen und weiterzuentwickeln.

Diese live geleitete Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und KI-Ingenieure mit mittlerem Erfahrungsniveau, die große Sprachmodelle kostengünstiger und effizienter feinjustieren möchten, indem sie Methoden wie LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning einsetzen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen hinter den Ansätzen des Parameter-Efficient Fine-Tuning zu verstehen.
• LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT zu implementieren.
• Performance- und Kosten-Nutzen-Abwägungen von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Fine-Tuning zu vergleichen.
• Feingestzte LLMs mit reduzierten Berechnungs- und Speicheranforderungen bereitzustellen und zu skalieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinenlern-Ingenieure, KI-Entwickler sowie Datenwissenschaftler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Wissen, die lernen möchten, wie man QLoRA nutzt, um große Modelle gezielt für spezifische Aufgaben und Bedürfnisse zu optimieren.

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

• Die theoretischen Grundlagen von QLoRA sowie Quantisierungsverfahren für LLMs zu verstehen.
• QLoRA erfolgreich bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für branchenspezifische Anwendungen einzusetzen.
• Die Leistung des Feinabstimmungsprozesses unter Verwendung von Quantisierung selbst auf begrenzten Rechenressourcen zu optimieren.
• Feinabgestimmte Modelle effizient in realen Anwendungen einzusetzen und zu bewerten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Daten- und Marketingfachkräfte mittleren Kenntnisstands, die LLMs nutzen möchten, um öffentliche Stimmungen aus unterschiedlichen Textquellen wie Social-Media-Beiträgen, Produktbewertungen sowie Kundenfeedback zu analysieren.

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

• Die Grundlagen der Sentimentanalyse sowie deren Anwendung mithilfe von LLMs zu verstehen.
• Datensätze für die Sentimentanalyse vorzubereiten und aufzuarbeiten.
• LLMs zu trainieren und feinzustimmen, sodass sie Stimmungen in Texten präzise erkennen können.
• In Echtzeit Stimmungen aus sozialen Medien sowie anderen Textquellen zu analysieren.
• Die Ergebnisse der Sentimentanalyse in Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozesse einzubinden.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und technische Redakteure mittleren Kenntnisstands, die LLMs nutzen möchten, um ihre Entwicklungsprozesse zu optimieren sowie ausführliche und präzise Dokumentationen zu erstellen.

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

• Die Rolle von LLMs bei der Automatisierung der Code-Generierung und Software-Dokumentation zu verstehen.
• LLMs einzusetzen, um korrekte und effiziente Codeabschnitte sowie Dokumentationen zu erstellen.
• LLMs in ihren gesamten Softwareentwicklungsprozess zu integrieren, um die Produktivität zu steigern.
• Mithilfe automatisierter Werkzeuge hohe Qualitätsstandards für Dokumentationen aufrechtzuerhalten.
• Die ethischen Aspekte sowie bewährte Verfahren bei der Anwendung von KI in der Softwareentwicklung zu beachten.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsprofis und Datenanalysten mittleren Niveaus, die den Nutzen großer Sprachmodelle zur Gewinnung geschäftlicher Erkenntnisse nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen sowie Anwendungsbereiche von LLMs im Kontext der Geschäftsintelligenz zu verstehen.
• LLMs zur Analyse großer Datensätze und zur Extraktion relevanter Erkenntnisse einzusetzen.
• Analysen auf Basis großer Sprachmodelle in strategische Entscheidungsprozesse integrieren zu können.
• Die ethischen Aspekte sowie bewährte Verfahren bei der Nutzung von LLMs im Geschäftsbereich zu bewerten.
• Zukünftige Trends der künstlichen Intelligenz vorauszuahnen und sich auf die fortschreitende Entwicklung in der Geschäftsintelligenz vorzubereiten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler sowie Datenwissenschaftler mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die LlamaIndex beherrschen möchten, um innovative Anwendungen mit Unterstützung durch große Sprachmodelle zu entwickeln.

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

• LlamaIndex für den Einsatz mit LLMs einzurichten und zu konfigurieren.
• Mit Hilfe von LlamaIndex benutzerdefinierte Datensätze zu indizieren und abzufragen, um die Funktionalität der LLMs zu verbessern.
• Sofortige, anspruchsvolle Anwendungen zu konzipieren und zu entwickeln, die LlamaIndex sowie große Sprachmodelle nutzen.
• Die bewährten Methoden beim Umgang mit LLMs und LlamaIndex zu verstehen und anzuwenden.
• Die ethischen Aspekte bei der Bereitstellung von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren, zu erkennen und berücksichtigen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an AI-Forscher, Fachkräfte im Bereich maschinelles Lernen sowie Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die LlamaIndex einsetzen möchten, um die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen zu steigern und deren Genauigkeit sowie Zuverlässigkeit für verschiedene Anwendungen zu erhöhen.

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

• Die Grundprinzipien und Komponenten von LlamaIndex zu verstehen.
• Daten so einzulesen und strukturieren, dass sie mit LLMs genutzt werden können.
• Eine Kontextanreicherung umzusetzen, um die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen zu verbessern.
• LlamaIndex in bestehende KI-Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die die Möglichkeiten der Prompt-Engineering- und Few-Shot-Lerntechniken nutzen möchten, um die Leistungsfähigkeit von LLMs für reale Anwendungen zu optimieren.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien des Prompt-Engineerings sowie des Few-Shot-Lernens zu verstehen.
• Wirksame Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Mit wenig Daten mittels Few-Shot-Techniken LLMs anzupassen.
• Die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

Dieses Trainer-gestützte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, KI-Spezialisten und Lokalisierungsleiter auf fortgeschrittenem Niveau, die Large Language Model (LLM)-Systeme für automatische Übersetzung, Qualitätsbewertung und Enterprise-Governance implementieren möchten.

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

• Enterprise-taugliche LLM-Lokalisierungspipelines aufzubauen, die offene und proprietäre Modelle integrieren.
• Automatisierte QA-Workflows und Qualitätsmetriken für die Konsistenz von Übersetzungen umzusetzen.
• Governance- und Genehmigungsrahmen für die mehrsprachige Inhaltserstellung zu etablieren.
• Skalierbare, prüfbare LLM-basierte Lokalisierungssysteme in sicheren Umgebungen einzuführen.

Dieses live geleitete Training zu Berlin vermittelt Data Engineers die Fähigkeiten, LLMs in SQL-Umgebungen zu integrieren. Die Teilnehmer erstellen Pipelines für Natursprache, implementieren KI-gestützte Optimierung und entwerfen sichere Enterprise-Workflows für die automatisierte Datenanalyse.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Lokalisierungsexperten mit mittleren Vorkenntnissen, die skalierbare, automatisierte Übersetzungspipelines mit proprietären und Open-Source-LLMs konzipieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Übersetzungsworkflows mit modernen LLM-Frameworks und APIs zu entwerfen und bereitzustellen.
• Open-Source- und kommerzielle Modelle in skalierbare Übersetzungssysteme zu integrieren.
• Die Übersetzungsqualität durch Fine-Tuning, Prompt Engineering und Automatisierung zu optimieren.
• Kosteneffiziente und konformitätsbewusste Übersetzungsinfrastrukturen für Unternehmensumgebungen zu implementieren.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler mittleren Niveaus, die lernen möchten, wie sie generative KI in Verbindung mit LLMs für verschiedene Aufgaben und Anwendungsbereiche einsetzen können.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes leisten können:

• Die Funktionsweise sowie die Grundlagen der generativen KI erklären können.
• Die Transformatoren-Architektur beschreiben, auf der LLMs basieren.
• Empirische Skalierungsgesetze nutzen, um LLMs an unterschiedliche Aufgaben und Einschränkungen zu optimieren.
• Modernste Werkzeuge und Verfahren zur Trainierung, Feinabstimmung sowie Bereitstellung von LLMs anwenden können.
• Die Chancen und Risiken der generativen KI für Gesellschaft und Wirtschaft erörtern können.

Meistern Sie die KI-Integration in Postgres mit dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung in Berlin. Lernen Sie, Erweiterungen zu konfigurieren, pgvector-Embeddings zu implementieren und LLMs für Echtzeit-Einblicke zu verbinden. Optimieren Sie Abfragen und entwickeln Sie intelligente Systeme in einer praxisorientierten Live-Lab-Umgebung./p>

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler, Architekten und Produktmanager mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die Risiken im Zusammenhang mit LLM-basierten Anwendungen erkennen und minimieren möchten – etwa Angriffe durch Prompt Injection, Datenlecks oder ungefilterte Ausgaben. Dabei werden Sicherheitsmaßnahmen wie Eingabeverifikation, menschliche Überwachung sowie Grenzkontrollen für die Ausgaben berücksichtigt.

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

• Die grundlegenden Schwachstellen von LLM-Systemen zu verstehen.
• Sichere Gestaltungsprinzipien bei der Architektur solcher Anwendungen anzuwenden.
• Tools wie Guardrails AI und LangChain zur Validierung, Filterung sowie Sicherstellung von Qualität einzusetzen.
• Techniken wie Sandboxing, Red Teaming sowie menschliche Überprüfung in produktionsreife Arbeitsabläufe zu integrieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die vorgetrainnte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze individualisieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes können:

• Die Grundprinzipien der Feinabstimmung sowie deren Anwendungsbereiche verstehen.
• Datensätze für die Feinabstimmung vorgetrainnter Modelle vorbereiten.
• Große Sprachmodelle (LLMs) für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung feinabstimmen.
• Die Modellleistung optimieren sowie häufige Herausforderungen bewältigen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler auf Einsteiger- und Mittelstufenniveau, die große Sprachmodelle für verschiedene Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprache nutzen möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, in der ein gängiges LLM integriert ist.
• Ein grundlegendes Sprachmodell zu erstellen und anhand eigener Datensätze zu feinjustieren.
• LLMs für unterschiedliche Aufgaben der natürlichen Sprache – etwa Textzusammenfassung, Frage-Antwort-Verarbeitung sowie Texterzeugung – einzusetzen.
• LLMs mithilfe von Werkzeugen wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets zu debuggen sowie zu bewerten.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Ingenieure für Beobachtbarkeit und SRE-Experten, die LLMs sowie KI in ihre Monitoring-, Alarmierungs- und Analyseprozesse einbinden möchten.

Diese Dozentengeleitete, Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Supportprofessionals, die KI-Tools und Automatisierungsplattformen nutzen möchten, um Supportprozesse zu optimieren, Antworten zu standardisieren und den manuellen Dokumentationsaufwand zu reduzieren.

Diese von einem Instruktor geleitete Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Architekten mittleren Kenntnisstands, die Tencent Hunyuan nutzen möchten, um große Modelle sowie MoE-Modelle mit geringerer Latenz, höherer Ausgabegeschwindigkeit und verbesserter Kostenkontrolle einzusetzen.

Nach Abschluss verstehen die Teilnehmer:innen die bewährten Ansätze zur Produktionsbereitstellung von Hunyuan-Modellen, können Inferenzleistungen optimieren sowie Batching- und Quantisierungsstrategien implementieren. Zudem erlernen sie Methoden zur planerischen Gestaltung skalierbarer Server-Betriebe.

Diese von erfahrenen Trainern geleitete Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerer Erfahrung, technische Produktteams sowie AI-Experten, die die Hunyuan-Modelle nutzen möchten, um multimediale Anwendungen für Bild-, 3D- und Videogenerierung zu entwickeln.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, promptbasierte Workflows aufzubauen, multimediale Inhalte zu generieren sowie zu prüfen, Ausgaben über Anwendungen oder APIs bereitzustellen und Hunyuan-Funktionen nahtlos in unternehmensweite Produktarchitekturen einzubinden.

Kursziele: Umwandlung von Software- und KI-Ingenieuren in Legal Engineers – die Fachkräfte, die tatsächlich KI für juristische Arbeit (eDiscovery, Überprüfung, Ermittlungen) entwickeln können.

In zwei Tagen bauen die Teilnehmer den gesamten Kern-Stack: Sie nehmen und extrahieren unordentliche reale juristische Daten, durchsuchen und abrufen sie, ergänzen Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Zitierungen, halten sie mit einem lokalen Modell privat und beweisen dies, führen eine verteidigungsfähige KI-Überprüfung mit gerichtsfähigen Metriken durch und verpacken das Ergebnis für den Einsatz.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Profis auf Anfänger-, Mittel- bzw. fortgeschrittenem Niveau, die MCP nutzen möchten, um KI-Assistenten mit externen Tools, Daten und Unternehmensdiensten zu verbinden.

Am Ende des Trainings verstehen die Teilnehmer die zentralen Konzepte von MCP, kennen wesentliche Architekturelemente, können eine einfache Integration einrichten sowie bewährte Sicherheitsregeln umsetzen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Enterprise-Architekten mittleren Kenntnisstands, die das Modellkontext-Protokoll nutzen möchten, um in Unternehmen sichere, skalierbare und regelbasiert verwaltbare Plattformen zur Integration von Agenten zu entwerfen.

Am Ende des Trainings können die Teilnehmenden die MCP-Architektur sowie entsprechende Enterprise-Muster erklären, sichere Integrationsplattformen gestalten, Governance- und Zugriffsregelungen anwenden sowie Einsatz- und Skalierungsoptionen bewerten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittleren Kenntnissen, Architekten sowie Plattform-Ingenieure, die MCP nutzen wollen, um zuverlässige Server und Clients für den Einsatz im Unternehmen zu erstellen.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage: Die praktische Architektur von MCP nachzuvollziehen, produktionsreife Integrationen zu entwickeln, MCP-Dienste einzusetzen und zu überwachen sowie bewährte Verfahren zur Versionsverwaltung, Robustheit und Support anzuwenden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Führungskräfte mittleren Levels, Compliance-Experten, Sicherheitsteams sowie Enterprise-Architekten, die die Prinzipien der souveränen KI und entsprechende Governance-Maßnahmen nutzen möchten, um KI-Umgebungen zu gestalten, die sensible Daten schützen, lokale Anforderungen berücksichtigen und eine Abhängigkeit von externen Anbietern vermeiden.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Souveräne KI-Konzepte zu erläutern, Hosting- sowie Governance-Optionen zu bewerten, Kontrollmechanismen für Eingaben und Protokolle festzulegen sowie einen praktischen Implementierungsplan zu erstellen.