Large Language Models (LLMs) Schulungen in Erfurt

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Training (vor Ort oder online) richtet sich an Führungskräfte, die verstehen möchten, was Sprachmodelle (LLMs) sind, ihre potentielle Auswirkung auf Geschäftsprozesse erkunden und praktische Anwendungen von KI-Werkzeugen wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder Grok für Aufgaben im täglichen Betrieb wie Inhaltsgenerierung, Datensummarisierung und Entscheidungsunterstützung bewerten möchten.

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

• Zu verstehen, was LLMs sind und wie Tools wie ChatGPT und Copilot funktionieren.
• Techniken zur Fragestellung einzusetzen, um praxisnah und zuverlässige Ergebnisse von LLMs zu erhalten.
• Realistische Anwendungsfälle wie das Erstellen von E-Mails, Zusammenfassung von Dokumenten und Produktivitätsautomatisierung auszuwerten.
• Investitionschancen und strategische Verwendungen für die KI-Adoption zu identifizieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (vor Ort oder online) richtet sich an Führungskräfte, die den strategischen Nutzen von Großsprachmodellen (LLMs) und Unternehmens-AI-Werkzeugen verstehen möchten. Teilnehmer werden lernen, wie diese Werkzeuge in hochrangige Arbeitsabläufe integriert, bessere Anforderungen formuliert und Chancen für eine gesteigerte Produktivität und Rendite durch die Nutzung von AI bewertet werden können.

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

• Zu verstehen, wie LLMs funktionieren und wie Werkzeuge wie ChatGPT und Copilot sie anwenden.
• Auf Prompt-basierte Interaktionen zurückzugreifen, um Aufgaben zu automatisieren und zu beschleunigen.
• AI-Werkzeuge auf realen Szenarien wie die Erstellung von E-Mails, Zusammenfassung von Berichten oder Prüfung von Vereinbarungen anzuwenden.
• Strategische Vorteile, Einschränkungen und Lizenzierungserwägungen für die Annahme von LLMs zu bewerten.

Dieses instructor-led Live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Forscher, Datenwissenschaftler und Entwickler, die das Verständnis, die Feinabstimmung und die Implementierung von Meta AIs Large Language Models für verschiedene NLP-Anwendungen erlernen möchten.

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

• Die Architektur und Funktionsweise von Meta AIs Large Language Models zu verstehen.
• Meta AI LLMs für spezifische Anwendungsfälle einrichten und feinabstimmen.
• LLM-basierte Anwendungen wie Textzusammenfassung, Chatbots und Sentimentanalyse umsetzen.
• Large Language Models effizient optimieren und bereitstellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Professionals, Geschäftsanalysten und Technologieführer, die das Verständnis der Prinzipien der generativen KI und Anwendungen von LLMs im geschäftlichen Umfeld vertiefen möchten. Die Teilnehmer lernen über Transformer-Architekturen, Prompt Engineering und ethische Überlegungen bei der Implementierung dieser Modelle für realweltige Lösungen.

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

• Die zugrunde liegenden Prinzipien von generativer KI und großen Sprachmodellen zu verstehen.
• LLMs für spezifische Geschäftsanwendungen implementieren und feintunen.
• Techniken des Prompt Engeneerings anwenden, um optimale Modellausgaben zu erzielen.
• Ethische Aspekte erkennen und Risiken bei der Bereitstellung von LLMs verwalten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Fachleute und -Ethiker auf mittlerem Niveau, Datenwissenschaftler und -ingenieure sowie politische Entscheidungsträger und Interessenvertreter, die die ethische Landschaft der LLMs verstehen und sich darin zurechtfinden möchten.

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

• Ethische Fragen und Herausforderungen im Zusammenhang mit LLMs zu identifizieren.
• Ethische Rahmenwerke und Prinzipien auf den Einsatz von LLMs anzuwenden.
• die gesellschaftlichen Auswirkungen von LLMs zu bewerten und potenzielle Risiken zu mindern.
• Strategien für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Nutzung zu entwickeln.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Praktiker und Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, Inhaltsersteller und Übersetzer sowie globale Unternehmen, die LLMs für die Sprachübersetzung und die Erstellung mehrsprachiger Inhalte nutzen möchten.

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

• Die Prinzipien des sprachübergreifenden Lernens und der Übersetzung mit LLMs zu verstehen.
• LLMs für die Übersetzung von Inhalten zwischen verschiedenen Sprachen zu implementieren.
• Mehrsprachige Datensätze für das Training von LLMs erstellen und verwalten.
• Strategien zur Wahrung von Konsistenz und Qualität in der Übersetzung zu entwickeln.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzanalysten auf mittlerem Niveau, Datenwissenschaftler und Anlageexperten, die LLMs für die Analyse und Vorhersage von Finanzmärkten nutzen möchten.

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

• Die Anwendung von LLMs in der Finanzmarktanalyse zu verstehen.
• LLMs zu verwenden, um Finanznachrichten, Berichte und Daten für Markteinblicke zu verarbeiten.
• Vorhersagemodelle für Aktienkurse, Markttrends und Wirtschaftsindikatoren zu entwickeln.
• LLM-Einsichten in Investitionsentscheidungsprozesse zu integrieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Umweltwissenschaftler und -forscher, Datenanalysten, politische Entscheidungsträger und Umweltschützer, die LLMs für die Umweltmodellierung und -analyse nutzen möchten.

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

• Die Anwendung von LLMs in der Umweltwissenschaft zu verstehen.
• LLMs zur Analyse und Modellierung von Umweltdaten zu nutzen.
• LLM-Ergebnisse für Umweltverträglichkeitsprüfungen zu interpretieren.
• die Ergebnisse effektiv zu kommunizieren, um die Politik und die Naturschutzbemühungen zu informieren.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene VR- und AR-Entwickler, Spieleentwerfer und KI-Ingenieure, die LLMs in VR- und AR-Anwendungen integrieren möchten, um ansprechendere und responsivere Umgebungen zu schaffen.

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

• Die Rolle von LLMs bei der Erstellung immersiver VR- und AR-Erlebnisse zu verstehen.
• VR- und AR-Anwendungen zu entwickeln, die LLMs für interaktive Dialoge und Inhaltsgenerierung nutzen.
• LLMs mit VR- und AR-Entwicklungstools zu integrieren, um eine verbesserte Benutzerbindung zu erreichen.
• Best Practices für das Design von KI-getriebenen Narrativen und Interaktionen in virtuellen Räumen anzuwenden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Softwareentwickler, die Large Language Models (LLMs) auf multimodale Daten für fortgeschrittene KI-Anwendungen anwenden möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Prinzipien des multimodalen Lernens mit LLMs zu verstehen.
• LLMs zu implementieren, um Text-, Bild- und Audiodaten zu verarbeiten und zu analysieren.
• Anwendungen zu entwickeln, die die Stärken der multimodalen Datenintegration ausnutzen.
• Die Leistung von multimodalen LLM-Systemen zu bewerten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersicherheitsexperten und Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die LLMs zur Verbesserung von Cybersicherheitsmaßnahmen und Bedrohungsdaten nutzen möchten.

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

• Die Rolle von LLMs in der Cybersicherheit zu verstehen.
• LLMs für die Erkennung und Analyse von Bedrohungen zu implementieren.
• LLMs für die Sicherheitsautomatisierung und -reaktion zu nutzen.
• LLMs in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur zu integrieren.

Diese Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Unternehmensanalysten, die große Sprachmodelle (LLMs) zur Vorhersage von Trends und Verhaltensweisen in verschiedenen Branchen nutzen möchten.

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

• die Grundlagen von LLMs und ihre Rolle in der prädiktiven Analytik zu verstehen.
• LLMs zu implementieren, um Daten in verschiedenen Branchen zu analysieren und vorherzusagen.
• Die Effektivität von Vorhersagemodellen unter Verwendung von LLMs zu evaluieren.
• LLMs in bestehende Datenverarbeitungspipelines zu integrieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, die ein umfassendes Verständnis und praktische Fähigkeiten sowohl in Large Language Models (LLMs) als auch in Reinforcement Learning (RL) erwerben möchten.

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

• Die Komponenten und die Funktionalität von Transformatormodellen zu verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen zu optimieren und fein abzustimmen.
• die Grundprinzipien und Methoden des Reinforcement Learning zu verstehen.
• Lernen, wie Verstärkungslerntechniken die Leistung von LLMs verbessern können.

Diese Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Inhaltsersteller, Vermarkter und Bildungstechnologen auf mittlerem Niveau, die die Leistungsfähigkeit von LLMs für die Erstellung hochwertiger, vielfältiger und ansprechender Inhalte in verschiedenen Bereichen nutzen möchten.

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

• Die Fähigkeiten von LLMs und ihre Anwendung bei der Erstellung von Inhalten zu verstehen.
• LLMs für die Erstellung verschiedener Arten von Inhalten einzurichten und zu verwenden.
• Best Practices für die Eingabeaufforderung und Feinabstimmung von LLMs anwenden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
• Die Qualität von KI-generierten Inhalten zu bewerten und sie für bestimmte Zielgruppen zu verfeinern.
• fortgeschrittene Techniken für die kreative und multimodale Inhaltserstellung mit LLMs zu erforschen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Pädagogen, EdTech-Fachleute und Forscher mit unterschiedlichen Erfahrungs- und Kompetenzniveaus, die LLMs für die Schaffung personalisierter Bildungserfahrungen nutzen möchten.

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

• Die Architektur und die Fähigkeiten von LLMs zu verstehen.
• Möglichkeiten zur Personalisierung von Bildungsinhalten mit LLMs zu identifizieren.
• Adaptive Lernplattformen entwerfen, die LLMs für die Personalisierung von Inhalten nutzen.
• Implementierung von LLM-gesteuerten Strategien zur Verbesserung des studentischen Engagements und des Lernerfolgs.
• Die Effektivität von LLMs in Bildungsumgebungen zu evaluieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen für

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Praktiker und AI-Entwickler, die Open-Weight-Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische Geschäftsanwendungen oder interne Zwecke feintunen und bereitstellen möchten.

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

• Das Ökosystem und die Unterschiede zwischen Open-Source-LLMs zu verstehen.
• Datensätze und Feintuning-Konfigurationen für Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen vorzubereiten.
• Feintuning-Pipelines mit Hugging Face Transformers und PEFT auszuführen.
• Gefeuertunte Modelle in sicheren Umgebungen zu evaluieren, zu speichern und bereitzustellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Softwareentwickler und Datenwissenschaftler, die LLMs in Spracherkennungs- und -synthesesysteme implementieren möchten.

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

• Die Rolle von LLMs in der Sprachtechnologie zu verstehen.
• LLMs für genaue Spracherkennung und natürlich klingende Sprachsynthese zu implementieren.
• LLMs mit Spracherkennungsmaschinen und Sprachsynthesizern zu integrieren.
• Evaluieren und verbessern Sie die Leistung von Sprachsystemen, die LLMs verwenden.
• Informieren Sie sich über aktuelle Trends und zukünftige Richtungen in der Sprachtechnologie.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis Fortgeschrittene im Kundensupport und an IT-Experten, die LLMs implementieren möchten, um reaktionsschnelle und intelligente Chatbots für den Kundensupport zu erstellen.

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

• Die Grundlagen und die Architektur von Large Language Models (LLMs) zu verstehen.
• LLMs zu entwerfen und in Kundensupportsysteme zu integrieren.
• Die Reaktionsfähigkeit und das Benutzererlebnis von Chatbots zu verbessern.
• Ethische Überlegungen anstellen und die Einhaltung von Industriestandards sicherstellen.
• Einsatz und Wartung eines LLM-basierten Chatbots für reale Anwendungen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure, die gern kostengünstiger und effizienter große Sprachmodelle mit Methoden wie LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning feintunen möchten.

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

• Die Theorie hinter parameter-effizienten Feintuning-Ansätzen zu verstehen.
• LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT umzusetzen.
• Die Leistungs- und Kostenverhältnisse von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Feintuning zu bewerten.
• Feingetunete LLMs mit reduzierten Rechen- und Speicheraufwand bereitzustellen und zu skalieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Maschinen-Learning-Ingenieure, AI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die lernen möchten, wie man QLoRA effizient einsetzt, um große Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen zu feintunen.

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

• Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
• QLoRA bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen umzusetzen.
• Feinabstimmungsleistung unter begrenzten Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
• Fine-tuned Modelle effizient in realen Anwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.

Diese Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Daten- und Marketingexperten auf mittlerem Niveau, die LLMs anwenden möchten, um öffentliche Stimmungen aus verschiedenen Textquellen wie Posts in sozialen Medien, Produktbewertungen und Kundenfeedback zu analysieren und zu interpretieren.

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

• Die Prinzipien der Stimmungsanalyse und ihre Anwendung mit LLMs zu verstehen.
• Vorverarbeitung und Vorbereitung von Datensätzen für die Sentimentanalyse.
• LLMs zu trainieren und fein abzustimmen, um die Stimmung im Text genau wiederzugeben.
• Analyse von Stimmungen in Echtzeit aus sozialen Medien und anderen Textquellen.
• Integration der Ergebnisse der Stimmungsanalyse in Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozesse.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und technische Redakteure auf mittlerem Niveau, die LLMs nutzen möchten, um ihre Arbeitsabläufe bei der Programmierung zu rationalisieren und detaillierte, umfassende Dokumentationen zu erstellen.

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

• Die Rolle von LLMs bei der Automatisierung von Codegenerierung und Softwaredokumentation zu verstehen.
• LLMs nutzen, um genaue und effiziente Codeausschnitte und Dokumentationen zu erstellen.
• LLMs in den Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu integrieren, um die Produktivität zu steigern.
• Hochwertige Dokumentationsstandards mit automatisierten Werkzeugen aufrechtzuerhalten.
• Ethische Erwägungen und Best Practices für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung ansprechen.

Diese Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäftsleute und Datenanalysten, die die Leistungsfähigkeit von LLMs zur Gewinnung von Geschäftserkenntnissen nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen und Anwendungen von LLMs im Kontext von Business Intelligence zu verstehen.
• LLMs anwenden, um große Datenmengen zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
• LLM-gestützte Analytik in strategische Geschäftsentscheidungsprozesse zu integrieren.
• Bewertung der ethischen Überlegungen und der besten Praktiken für den Einsatz von LLMs in der Wirtschaft.
• Antizipieren Sie zukünftige Trends in der KI und bereiten Sie sich auf die sich entwickelnde Landschaft der Business Intelligence vor.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die LlamaIndex beherrschen möchten, um innovative LLM-basierte Anwendungen zu entwickeln.

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

• LlamaIndex für die Verwendung mit LLMs einzurichten und zu konfigurieren.
• Benutzerdefinierte Datensätze mit LlamaIndex zu indizieren und abzufragen, um die LLM-Funktionalität zu verbessern.
• anspruchsvolle Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln, die LlamaIndex und LLMs nutzen.
• Best Practices für die Arbeit mit LLMs und LlamaIndex zu verstehen und anzuwenden.
• Die ethischen Überlegungen, die mit dem Einsatz von LLM-gestützten Anwendungen verbunden sind, zu navigieren.

Dieses instructor-led, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an mittelschwere KI-Forscher, Machine-Learning-Professionals und Datenwissenschaftler, die LlamaIndex verwenden möchten, um die Fähigkeiten von AI-Modellen zu erweitern und diese für verschiedene Anwendungen genauer und zuverlässiger zu machen.

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

• Die Prinzipien und Komponenten von LlamaIndex zu verstehen.
• Daten für die Verwendung mit Großsprachmodellen (LLMs) einzulesen und zu strukturieren.
• Kontextaugmentation umzusetzen, um das Leistungsprofil von AI-Modellen zu verbessern.
• LlamaIndex in bestehende KI-Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.

Mistral AI ist eine leistungsstarke Familie von Open-Source- und unternehmensreifen KI-Modellen für Anwendungen im Bereich Sprache, Multimodalität und Agenten.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenähnliche Fachleute, die AI-Agenten unter Verwendung der Mistral-Modelle Medium 3, Le Chat Enterprise und Devstral entwickeln, bereitstellen und verwalten möchten.

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

• Die Architektur und Fähigkeiten von Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise und Devstral zu verstehen.
• AI-Agenten unter Verwendung von Mistral-Modellen für unternehmensnahe und Entwickler-Szenarien zu entwerfen und umzusetzen.
• Codierungssysteme, Connectoren und Unternehmensdaten in Agentenworkflows zu integrieren.
• Die Leistung, Kosten und Konformität von Mistral-gestützten Agenten zu optimieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Mistral AI ist eine offene KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, konversationsfähige Assistenten in Unternehmens- und Kundenschnittstellen zu integrieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an produktmanagerische Führungskräfte, Full-Stack-Entwickler und Integrationsingenieure auf Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau, die lernen möchten, konversationsfähige Assistenten unter Verwendung von Mistral-Konnektoren und -Integrationen zu gestalten, zu integrieren und als Produkt anzubieten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Aufgaben zu erfüllen:

• Mistral-Konversationsmodelle mit Unternehmens- und SaaS-Konnektoren zu integrieren.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fundierte Antworten umzusetzen.
• UX-Muster für interne und externe Chat-Assistenten zu gestalten.
• Assistenten in Produktabläufe für realweltliche Anwendungsfälle zu integrieren.

Kursformat

• Wechselläufige Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Integrationsübungen.
• Laborentwicklung von Konversationsassistenten.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um die Anordnung vorzunehmen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die die Leistungsfähigkeit von Prompt-Engineering und Little-Shot-Learning nutzen möchten, um die LLM-Leistung für reale Anwendungen zu optimieren.

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

• die Prinzipien von Prompt Engineering und few-shot learning zu verstehen.
• Effektive Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Einsatz von "few-shot" Techniken zur Anpassung von LLMs mit minimalen Daten.
• Die LLM-Leistung für praktische Anwendungen zu optimieren.

< p >LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistenter Zustandsverwaltung und präziser Kontrolle über die Ausführung.< /p > < p >Dieses unterrichtete Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis erfahrene Fachkräfte, die gern LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachverfolgungs- und Governancekontrollen entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.< /p > < p >Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:< /p> < ul > < li >Rechtsspezifische LangGraph-Abläufe zu gestalten, die Überprüfbarkeit und Compliance gewährleisten.< /li > < li >rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphzustand und -verarbeitung zu integrieren.< /li > < li >Schienen, human-in-the-loop-Bestätigungen und nachvollziehbare Entscheidungswege umzusetzen.< /li > < li >LangGraph-Dienste in der Produktion unter Nutzung von Beobachtbarkeit und Kostengrenzwerten bereitzustellen, zu überwachen und zu pflegen.< /li >< /ul> < p >< strong >Kursformat< /strong>< /p> < ul > < li >Interaktive Vorlesung und Diskussion.< /li > < li >Viele Übungen und Praxis.< /li > < li >Hand-on-Implementation in einer Live-Lab-Umgebung.< /li >< /ul> < p >< strong >Optionen zur Anpassung des Kurses< /strong>< /p> < ul > < li >Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin auszumachen.< /li >< /ul> < br />

Mistral AI ist eine offene und unternehmensreife KI-Plattform, die Funktionen für sichere, einhaltbare und verantwortungsvolle KI-Bereitstellungen bereitstellt.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Compliance-Leiter, Sicherheitsarchitekten und Rechts- und Operations-Stakeholder, die verantwortungsvolle KI-Praktiken mit Mistral implementieren möchten, indem sie auf Datenschutz, Datensouveränität und unternehmensinterne Kontrollmechanismen zurückgreifen.

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

• Privatsphäre-schützende Techniken in Mistral-Bereitstellungen umzusetzen.
• Datensouveränitätsstrategien anzuwenden, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
• Unternehmensreife Kontrollen wie RBAC, SSO und Audits aufzusetzen.
• Vendor- und Bereitstellungs-Optionen für die Compliance-Ausrichtung zu evaluieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Compliance-fokussierte Fallstudien und Übungen.
• Praktische Implementierung von unternehmensreifen KI-Kontrollen.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um die Anforderungen abzustimmen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit beständigen Zustand und Steuerung der Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis anspruchsvollste Fachleute, die LangGraph-basierte Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.

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

• Finanzspezifische LangGraph-Arbeitsabläufe zu gestalten, die den regulatorischen und auditbedingten Anforderungen entsprechen.
• Finanzdatenstandards und -ontologien in den Graphen-Zustand und -Tooling zu integrieren.
• Zuverlässigkeit, Sicherheit und menschliche Schaltstellenkontrolle für kritische Prozesse umzusetzen.
• LangGraph-Systeme zur Leistung, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Abschlussform des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt-im-Code-Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Vertex AI bietet leistungsstarke Tools zur Erstellung von multimodalen LLM-Arbeitsabläufen, die Text-, Audio- und Bilddaten in eine einzelne Pipeline integrieren. Mit Unterstützung für lange Kontextfenster und Gemini-API-Parametern ermöglicht es fortschrittliche Anwendungen im Bereich Planung, Schlussfolgerung und cross-modale Intelligenz.

Diese von einem Dozenten angeleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker mittlerer bis fortgeschrittener Stufe, die lernen möchten, wie man multimodale AI-Arbeitsabläufe in Vertex AI entwirft, erstellt und optimiert.

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

• Gemini-Modelle für multimodale Eingaben und Ausgaben nutzen.
• Lange-Kontext-Arbeitsabläufe für komplexe Schlussfolgerungen implementieren.
• Pipelines entwerfen, die Text-, Audio- und Bildanalyse integrieren.
• Gemini-API-Parameter für Leistung und Kosteneffizienz optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Labore mit multimodalen Arbeitsabläufen.
• Projektbasierte Übungen für angewandte multimodale Anwendungsfälle.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die nun in multimodale Workflows erweitert werden und sowohl Sprach- als auch Bildaufgaben für Unternehmen und Forschungsanwendungen unterstützen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Forscher, angewandte Ingenieure und Produktteams, die multimodale Anwendungen mit Mistral-Modellen entwickeln möchten, einschließlich OCR- und Dokumentverarbeitungsworkflows.

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

• Mistral-Modelle für multimodale Aufgaben einzurichten und zu konfigurieren.
• OCR-Workflows umzusetzen und sie mit NLP-Pipelines zu integrieren.
• Dokumentverarbeitungsanwendungen für unternehmensspezifische Use Cases zu gestalten.
• Vision-Text-Suchfunktionen und assistive Benutzeroberflächen zu entwickeln.

Kursformat

• Interaktives Seminar und Diskussion.
• Praktische Programmierübungen.
• Laborumsetzung von multimodalen Pipelines im Live-Modus.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Die Devstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für flexible Bereitstellung, Feinabstimmung und skalierte Integration entwickelt wurden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Plattformteams und Forschungsingenieure, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbst hosten, feinabstimmen und verwalten möchten.

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

• Selbstgehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einzurichten und zu konfigurieren.
• Feinabstimmungstechniken zur branchenspezifischen Leistung anzuwenden.
• Versionsverwaltung, Überwachung und Lebenszyklusgovernance umzusetzen.
• Sicherheit, Compliance und verantwortungsbewusste Nutzung von Open-Source-Modellen sicherzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen im Selbsthosting und Feinabstimmen.
• Liv-Lab-Implementierung von Governance- und Überwachungspipelines.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

LangGraph ermöglicht den Einsatz statebezogener, multi-actor Workflows, die durch LLMs gesteuert werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, Interoperabilität und das Erstellen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinische Arbeitsabläufe anpassen.

Dieses durch einen Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die sich mit dem Design, der Implementierung und der Verwaltung von LangGraph-basierten Gesundheitslösungen befassen möchten und regulatorische, ethische und operative Herausforderungen angehen.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Gesundheitsbezogene LangGraph-Workflows zu gestalten, bei denen Einhaltung von Vorschriften und Prüfbarkeit berücksichtigt werden.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
• Beste Praktiken zur Zuverlässigkeit, Spürbarkeit und Erklärbarkeit in empfindlichen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im Produktionsumfeld des Gesundheitswesens zu bereitstellen, zu überwachen und zu validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-direkt-Übungen mit realen Fallbeispielen.
• Ausführung von Praxisübungen in einer live-Lab-Umgebung.

Mögliche Kursanpassungen

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

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Dieses instruktor-gesteuerte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps für AI und ML-Architekten, die LangGraph-Systeme der Produktionsqualität optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

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

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu entwerfen und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit mit Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und punktgestützter Wiederherstellung zu gestalten.
• Graph-Ausführungen zu debuggen und zu verfolgen, den Zustand zu überprüfen und produktionsbedingte Probleme systematisch nachzustellen.
• Graphen mit Protokollen, Metriken und Verfolgungen auszurüsten, in die Produktion zu deployen und SLAs sowie Kosten zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

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

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Entwickler, die lernen möchten, wie sie generative KI mit großen Sprachmodellen (LLMs) für verschiedene Aufgaben und Bereiche verwenden können.

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

• Erklären was generative KI ist und wie sie funktioniert.
• Die Transformer-Architektur, die LLMs anstrebend macht, beschreiben.
• Empirische Skalierungsgesetze verwenden, um LLMs für verschiedene Aufgaben und Einschränkungen zu optimieren.
• Moderne Werkzeuge und Methoden anwenden, um LLMs zu trainieren, abzugleichen und bereitzustellen.
• Die Chancen und Risiken der generativen KI für Gesellschaft und Geschäft diskutieren.

LLMs und autonome Agentenframeworks wie AutoGen und CrewAI revolutionieren die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Änderungsverfolgung, Testgenerierung und Alert-Prüfung durch Simulation menschenähnlicher Zusammenarbeit und Entscheidungen automatisieren.

Dieses von einem Trainer begleitete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die Workflow-Automatisierungen für DevOps, gesteuert durch Large Language Models (LLMs) und mehrere Agentensysteme, entwerfen und implementieren möchten.

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

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflow für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• Mithilfe von Agenten Testgenerierung, Commit-Analyse und Änderungsübersichten zu automatisieren.
• Verschiedene Agenten zur Prüfung von Alerts, zum Generieren von Antworten und zur Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen zu koordinieren.
• Verwendend offener Quellen sicherheitsrelevante und wartbare agentengeführte Workflows aufzubauen.

Format des Kurses

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

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Anfrage.

Mistral ist eine familie von leistungsfähigen großen Sprachmodellen, die auf eine kosteneffiziente Betriebsabwicklung im großen Maßstab optimiert sind.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Infrastruktur-Ingenieure, Cloud-Architekten und MLOps-Führungskräfte, die Mistral-basierte Architekturen zur maximalen Durchsatzleistung und minimalen Kosten gestalten, bereitstellen und optimieren möchten.

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

• Skalierbare Bereitstellungsmuster für Mistral Medium 3 zu implementieren.
• Batching, Quantisierung und effiziente Servicestrategien anzuwenden.
• Inferenzkosten zu optimieren, während die Leistung gewährleistet wird.
• Für Unternehmensworkloads production-fähige Servicetopologien zu gestalten.

Kursformat

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

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

This instructor-led, live training in Erfurt (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI developers, architects, and product managers who wish to identify and mitigate risks associated with LLM-powered applications, including prompt injection, data leakage, and unfiltered output, while incorporating security controls like input validation, human-in-the-loop oversight, and output guardrails.

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

• Understand the core vulnerabilities of LLM-based systems.
• Apply secure design principles to LLM app architecture.
• Use tools such as Guardrails AI and LangChain for validation, filtering, and safety.
• Integrate techniques like sandboxing, red teaming, and human-in-the-loop review into production-grade pipelines.

LangGraph ist ein grafenbasierter Orchestrierungsrahmen, der bedingte, mehrstufige LLM- und Werkzeuggeschäftsprozesse ermöglicht, ideal für die Automatisierung und Personalisierung von Inhaltspipelines.

Dieses durch Lehrkräfte geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Marketer, Inhalt-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Inhaltsgenerierungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

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

• Grafstrukturierte Inhalts- und E-Mail-Geschäftsprozesse mit bedingter Logik zu gestalten.
• LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Leistung und Lieferergebnisse von Geschäftsprozessen zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Gruppenbesprechungen.
• Händische Labore zur Implementierung von E-Mail-Geschäftsprozessen und Inhaltspipelines.
• Szenarienbasierte Übungen zur Personalisierung, Segmentierung und verzweigten Logik.

Möglichkeiten der Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu klären.

Le Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die sichere, anpassbare und regelbare KonversationskI-Fähigkeiten für Organisationen bereitstellt. Sie unterstützt RBAC, SSO, Connectoren und Integrationen mit Unternehmensanwendungen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Produktmanager, IT-Leiter, Lösungsingenieure und Sicherheits-/Konformitätsteams, die Le Chat Enterprise in Unternehmensumgebungen bereitstellen, konfigurieren und regeln möchten.

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

• Le Chat Enterprise für sichere Bereitstellungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Single Sign-On (SSO) und compliancegetriebene Steuerungen zu aktivieren.
• Le Chat mit Unternehmensanwendungen und Datenbanken zu integrieren.
• Governance- und Admin-Playbooks für ChatOps zu entwerfen und umzusetzen.

Kursformat

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

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Devstral ist ein quelloffener Framework, der für die Erstellung und Ausführung von Codierung-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten können sich mit Codebasen, Entwicklertools und APIs interagieren, um die Ingenieurproduktivität zu steigern.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Teams für Entwicklerwerkzeuge und SREs, die lernen möchten, Codierung-Agenten mit Devstral zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

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

• Devstral für die Entwicklung von Codierung-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agenziale Workflows für die Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
• Codierung-Agenten mit Entwicklertools und APIs zu integrieren.
• Beste Praktiken für sichere und effiziente Agentendeployment zu implementieren.

Kursformat

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

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

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

• Die Prinzipien der Feinabstimmung und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Datensätze für die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen vorzubereiten.
• Große Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
• Optimieren der Modellleistung und Bewältigen allgemeiner Herausforderungen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphstrukturierter LLM-Arbeitsabläufe, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Mittelstufen-Ingenieure und Produktteams, die LangGraphs graphlogische Strukturen mit LLM-Agentenschleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextabhängige Anwendungen wie Kundensupportagenten, Entscheidungsbäume und Informationsabrufsysteme zu erstellen.

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

• Graphbasierte Arbeitsabläufe zu entwerfen, die LLM-Agenten, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
• Bedingte Routenführung, Wiederholungen und Fallbacks umzusetzen, um eine robuste Ausführung sicherzustellen.
• Abrufe, APIs und strukturierte Ausgaben in Agentenschleifen zu integrieren.
• Das Verhalten von Agenten zu bewerten, zu überwachen und zu verhärten, um Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und geführte Diskussionen.
• Geführte Laborübungen und Code-Throughs in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Designübungen und Peer Reviews.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns um die Vorhaben abzustimmen.

LLMs für Code-Verständnis, Refactoring und Documentation ist ein technischer Kurs, der auf die Anwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) zur Verbesserung der Codequalität, Reduktion des technischen Schuldenbergs und Automatisierung von Dokumentationsaufgaben innerhalb von Software-Teams abzielt.

Dieser instruktorgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene und Experten der Softwareentwicklung, die LLMs wie GPT einsetzen möchten, um komplexe oder alte Codebasen effektiver zu analysieren, refaktorisieren und dokumentieren.

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

• LLMs zur Erklärung von Code, Abhängigkeiten und Logik in unbekannten Repositorys einzusetzen.
• Anti-Pattern zu identifizieren und zu refaktorisieren sowie den Lesbarkeit des Codes zu verbessern.
• Inline-Kommentare, README-Dateien und API-Dokumentation automatisch generieren und pflegen.
• LLM-gestützte Erkenntnisse in bestehende CI/CD-Prozesse und Review-Abläufe integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Händisches Implementieren in einem Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

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

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, KI-Entwickler und KI-Enthusiasten, die LLMs zur Durchführung verschiedener NLP-Aufgaben und zur Erstellung neuartiger und vielfältiger Inhalte für unterschiedliche Zwecke nutzen möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung mit LLMs und wichtigen Werkzeugen einzurichten.
• NLU- und NLI-Aufgaben mit LLMs fachkundig durchzuführen.
• Wissensgraphen zu extrahieren, abzuleiten und effektiv zu nutzen.
• Dialoge mit LLMs für konversationelle Anwendungen zu generieren und zu verwalten.
• Bewertung der Qualität und Vielfalt der von LLMs und generativer KI erzeugten Inhalte.
• Anwendung ethischer Prinzipien, um Fairness und verantwortungsvolle Nutzung von LLMs zu gewährleisten.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphbasierte LLM-Anwendungen, die Planung, Verzweigung, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Dieses von Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger-Entwickler, Prompt-Ingenieure und Datenpraktiker, die Reliable, mehrstufige LLM-Arbeitsabläufe mit LangGraph entwerfen und erstellen möchten.

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

• Kernkonzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und wann sie eingesetzt werden sollten.
• Prompt-Ketten zu erstellen, die verzweigen, Tools aufrufen und den Speicher beibehalten.
• Abfragefunktionen und externe APIs in graphbasierte Arbeitsabläufe integrieren.
• LangGraph-Anwendungen auf Zuverlässigkeit und Sicherheit hin testen, debuggen und evaluieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und geführte Diskussion.
• Führung durch Laborübungen und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zum Entwurf, Testen und Evaluieren.

Optionen für die Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

Diese Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler, die Large Language Models für verschiedene natürlichsprachliche Aufgaben einsetzen möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die ein gängiges LLM enthält.
• Ein grundlegendes LLM zu erstellen und es auf einem benutzerdefinierten Datensatz fein abzustimmen.
• LLMs für verschiedene natürlichsprachliche Aufgaben wie Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Textgenerierung und mehr zu verwenden.
• LLMs mit Tools wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.

Mistral Medium 3 ist ein hochleistungsfähiges, multimodales großes Sprachmodell, das für die produktionsgrade Bereitstellung in Unternehmensumgebungen entwickelt wurde.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI/ML-Ingenieure, Plattformarchitekten und MLOps-Teams, die Mistral Medium 3 für unternehmensspezifische Anwendungsfälle bereitstellen, optimieren und sichern möchten.

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

• Mistral Medium 3 mit API-Optionen und selbstgehosteten Lösungen zu bereitstellen.
• Die Inferenzleistung und Kosten zu optimieren.
• Multimodale Anwendungsfälle mit Mistral Medium 3 umzusetzen.
• Sicherheits- und Konformitätsbest Practices für Unternehmensumgebungen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hände-am-Code-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses von einem Dozenten durchgeführte Live-Seminar (vor Ort oder online) richtet sich an Anfänger, die Ollama zur Ausführung von AI-Modellen auf ihren lokalen Rechnern installieren, konfigurieren und verwenden möchten.

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

• Die Grundlagen von Ollama und seine Fähigkeiten zu verstehen.
• Ollama zur Ausführung von lokalen AI-Modellen einrichten.
• LLMs (Large Language Models) mit Ollama bereitstellen und interagieren.
• Leistung und Ressourcennutzung für AI-Arbeitsschwerpunkte optimieren.
• Einsatzmöglichkeiten für die lokale AI-Deployment in verschiedenen Branchen erkunden.