Von Lehrern geleitete Live-Schulungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) zeigen online oder vor Ort durch interaktive Diskussionen und praktische Übungen, wie aus diesen Daten Erkenntnisse und Bedeutungen gewonnen werden können. Unsere Schulungen nutzen verschiedene Programmiersprachen wie Python und R sowie NLP-Bibliotheken (Natural Language Processing) und kombinieren Konzepte und Techniken aus Informatik, künstlicher Intelligenz und Computerlinguistik, um den Teilnehmern zu helfen, die Bedeutung von Textdaten zu verstehen. NLP-Schulungen führen die Teilnehmer Schritt für Schritt durch den Prozess der Bewertung und Anwendung der richtigen Algorithmen, um Daten zu analysieren und über ihre Bedeutung zu berichten. Das NLP-Training ist als „Online-Live-Training“ oder „Vor-Ort-Live-Training“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Bonn oder in den Schulungszentren von NobleProg in Bonn durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Mozartstraße 4-10 in Bonn. Unsere großzügigen Schulungsräume südwestlich des Stadtzentrums und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe des Hauptbahnhofs. Im Westen erreicht man die Bundesautobahn A565.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze.
Lokale Infrastruktur
In der Bonner Innenstadt finden Sie zahlreiche Hotels und Restaurants.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Bonn (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 Bonn (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.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Bonn (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.
Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Bonn (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 von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken mit Python in Google Colab anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Kernkonzepte der natürlichen Sprachverarbeitung zu verstehen.
Textdaten für NLP-Aufgaben vorverarbeiten und bereinigen.
Sentiment-Analyse mit NLTK- und SpaCy-Bibliotheken durchzuführen.
Arbeiten mit Textdaten mit Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher und politische Entscheidungsträger, die sich mit den ethischen Auswirkungen der KI-Entwicklung befassen und lernen möchten, wie sie ethische Richtlinien bei der Entwicklung von KI-Lösungen mit LangChain anwenden können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die wichtigsten ethischen Fragen bei der KI-Entwicklung mit LangChain zu identifizieren.
Die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft und Entscheidungsprozesse zu verstehen.
Strategien für den Aufbau fairer und transparenter KI-Systeme zu entwickeln.
Ethische KI-Richtlinien in LangChain-basierte Projekte zu implementieren.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Webentwickler und UX-Designer, die LangChain nutzen möchten, um intuitive und benutzerfreundliche Webanwendungen zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die grundlegenden Konzepte von LangChain und ihre Rolle bei der Verbesserung der Web-Benutzererfahrung zu verstehen.
Implementierung von LangChain in Webanwendungen, um dynamische und reaktionsschnelle Schnittstellen zu schaffen.
APIs in Webanwendungen zu integrieren, um die Interaktivität und das Engagement der Benutzer zu verbessern.
Optimieren Sie die Benutzererfahrung mit den erweiterten Anpassungsfunktionen von LangChain.
Analysieren Sie Daten zum Benutzerverhalten, um die Leistung und das Erlebnis von Webanwendungen zu optimieren.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) unter der Leitung eines Trainers richtet sich an Anfänger im Bereich der Geschäftsanalytik und Automatisierungsingenieure, die verstehen möchten, wie man LangChain und APIs für die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben und Arbeitsabläufen verwendet.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
Die Grundlagen der API-Integration mit LangChain zu verstehen.
Sich wiederholende Arbeitsabläufe mit LangChain und Python zu automatisieren.
Nutzung von LangChain zur Verbindung verschiedener APIs für effiziente Geschäftsprozesse.
Benutzerdefinierte Workflows mithilfe von APIs und den Automatisierungsfunktionen von LangChain erstellen und automatisieren.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Stadtplaner, Stadtverwalter und Entwickler von Smart-City-Lösungen, die Small Language Models (SLMs) in Smart-City-Projekten zur Verbesserung des städtischen Lebens umsetzen möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
Die Anwendung von SLMs in Smart Cities zu verstehen.
SLMs mit städtischen Datensätzen für eine verbesserte Entscheidungsfindung zu integrieren.
Strategien für den Einsatz von SLMs in städtischen Managementsystemen zu entwickeln.
die Auswirkungen von SLMs auf die Stadtplanung und Smart-City-Lösungen zu beurteilen.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenexperten, die mit LangChain ihre Fähigkeiten zur Datenanalyse und -visualisierung verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Datenabfrage und -bereinigung mit LangChain zu automatisieren.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python und LangChain durchführen.
Visualisierungen mit Matplotlib und anderen in LangChain integrierten Python-Bibliotheken zu erstellen.
Nutzung von LangChain zur Generierung von natürlichsprachlichen Erkenntnissen aus der Datenanalyse.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Bildungstechnologen, Instruktionsdesigner und KI-Entwickler im Bildungsbereich, die Small Language Models (SLMs) in Bildungsplattformen integrieren möchten, um Lehr- und Lernprozesse zu verbessern.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
Die Rolle von SLMs in der Bildungstechnologie zu verstehen.
KI-gesteuerte Lernerfahrungen mit SLMs zu entwerfen.
SLMs in verschiedenen Bildungsumgebungen zu implementieren.
die Effektivität von SLMs in Bezug auf Lernergebnisse zu evaluieren.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler, die KI-Funktionen in ihre Anwendungen mit Google Gemini AI integrieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundlagen großer Sprachmodelle zu verstehen.
Google Gemini AI für verschiedene KI-Aufgaben einzurichten und zu verwenden.
Text-zu-Text- und Bild-zu-Text-Transformationen zu implementieren.
Grundlegende KI-gesteuerte Anwendungen erstellen.
Erweiterte Funktionen und Anpassungsoptionen in Google Gemini AI kennenlernen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Dateningenieure und DevOps-Fachleute, die die Fähigkeiten von LangChain durch Integration mit verschiedenen Cloud-Diensten nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Integration von LangChain mit wichtigen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud.
Cloud-basierte APIs und Dienste zu nutzen, um LangChain-gestützte Anwendungen zu verbessern.
Skalierung und Bereitstellung von Conversational Agents in der Cloud für Echtzeit-Interaktionen.
Implementierung von Best Practices für Überwachung und Sicherheit in Cloud-Umgebungen.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die kleine Sprachmodelle direkt auf Geräten mit begrenzten Verarbeitungskapazitäten einsetzen möchten, wodurch sich Möglichkeiten für innovative Anwendungen in verschiedenen Bereichen eröffnen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Herausforderungen und Lösungen für die Implementierung von KI auf kompakter Hardware zu verstehen.
KI-Modelle für den effizienten Einsatz auf Geräten zu optimieren und zu komprimieren.
Moderne KI-Frameworks und -Tools für die Implementierung von Modellen auf dem Gerät zu nutzen.
Entwurf und Entwicklung von Echtzeit-KI-Anwendungen für mobile und IoT-Geräte.
Evaluierung und Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes von KI-Systemen auf Geräten.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihr Verständnis von Conversational Agents vertiefen und LangChain auf reale Anwendungsfälle anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundlagen von LangChain und seine Anwendung bei der Entwicklung von Conversational Agents zu verstehen.
Konversationsagenten mit LangChain entwickeln und einsetzen.
Konversationsagenten mit APIs und externen Diensten zu integrieren.
Anwendung von Natural Language Processing (NLP)-Techniken zur Verbesserung der Leistung von Conversational Agents.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die sich auf modernste Deep-Learning-Techniken für NLU spezialisieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Hauptunterschiede zwischen NLU- und NLP-Modellen zu verstehen.
fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken auf NLU-Aufgaben anzuwenden.
Deep-Architekturen wie Transformatoren und Aufmerksamkeitsmechanismen zu erforschen.
Zukünftige Trends in NLU für den Aufbau anspruchsvoller KI-Systeme zu nutzen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die KI-Modelle auf Ollama für eine verbesserte Leistung und domänenspezifische Anwendungen feinabstimmen und anpassen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
Eine effiziente Umgebung für die Feinabstimmung von KI-Modellen auf Ollama einzurichten.
Datensätze für überwachtes Fine-Tuning und Reinforcement Learning vorzubereiten.
KI-Modelle auf Leistung, Genauigkeit und Effizienz zu optimieren.
Einsatz von angepassten Modellen in Produktionsumgebungen.
Evaluierung von Modellverbesserungen und Sicherstellung der Robustheit.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für maschinelles Lernen und KI-Forscher, die energieeffiziente KI-Lösungen mit kleinen Sprachmodellen entwickeln möchten, die sowohl leistungsstark als auch umweltfreundlich sind.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Auswirkungen von KI auf den Energieverbrauch und die Umwelt zu verstehen.
Modellkomprimierung und Optimierungstechniken anzuwenden, um die Größe und den Energieverbrauch von KI-Modellen zu reduzieren.
Energieeffiziente Hardware- und Software-Frameworks für den Einsatz von KI zu nutzen.
Implementierung von Best Practices für eine nachhaltige KI-Entwicklung.
sich für nachhaltige Praktiken in der KI-Branche einzusetzen und zu diesen beizutragen.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die praktische Fertigkeiten in der Verwendung von NLG zur Automatisierung von Textzusammenfassungen und Inhaltserstellung erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Kernprinzipien von NLG für die Textzusammenfassung und Inhaltserstellung zu verstehen.
NLG-Modelle zu implementieren, um große Dokumente und Artikel zusammenzufassen.
Vorgefertigte NLG-Modelle wie GPT für die Inhaltserstellung zu nutzen.
fortgeschrittene Techniken zur Feinabstimmung von NLG-Modellen für spezifische Aufgaben der Inhaltserstellung anzuwenden.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Fachleute aller Qualifikationsstufen, die Aufgaben und Prozesse mithilfe von KI automatisieren möchten, ohne umfangreichen Code zu schreiben.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Komplexe Workflows mit der visuellen Programmierschnittstelle von n8n zu entwerfen und zu implementieren.
KI-Funktionen mithilfe von LangChain in Workflows zu integrieren.
Individuelle Chatbots und virtuelle Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle zu erstellen.
Erweiterte Datenanalyse und -verarbeitung mit KI-Agenten durchführen.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die neuesten Techniken im Bereich NLU und semantisches Verstehen kennenlernen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
die Prinzipien des semantischen Verständnisses und der kontextuellen KI zu verstehen.
mit modernsten Modellen wie Transformatoren und vortrainierten Sprachmodellen zu arbeiten.
NLU-Techniken für ein verbessertes KI-Sprachverstehen zu implementieren.
Anwendungen zu entwickeln, die semantische Analyse und kontextuelle KI nutzen.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die sichere und effiziente KI-gesteuerte Arbeitsabläufe mit Ollama implementieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Einsatz und Konfiguration von Ollama für private KI-Verarbeitung.
KI-Modelle in sichere Unternehmens-Workflows zu integrieren.
Die KI-Leistung unter Wahrung des Datenschutzes zu optimieren.
Geschäftsprozesse mit KI-Funktionen vor Ort zu automatisieren.
die Einhaltung von Sicherheits- und Governance-Richtlinien des Unternehmens zu gewährleisten.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die KI-gesteuerte NLG-Techniken für Chatbot- und virtuelle Assistenzanwendungen beherrschen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Kernprinzipien von NLG für konversationelle KI zu verstehen.
Einsatz von Deep Learning-Techniken zur Verbesserung der Chatbot-Dialoggenerierung.
Modernste NLG-Modelle wie GPT-3 in Chatbot-Frameworks zu integrieren.
kontextbezogene KI zur Verbesserung der Kohärenz und Flüssigkeit von Gesprächen anzuwenden.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, Forscher im Bereich maschinelles Lernen und KI, die mit kleinen Sprachmodellen ansprechende und effiziente KI-gestützte Konversationserlebnisse schaffen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein
Die Grundlagen der KI und die Rolle von SLMs zu verstehen.
Benutzerzentrierte KI-Interaktionen zu entwerfen und zu implementieren.
SLMs für interaktive Anwendungen zu entwickeln und zu trainieren.
die Effektivität der Mensch-KI-Kommunikation anhand geeigneter Metriken zu bewerten und zu verbessern.
Einsatz von skalierbaren und ethischen KI-gesteuerten Dialogschnittstellen in realen Szenarien.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre Fähigkeiten zur Erstellung hochwertiger, menschenähnlicher Texte mit fortgeschrittenen NLG-Methoden verbessern möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
fortgeschrittene Techniken zur Generierung natürlichsprachlicher Texte zu verstehen.
Transformator-basierte Modelle für NLG zu implementieren und fein abzustimmen.
NLG-Ausgaben auf Flüssigkeit, Kohärenz und Relevanz zu optimieren.
die Qualität des generierten Textes mit Hilfe automatischer und menschlicher Metriken zu bewerten.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre Kenntnisse in modernen NLU-Techniken vertiefen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Fortgeschrittene NLU-Techniken für KI-Systeme zu implementieren.
Deep-Learning-Modelle für semantisches Verständnis zu nutzen.
Absichtserkennung und Klassifizierung in komplexen Anwendungen durchzuführen.
Modernste Tools wie Hugging Face Transformers für NLU-Aufgaben zu nutzen.
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die LLMs mit Ollama einsetzen, optimieren und integrieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
LLMs mit Ollama einzurichten und einzusetzen.
KI-Modelle auf Leistung und Effizienz zu optimieren.
die Beschleunigung von GPU für verbesserte Inferenzgeschwindigkeiten zu nutzen.
Ollama in Arbeitsabläufe und Anwendungen zu integrieren.
Die Leistung von KI-Modellen im Laufe der Zeit zu überwachen und zu erhalten.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (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.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler und Software-Ingenieure, die die Kernkonzepte und die Architektur von LangChain kennenlernen und praktische Fähigkeiten zur Erstellung von KI-gestützten Anwendungen erwerben möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundprinzipien von LangChain zu verstehen.
Die LangChain-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
die Architektur und das Zusammenspiel von LangChain mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu verstehen.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Bonn (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.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen auf mittlerem Niveau, die kleine Sprachmodelle erstellen und anwenden möchten, die auf bestimmte Bereiche wie Recht, Medizin und Technik zugeschnitten sind.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
Die Bedeutung und Anwendung von domänenspezifischen Sprachmodellen zu verstehen.
spezialisierte Datensätze für das Modelltraining zu kuratieren und vorzuverarbeiten.
Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen zu trainieren und feinabzustimmen.
Evaluierung und Benchmarking von Modellen anhand domänenrelevanter Metriken.
Einsatz von domänenspezifischen Sprachmodellen in realen Szenarien.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch die effektive Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
Feintuning von vortrainierten Modellen wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen.
Hyperparameter für eine verbesserte Modellleistung zu optimieren.
Evaluierung und Einsatz von feinabgestimmten Modellen in realen Szenarien.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen, NLP-Forscher und KI-Enthusiasten, die die Funktionsweise von GPT-Modellen verstehen, die Möglichkeiten von GPT-3 und GPT-4 erkunden und lernen möchten, wie sie diese Modelle für ihre NLP-Aufgaben nutzen können.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
die Schlüsselkonzepte und Prinzipien hinter Generative Pre-trained Transformers zu verstehen.
die Architektur und den Trainingsprozess von GPT-Modellen zu verstehen.
GPT-3 für Aufgaben wie Texterzeugung, -vervollständigung und -übersetzung zu nutzen.
Erforschung der neuesten Fortschritte bei GPT-4 und seiner möglichen Anwendungen.
GPT-Modelle auf eigene NLP-Projekte und -Aufgaben anzuwenden.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die die Grundlagen der NLG und ihre Rolle in der KI und Inhaltserstellung erlernen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
die grundlegenden Konzepte der natürlichen Sprachgenerierung zu verstehen.
die Anwendungen von NLG in verschiedenen Branchen zu erkunden.
Grundlegende Techniken zur Erzeugung von menschenähnlichem Text mit Hilfe von KI erlernen.
Mit Python-Bibliotheken und -Modellen arbeiten, um Text zu generieren.
Diese Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Softwareingenieure, die KI-gestützte Anwendungen mit dem LangChain-Framework erstellen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundlagen von LangChain und seinen Komponenten zu verstehen.
LangChain mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 zu integrieren.
Modulare KI-Anwendungen mit LangChain zu erstellen.
Häufige Probleme in LangChain-Anwendungen zu beheben.
Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf Anfängerniveau, die die Grundlagen von NLU erlernen und erfahren möchten, wie es in die größere NLP-Landschaft passt.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die grundlegenden Konzepte von Natural Language Understanding (NLU) zu verstehen.
Zwischen NLU und NLP zu unterscheiden.
Grundlegende Techniken der Sprachinterpretation und des Kontextverständnisses zu erforschen.
NLU-Techniken auf einfache Textverarbeitungsaufgaben anwenden.
Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die Ollama für die Ausführung von KI-Modellen auf ihren lokalen Rechnern installieren, konfigurieren und verwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundlagen von Ollama und seine Möglichkeiten zu verstehen.
Ollama für die Ausführung lokaler KI-Modelle einzurichten.
LLMs mit Ollama einsetzen und mit ihnen interagieren.
Optimieren der Leistung und Ressourcennutzung für KI-Workloads.
Erkunden von Anwendungsfällen für den Einsatz lokaler KI in verschiedenen Branchen.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene unter den Datenwissenschaftlern und Entwicklern, die Small Language Models in verschiedenen Anwendungen implementieren und nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
die Architektur und Funktionalität von Small Language Models zu verstehen.
SLMs für Aufgaben wie Textgenerierung und Sentimentanalyse zu implementieren.
SLMs für spezifische Anwendungsfälle zu optimieren und fein abzustimmen.
SLMs in ressourcenbeschränkten Umgebungen einsetzen.
Evaluierung und Interpretation der Leistung von SLMs in realen Szenarien.
Schätzungen zufolge machen unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten aus, viele davon in Form von Text. Blogbeiträge, Tweets, soziale Medien und andere digitale Veröffentlichungen tragen kontinuierlich zu dieser wachsenden Datenmenge bei.
In diesem Live-Kurs, der von einem Dozenten geleitet wird, geht es darum, Erkenntnisse und Bedeutung aus diesen Daten zu extrahieren. Unter Verwendung der R Language- und Natural Language Processing (NLP)-Bibliotheken kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind je nach Kundenanforderung in verschiedenen Sprachen verfügbar.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen vorzubereiten und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um die Bedeutung zu analysieren und zu berichten.
Format des Kurses
Teilweise Vortrag, teilweise Diskussion, viel praktische Übung, gelegentliche Tests zur Überprüfung des Verständnisses
Dieser Kurs führt Linguisten oder Programmierer zur NLP in Python. Während dieses Kurses werden wir hauptsächlich nltk.org (Natural Language Tool Kit) verwenden, aber wir werden auch andere Bibliotheken verwenden, die für NLP relevant und nützlich sind. Im Moment können wir diesen Kurs in Python 2.x oder Python 3.x durchführen. Beispiele sind in Englisch oder Mandarin (普通话). Andere Sprachen können auch zur Verfügung gestellt werden, wenn vor der Buchung vereinbart wird.
Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.
KI ist eine Sammlung von Technologien für den Aufbau intelligenter Systeme, die in der Lage sind, Daten und die Aktivitäten rund um die Daten zu verstehen, um "intelligente Entscheidungen" zu treffen. Für Telecom-Anbieter könnte der Aufbau von Anwendungen und Diensten, die KI nutzen, die Tür zu verbesserten Abläufen und Serviceleistungen in Bereichen wie Wartung und Netzoptimierung öffnen.
In diesem Kurs untersuchen wir die verschiedenen Technologien, aus denen KI besteht, und die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um sie zu nutzen. Im Laufe des Kurses untersuchen wir die spezifischen Anwendungen von KI in der Telecom-Branche.
Zielgruppe
Netzwerktechniker
Personal für den Netzbetrieb
Telecom technische Manager
Format des Kurses
Teilweise Vortrag, teilweise Diskussion, praktische Übungen
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die KI verstehen und in ihre Anwendungen implementieren wollen. Besonderes Augenmerk wird auf Datenanalyse, verteilte KI und natürliche Sprachverarbeitung gelegt.
ChatBots sind Computerprogramme, die menschliche Antworten über Chat-Schnittstellen automatisch simulieren. ChatBots helfen Organisationen, ihre betriebliche Effizienz zu maximieren, indem sie einfachere und schnellere Optionen für die Interaktion mit ihren Benutzern bieten.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie Chatbots in Python .
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
Die Grundlagen der Chatbot-Erstellung verstehen
Verschiedene Chatbots mit Python erstellen, testen, bereitstellen und Fehler beheben
Publikum
Entwickler
Format des Kurses
Teil Vortrag, Teil Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Anwendung
Hinweis
Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um eine Vereinbarung zu treffen.
In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die Verwendung von Python Bibliotheken für NLP, während sie eine Anwendung erstellen, die eine Reihe von Bildern verarbeitet und Bildunterschriften generiert.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Entwerfen und codieren Sie DL für NLP unter Verwendung von Python Bibliotheken.
Erstellen von Python Code, der eine umfangreiche Sammlung von Bildern liest und Schlüsselwörter generiert.
Erstelle PythonCode, der aus den erkannten Schlüsselwörtern Bildunterschriften generiert.
In this instructor-led, live training in Bonn, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.
By the end of this training, participants will be able to:
Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.
Dieser in der Klasse durchgeführte Schulungskurs wird sich mit NLP-Techniken auseinandersetzen, die in Kombination mit der Anwendung von KI und Robotics im Geschäft eingesetzt werden. Die Teilnehmer werden an computerbasierten Beispielen und Fallstudien zur Problemlösung arbeiten, wobei sie Python verwenden.
Es wird erwartet, dass die Teilnehmer am Ende der Schulung mit den grundlegenden Python-Konzepten hinreichend vertraut sind und in der Lage sind, die meisten NLP- und ML-basierten Operationen mit NLTK zu implementieren. Die Schulung zielt darauf ab, nicht nur Ausführungswissen, sondern auch logisches und operatives Wissen über die Technologie zu vermitteln.
Dieses Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die mit spaCy sehr große Textmengen verarbeiten möchten, um Muster zu finden und Einblicke zu gewinnen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren Sie spaCy.
Verstehen Sie den Ansatz von spaCy in Bezug auf Natural Language Processing (NLP).
Extrahieren Sie Muster und gewinnen Sie Geschäftseinblicke aus umfangreichen Datenquellen.
Integrieren Sie die spaCy-Bibliothek in bestehende Web- und Legacy-Anwendungen.
Setzen Sie spaCy in Live-Produktionsumgebungen ein, um menschliches Verhalten vorherzusagen.
Verwenden Sie spaCy, um Text für Deep Learning vorzubereiten.
Format des Kurses
Interaktiver Vortrag und Diskussion.
Viele Übungen und praktische Anwendungen.
Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um eine Vereinbarung zu treffen.
Weitere Informationen zu spaCy finden Sie unter: https://spacy.io/
In Python Machine Learning kann die Funktion zur Textzusammenfassung den Eingabetext lesen und eine Textzusammenfassung erstellen. Diese Funktionalität ist über die Befehlszeile oder als Python API/Bibliothek verfügbar. Eine spannende Anwendung ist die schnelle Erstellung von Managementzusammenfassungen, was besonders für Organisationen nützlich ist, die große Textmengen prüfen müssen, bevor sie Berichte und Präsentationen erstellen.
In dieser von einem Dozenten geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Python verwenden, um eine einfache Anwendung zu erstellen, die automatisch eine Zusammenfassung des Eingabetextes generiert.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Ein Befehlszeilentool zur Textzusammenfassung verwenden.
Textzusammenfassungscode mithilfe der Python-Bibliotheken entwerfen und erstellen.
Drei Python-Zusammenfassungsbibliotheken bewerten: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Zielgruppe
Entwickler
Datenwissenschaftler
Format des Kurses
Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen
TensorFlow™ ist eine Open-Source-Software-Bibliothek für numerische Berechnungen mit Datenfluss-Grafen.
SyntaxNet ist ein Neural-Network Natural Language Processing Framework für TensorFlow.
Word2Vec wird verwendet, um Vektor-Repräsentationen von Wörtern zu lernen, die "Wörter-Inbeddings" genannt werden. Word2vec ist ein besonders berechnet-effizientes Vorhersage-Modell für das Lernen von Wörterinbindungen aus Rohtext. Es kommt in zwei Geschmacksmodellen, dem Kontinuous Bag-of-Words Modell (CBOW) und dem Skip-Gram Modell (Kapitel 3.1 und 3.2 in Mikolov et al.)
SyntaxNet und Word2Vec ermöglichen Benutzern die Erzeugung von Learned Embedding-Modellen aus Natural Language-Eintrag.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Entwickler und Ingenieure, die mit SyntaxNet und Word2Vec Modellen in ihren TensorFlow Grafen arbeiten wollen.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Delegierten:
Verständnis TensorFlow’s Struktur und Ausführungsmechanismen
in der Lage, Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchzuführen
in der Lage, die Codequalität zu bewerten, Debugging durchzuführen, Überwachung
in der Lage, fortgeschrittene Produktion wie Trainingsmodelle, Einbruchsbedingungen, Baugraphen und Logging zu implementieren
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Erfahrungsberichte (6)
Sehr gute Kenntnisse von Trainer. Gute Begleitung bei Inbetriebnahme und Übungen.
Wilhem - e.solutions GmbH
Kurs - LLMs for Code Generation and Documentation
Aufforderungen zum technischen Teil
Michal - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Hunter ist fabelhaft, sehr einnehmend, äußerst sachkundig und sympathisch. Sehr gut gemacht.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Kurs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Maschinelle Übersetzung
Organisation, gemäß dem vorgeschlagenen Agenda, das umfassende Wissen des Trainers zu diesem Thema
Ali Kattan - TWPI
Kurs - Natural Language Processing with TensorFlow
Maschinelle Übersetzung
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Kurs - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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