NLP Schulungen in Bonn

Ollama ist eine Plattform für die lokale Ausführung großer Sprach- und multimodaler Modelle, die Governance und verantwortungsbewusste KI-Praktiken unterstützt.

Dieses von Dozenten angeführte Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Profis, die Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht in Ollama-gesteuerten Anwendungen umsetzen möchten.

Am Ende des Trainings können Teilnehmer folgendes:

• Verantwortungsbewusste KI-Grundsätze in Ollama-Bereitstellungen anwenden.
• Inhaltsfilterung und Maßnahmen zur Verminderung von Bias umsetzen.
• Governance-Arbeitsabläufe für die Ausrichtung und Rechenschaftspflicht von KI entwerfen.
• Überwachungs- und Berichtsrahmewerke zur Einhaltung der Vorschriften aufbauen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hände-drecken Labs zur Entwurfsphase von Governance-Arbeitsabläufen.
• Fallstudien und Übungen mit Compliance-Fokus.

Möglichkeiten der Anpassung des Kurses

• Um einen angepassten Kurs anzufragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher und Politikentscheider, die die ethischen Auswirkungen der KI-Entwicklung erkunden und lernen möchten, wie man ethische Leitlinien bei der Entwicklung von KILösungen mit LangChain anwenden kann.

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

• Schlüsselethische Fragen bei der KI-Entwicklung mit LangChain zu identifizieren.
• Den Einfluss von KI auf Gesellschaft und Entscheidungsprozesse zu verstehen.
• Strategien zur Entwicklung fairen und transparenten KIsysteme zu entwickeln.
• Ethische Leitlinien für KI in LangChain-basierten Projekten umzusetzen.

Ollama ist eine Plattform, die das Ausführen großer Sprach- und multimodaler Modelle lokal ermöglicht und sichere Bereitstellungsstrategien unterstützt.

Dieses von Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die Ollama mit starken Datenschutzmaßnahmen und regulatorischer Einhaltung einsetzen möchten.

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

• Ollama sicher in containerisierten und internen Umgebungen bereitzustellen.
• Differential Privacy-Techniken anwenden, um sensible Daten zu schützen.
• Sichere Protokollierungs-, Überwachungs- und Prüfpraktiken implementieren.
• Datenzugriffssteuerung einhalten, die den Einhaltungsvorgaben entspricht.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hände-an-Schulungen mit sicheren Bereitstellungsmustern.
• Fallstudien und praktische Übungen zum Thema Einhaltung.

Anpassungsoptionen des Kurses

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

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.

Ollama ist eine Plattform, die das Ausführen großer Sprach- und multimodaler Modelle lokal ermöglicht.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die Techniken der Prompt-Engineering erlernen möchten, um die Ollama-Ausgaben zu optimieren.

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

• Wirksame Anfragen für verschiedene Einsatzfälle zu gestalten.
• Mittels Techniken wie Priming und Kettenstrukturierung vorgehen.
• Prompt-Vorlagen und Kontextverwaltungskonzepte umsetzen.
• Mehrstufige Prompt-Pipelines für komplexe Arbeitsabläufe erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Händische Übungen mit der Gestaltung von Prompts.
• Praxisorientierte Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um ein Arrangement zu treffen.

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.

< 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 />

Ollama ist eine Plattform zum lokalen und skalierbaren Ausführen von großen Sprach- und multimodalen Modellen.

Dieses instructor-led Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an ingenieurkundige Teilnehmer auf fortgeschrittener Ebene, die Ollama-Bereitstellungen für mehrbenutzertypische, hochdurchsatzfähige und kostengünstige Umgebungen skalieren möchten.

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

• Ollama für mehrbenutzer- und verteilte Workloads zu konfigurieren.
• Die Ressourcenzuweisung von GPU und CPU zu optimieren.
• Autoskalierung, Batchprozesse und Strategien zur Reduzierung der Latenz umzusetzen.
• Die Infrastruktur für Leistung und kostengünstige Nutzung zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hände-dreckig-Deployment- und Skalierungslabs.
• Praktische Optimierungsübung in lebendigen Umgebungen.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Die CANN SDK (Compute-Architektur für Neural Networks) bietet leistungsstarke Bereitstellungstools und Optimierungsmethoden für Echtzeitanwendungen im Bereich der KI, insbesondere in der Computer Vision und dem NLP, vor allem auf Huawei Ascend-Hardware.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Praktiker, die Modelle für Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung mit der CANN SDK zur Produktionsnutzung bereitstellen und optimieren möchten.

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

• CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitzustellen und zu optimieren.
• CANN-Tools zur Modellkonvertierung und -integration in lebende Pipelines zu nutzen.
• Rückschlüsseleistung für Aufgaben wie Erkennung, Klassifizierung und Sentimentanalyse zu optimieren.
• Echtzeit-CV/NLP-Pipelines für die Bereitstellung an der Edge oder im Cloud-Szenario aufzubauen.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praxisübungen zur Modellbereitstellung und Leistungsbewertung.
• Live-Pipeline-Design unter Verwendung realer CV- und NLP-Anwendungsbeispiele.

Anpassungsoptionen der Ausbildung

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

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.

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.

Ollama ist eine Plattform, die das Ausführen und Feinjustieren großer Sprach- und multimodaler Modelle lokal ermöglicht.

Dieses von Dozenten geführte Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, AI-Forscher und Produktentwickler, die.multimodale Anwendungen mit Ollama erstellen und bereitstellen möchten.

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

• Multimodale Modelle mit Ollama einzurichten und auszuführen.
• Text-, Bild- und Audioeingaben für Anwendungen im realen Leben zu integrieren.
• Dokumentverstehen und visuelle QA-Systeme aufzubauen.
• Multimodale Agenten zu entwickeln, die über Modalkäufe hinweg nachdenken können.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praxisübungen mit realen multimodalen Datensätzen.
• Live-Lab-Implementierung von multimodalen Pipelines unter Verwendung von Ollama.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für ein angepasstes Training für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um eine Anfrage zu stellen.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken unter Verwendung von Python in Google Colab einsetzen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte des Natural Language Processing (NLP) zu verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorzubereiten und zu bereinigen.
• Sentimentanalyse unter Verwendung der Bibliotheken NLTK und SpaCy durchzuführen.
• Mit Textdaten unter Nutzung von Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung zu arbeiten.

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation ist ein umfassender Kurs, der sich auf das Diagnostizieren, Testen und Messen des Verhaltens von Modellen konzentriert, wenn lokale oder private Ollama-Deploymnets ausgeführt werden.

Dieser vom Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Ingenieure, ML-Ops-Profi\-sionales und QA-Praktiker, die sicherstellen möchten, dass Ollama-basierte Modelle in der Produktion zuverlässig, hochwertig und betriebsbereit sind.

Am Ende dieses Kurses können die Teilnehmer Folgendes:

• Systematisches Debugging von Ollama-gestützten Modellen durchführen und Ausfallmodi zuverlässig reproduzieren.
• Robuste Bewertungspipelines mit quantitativen und qualitativen Metriken entwerfen und ausführen.
• Observability (Logs, Spuren, Metriken) implementieren, um das Modell-Wohlbefinden und -Drift zu überwachen.
• Testing, Validierung und Regression Checks automatisieren, die in CI/CD-Pipelines integriert sind.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hände-dirty Labs und Debugging-Übungen unter Verwendung von Ollama-Deploymnets.
• Fallstudien, Gruppen-Diagnosesitzungen und Automatisierungsworkshops.

Kursanpassungsoptionen

• Zum Anfragen eines angepassten Trainings für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Angebot in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Forscher, Analysten und Wissensarbeiter, die Claude AI nutzen möchten, um große Datenmengen zu verarbeiten, Informationen zu synthetisieren und Forschungsaufgaben zu automatisieren.

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

• Claude AI für Literaturüberprüfungen und Forschungssynthesen einzusetzen.
• Berichte, Forschungsarbeiten und lange Dokumente zusammenzufassen.
• Schlüsselinformationen und Trends aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren.
• Claude AI in Forschungs- und Wissensmanagementszenarien zu integrieren.

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.

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.

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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich Content-Creation, Schreiber und Marketer, die Claude AI zur Generierung, Bearbeitung und Zusammenfassung von Inhaltsmaterialien nutzen möchten, um Blogs, Berichte und Marketingmaterialien zu verbessern.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Claude AI zur Generierung von Content-Ideen und Erweiterung von Konzepten einsetzen.
• Das Schreiben mit AI-gestützter Redaktion und Korrektur verbessern.
• Zusammenfassungen für langformatige Inhalte und Berichte erstellen.
• Die Erstellung von Marketing-Kopien für verschiedene Plattformen automatisieren.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Workshop in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die AI-Modelle auf Ollama feintunen und anpassen möchten, um Leistung zu verbessern und domänenspezifische Anwendungen zu schaffen.

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

• Eine effiziente Umgebung für das Feintunen von AI-Modellen auf Ollama einzurichten.
• Datensätze für überwachtes Feintunen und maschinelles Lernen vorzubereiten.
• AI-Modelle in Bezug auf Leistung, Genauigkeit und Effizienz zu optimieren.
• Angemessene Modelle in Produktionsumgebungen einzusetzen.
• Verbesserungen der Modelle zu bewerten und Robustheit sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die praktische Fähigkeiten im Einsatz der NLG für die Automatisierung der Textzusammenfassung und Inhaltsgenerierung erwerben möchten.

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

• Die grundlegenden Prinzipien der NLG für Textzusammenfassung und Inhaltsgenerierung zu verstehen.
• NLG-Modelle zur Zusammenfassung großer Dokumente und Artikel umzusetzen.
• Vor trainierte NLG-Modelle wie GPT für die Inhaltserschaffung einzusetzen.
• Fortgeschrittene Techniken anzuwenden, um NLG-Modelle auf spezifische Generierungsaufgaben abzugleichen.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live Training in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und IT-Professionals aller Fähigkeitsniveaus, die Tasks und Prozesse mithilfe von KI automatisieren möchten, ohne umfangreichen Code zu schreiben.

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

• Komplexe Arbeitsabläufe mit dem visuellen Programmierinterface von n8n entwerfen und implementieren.
• KI-Funktionen in Arbeitsabläufe mit LangChain integrieren.
• Anwendungsszenarien entsprechende benutzerdefinierte Chatbots und virtuelle Assistenten erstellen.
• Fortgeschrittene Datenanalyse und -verarbeitung mit KI-Agenten durchführen.

Diese von einem Trainer geführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die sicherheits- und effiziente AI-getriebene Workflows mit Ollama implementieren möchten.

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

• Ollama zur privaten AI-Bearbeitung bereitzustellen und zu konfigurieren.
• AI-Modelle in sichere Unternehmensworkflows zu integrieren.
• Die Leistung der AI zu optimieren, während die Datenschutzmaßnahmen gewahrt bleiben.
• Geschäftsvorgänge mit vor Ort bereitgestellten AI-Fähigkeiten automatisieren.
• Die Einhaltung von Sicherheits- und Governancerichtlinien des Unternehmens sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live Training in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an mittelgewandte Softwareentwickler und KI-Ingenieure, die Claude AI in ihre Anwendungen integrieren möchten, künstliche Intelligenz-gestützte Chatbots erstellen und die Funktionalität von Software durch KI-getriebene Automatisierung erweitern wollen.

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

• Die Claude AI API zu verwenden, um KI in Anwendungen zu integrieren.
• KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten zu entwickeln.
• Anwendungen durch KI-getriebene Automatisierung und NLP zu erweitern.
• Claude AI-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle zu optimieren und abzugleichen.

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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die AI-gesteuerte NLG-Techniken für Chatbots und virtuelle Assistenten meistern möchten.

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

• Die grundlegenden Prinzipien von NLG für konversationelle KI zu verstehen.
• Deep-Learning-Techniken einsetzen, um das Dialoggenerierungspotenzial von Chatbots zu verbessern.
• Standarde-NLG-Modelle wie GPT-3 in Chatbot-Frameworks integrieren.
• Kontextuelle KI anwenden, um die Kohärenz und Flüssigkeit von Konversationen zu verbessern.

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.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die Claude AI in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren möchten, um Effizienz und Automatisierung zu verbessern.

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

• Claude AI zum Automatisieren wiederkehrender Aufgaben und zur Optimierung von Arbeitsabläufen einzusetzen.
• Die persönliche und teamweite Produktivität mit hilfe von AI-gestützter Automatisierung zu erhöhen.
• Claude AI mit bestehenden Geschäfts-Tools und -Plattformen zu integrieren.
• AI-getriebenes Entscheidungsfindung und Aufgabenmanagement zu optimieren.

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 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.
• Einfache Anwendungen mit LangChain zu entwickeln.

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.

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 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.

Dieses von einem Instructor geleitete Live-Training in Bonn (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Businessbereich, Kundensupportteams und Technologiebegeisterte, die eine Grundverständnis von Claude AI erlangen und es für Geschäftsanwendungen einsetzen möchten.

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

• Die Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten von Claude AI zu verstehen.
• Claude AI effektiv einzurichten und mit ihm zu interagieren.
• Geschäftsprozesse mit konversationaler KI automatisieren.
• Kundeneinbindung und -unterstützung durch kuenstliche Intelligenz unterstützte Lösungen zu verbessern.

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.

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.

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.

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 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

Dieses Kurs ist für Entwickler und Datenwissenschaftler gedacht, die künstliche Intelligenz in ihren Anwendungen verstehen und implementieren möchten. Es legt besonderen Fokus auf Datenanalyse, verteilte KI und Natural Language Processing.

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 diesem von einem Instructor geführten Live-Training in Bonn lernen die Teilnehmer, wie sie Python verwenden können, um hochwertige natürlichen Sprachtext durch das Aufbauen eines eigenen NLG-Systems von Grund auf zu produzieren. Fallstudien werden ebenfalls untersucht und die relevanten Konzepte werden in Live-Lab-Projekten zur Erstellung von Inhalten angewendet.

Am Ende des Trainings können die Teilnehmer:

• NLG verwenden, um Inhalte für verschiedene Branchen wie Journalismus, Immobilien oder Wettersendungen und Sportberichte automatisch zu generieren.
• Quellinhalt auswählen und organisieren, Sätze planen und ein System für die automatische Generierung von Originalinhalten vorbereiten.
• Die NLG-Pipeline verstehen und an jeder Stufe die richtigen Techniken anwenden.
• Die Architektur eines Natural Language Generation (NLG)-Systems verstehen.
• Die geeignetsten Algorithmen und Modelle zur Analyse und Sortierung implementieren.
• Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen sowie aus aufbereiteten Datenbanken holen, um sie als Material für generierten Text zu verwenden.
• Manuelle und mühselige Schreibprozesse durch von Computern generierte und automatisierte Inhaltsentwicklung ersetzen.

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.

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