Online Prädiktive KI Schulung in Deutschland

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mittleren Kenntnisstands, die eigene KI-gestützte Anwendungen mit Hilfe von predictive Analytics und generativen Modellen entwickeln möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:

• Die Grundprinzipien der predictive KI sowie generative Modelle verstehen.
• KI-gestützte Werkzeuge zur Vorhersage von Ergebnissen, Prognostizierung und Automatisierung einsetzen können.
• Großsprachmodelle (LLMs) sowie Transformer-Modelle für die Generierung von Texten und Code nutzen.
• Zeitreihenprognosen erstellen sowie KI-gestützte Empfehlungen implementieren können.
• KI-Modelle für konkrete Anwendungsfälle entwickeln und feinabstimmen.
• Ethikaspekte sowie bewährte Verfahren bei der Einführung von KI-Technologien bewerten können.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die die Grundlagen der prädiktiven KI erlernen möchten.

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

• Die Kernkonzepte der prädiktiven KI sowie deren Anwendungsbereiche zu verstehen.
• Daten für die prädiktive Analyse zu sammeln, zu bereinigen und vorzubereiten.
• Daten zu untersuchen und visualisieren, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
• Einfache statistische Modelle zur Prognoseerstellung aufzubauen.
• Die Leistungsfähigkeit von prädiktiven Modellen zu bewerten.
• Prädiktive KI-Konzepte in realen Szenarien anzuwenden.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die prädiktive KI in ihre Arbeitsweise integrieren möchten.

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

• Vorhersagemodelle einzusetzen, um Probleme im DevOps-Prozess vorauszuahnen und zu lösen.
• KI-gestützte Tools zur Verbesserung der Überwachung sowie des Betriebs zu nutzen.
• Methoden des maschinellen Lernens anzuwenden, um die Abläufe bei der Softwarebereitstellung zu optimieren.
• Strategien auf Basis von KI zu entwickeln, die Probleme proaktiv verhindern und Prozesse verbessern.
• Die ethischen Aspekte des Einsatzes von KI im Bereich DevOps zu berücksichtigen.