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GPT und viele andere Large-Language-Modelle haben das große Potenzial moderner Sprachverarbeitung aufgezeigt. In diesem Kurs entschlüsselst du die Technologien, die dahinter stehen: Natural Language Processing (NLP) und Transformer-Architekturen bilden die Grundlage für intelligente Chatbots, maschinelle Übersetzungen und viele weitere Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz. In diesem praxisorientierten 3-tägigen Seminar lernst du Schritt für Schritt, wie du selbst leistungsfähige NLP-Modelle mit Python und TensorFlow entwickelst. Du klassifizierst, analysierst und verarbeitest Textdaten, trainierst neue Datenmodelle und setzt moderne Transformer-Architekturen ein, um mit Künstlicher Intelligenz neue Texte zu generieren. Du lernst dabei, wie du eigene Modelle erstellst oder vortrainierte Modelle (auf der Plattform Hugging Face) einsetzt und optimierst. Dabei erfährst du nicht nur alles Wichtige über die Technologien und Konzepte. Durch zahlreiche Übungen und Beispiele sammelst du auch selbst praktische Erfahrung im Aufbau, Training und Finetuning von Large Language Models und in der Entwicklung eigener Chatbots.

Nach der Teilnahme an diesem Kurs sollten Sie in der Lage sein:

Beschreiben Sie die DevOps-Philosophie und -Praktiken und wie sie sich auf reale Herausforderungen anwenden lassen

Erläuterung der Container-basierten Architekturen und der von Docker zur Verfügung gestellten Werkzeuge

Beschreiben Sie die Paketierung von Anwendungen in Containern und beginnen Sie mit der Erstellung sicherer Container-Images.

Nutzung von Container-Netzwerken und Bereitstellung einer dreistufigen Netzwerkanwendung

Erläuterung der Konzepte von Configuration Item (CI) Pipelines und der zur Verfügung stehenden Werkzeuge

Implementierung einer grundlegenden Pipeline mit Gitlab CI zum Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen

Implementierung automatisierter Build-Tests und Validierung

Beschreiben Sie die DevOps-Prinzipien für die Infrastruktur

Implementierung von On-Demand-Testumgebungen und Erläuterung, wie sie in eine bestehende Pipeline integriert werden können

Implementierung von Werkzeugen für die Erfassung von Metriken und Protokollen, Analyse und Warnmeldungen

die Vorteile der Überwachung des Anwendungszustands, der Telemetrie und des Chaos-Engineering im Zusammenhang mit der Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Ökosystems zu beschreiben

Beschreiben Sie, wie Sie sichere DevOps-Workflows implementieren, indem Sie sensible Daten sicher handhaben und Anwendungen...

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden ein fundiertes Verständnis und praktische Fähigkeiten in der Anwendung der Decision Model and Notation (DMN) und Drools zu vermitteln. Die Teilnehmer lernen, wie sie Entscheidungen systematisch modellieren, Geschäftsregeln effektiv implementieren und Entscheidungstabellen in Drools nutzen können. Eine große Rolle spielt die im DMN Standard definierte Ausdruckssprache FEEL (Friendly Enough Expression Language). Die Teilnehmer lernen, FEEL effektiv zu nutzen, um auch anspruchsvolle Datentransformationen vornehmen zu können.  Zusätzlich sollen die Teilnehmer erlernen, wofür sich DMN eignet und wo die Grenzen sind. Dazu orientiert sich das gesamte Seminar mit vielen praktischen Übungen an einem realen Beispiel: Der Interpretation von Ethereum Blockchain Transaktionen für eine transparente Kategorisierung verschiedener Transaktionsinhalte auf Basis von DMN. 

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden ein fundiertes Verständnis und praktische Fähigkeiten in der Anwendung der Decision Model and Notation (DMN) und Drools zu vermitteln. Die Teilnehmer lernen, wie sie Entscheidungen systematisch modellieren, Geschäftsregeln effektiv implementieren und Entscheidungstabellen in Drools nutzen können. Eine große Rolle spielt die im DMN Standard definierte Ausdruckssprache FEEL (Friendly Enough Expression Language). Die Teilnehmer lernen, FEEL effektiv zu nutzen, um auch anspruchsvolle Datentransformationen vornehmen zu können.  Zusätzlich sollen die Teilnehmer erlernen, wofür sich DMN eignet und wo die Grenzen sind. Dazu orientiert sich das gesamte Seminar mit vielen praktischen Übungen an einem realen Beispiel: Der Interpretation von Ethereum Blockchain Transaktionen für eine transparente Kategorisierung verschiedener Transaktionsinhalte auf Basis von DMN. 

This course gives developers exposure to and practice with best practices for building serverless applications using AWS Lambda and other services in the AWS serverless platform.

In diesem Kurs lernst du, wie du mit Amazon Redshift eine Cloud-basierte Data-Warehousing-Lösung entwickelst.

Overview

This course is designed to describe the basic components that apply to all z/OS systems. It includes high level concepts that apply to the z/OS hardware platform and the z/OS software. It then provides a more detailed analysis, description and lab activities that can be applied to the system programmer role to maintain z/OS systems.

Discussion activities include: The POR, IPL process, JES implementation and operating environment, VTAM environment for TSO, ISPF, SNA and TCP/IP networking, RACF, ISPF/PDF and UNIX System Services. It defines the classic approach to data management in a z/OS system. It identifies various software products and utilities used to define, maintain, and manage catalogs and data sets in the z/OS environment. It also discusses Parmlib usage and requirements for system initialization and operation that include: System symbolics, WLM, SFM, RMF and system logger. Both single system and multi-system sysplex usage is identified. z/OS install, upgrade options, maintenance using SMP/E and I/O configuration requirements using HCD is listed and described.

Lassen Sie sich in die unsichere, täglich wechselnde und komplexe Realität heutiger Organisationen und deren IT entführen. Tauchen Sie ein in den permanenten Kampf zwischen Business und IT, zwischen laufenden Projekten, neuen Anforderungen und geschäftskritischen Störungen. Steigen Sie ein in eine Organisation, in der Sie von Beginn der Simulation an DevOps-Prinzipien und -Konzepte im Team erlernen, anwenden und üben können. Bringen Sie das in Schieflage geratene Unternehmen und die angeschlagene IT-Abteilung wieder auf die Erfolgsspur. DevOps beschreibt eine Philosophie, die eine Brücke zwischen Entwicklung (Development) und Betrieb (Operation) baut. Das Ziel ist kontinuierliche Softwarebereitstellung sicherzustellen. Die damit verbundenen Veränderungen in der Organisation und für die Mitarbeiter sind weitreichend. Mit Hilfe der Simulation The Phoenix Project können Sie in diesem Workshop DevOps Prinzipien erleben und somit die Theorie hinter DevOps besser verstehen und sie auch auf Ihren Alltag übertragen. Dies gilt insbesondere auch durch das Erleben einer anderen Art der Zusammenarbeit. Mithilfe dieser Simulation wird Ihnen der Start in DevOps-Projekte als Awareness- oder Informationsprogramm erleichtert und das Teambuilding gefördert. Weitere Informationen in der Übersicht:

Scrum und Agilität - Von den Grundlagen zur Zertifizierung

Dieses Semina...

In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).

Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.

Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.

Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und ...

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der Programmiersprache Go zu vermitteln. Dies umfasst die Vermittlung von Kenntnissen über die Syntax von Go, die Grundprinzipien der Sprachstruktur sowie die Anwendung von Best Practices beim Schreiben, Testen und Warten von Go-Code. Zusätzlich soll ein Einblick in fortgeschrittene Themen wie Concurrent Programming und Systemarchitektur gegeben werden. 



Durch die Teilnahme am Seminar sollen die Teilnehmer in die Lage versetzt werden, eigenständig Go-Anwendungen zu entwickeln und bestehende Kenntnisse im Bereich der Softwareentwicklung um die Spezifika von Go zu erweitern. Abschließend zielt das Seminar darauf ab, dass die Teilnehmer die erworbenen Kenntnisse praktisch anwenden können, um effiziente, performante und skalierbare Softwarelösungen zu gestalten.