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KI-Tool Orchestrierung: Workflows, Automatisierung und mehr

Die Teilnehmer erlernen die Abfragesprache DAX, Solution Patterns und die gängigen Use Cases für den produktiven Einsatz. Das Ziel ist es, robusten DAX-Code zu entwickeln: Der Code soll in vielen möglichen Anwendungs-Kontexten das erwartete Ergebnis liefern und nicht ein „hoffentlich richtiges“. Anwender sollen in der Lage sein, genau vorherzusehen, welche Werte ein KPI liefert. 

Die Teilnehmer erlernen die Abfragesprache DAX, Solution Patterns und die gängigen Use Cases für den produktiven Einsatz. Das Ziel ist es, robusten DAX-Code zu entwickeln: Der Code soll in vielen möglichen Anwendungs-Kontexten das erwartete Ergebnis liefern und nicht ein „hoffentlich richtiges“. Anwender sollen in der Lage sein, genau vorherzusehen, welche Werte ein KPI liefert. 

2-Tage Intensiv-Seminar

Optimale Planung trotz hoher Volatilität und zunehmender Unsicherheit in der Lieferkette

Operatives Produktions- und Logistikmanagement

Mit zunehmender Variantenvielfalt und dem Bedarf an immer kürzeren Durchlaufzeiten muss Ihre Produktion und Logistik stetig flexibler werden. Gerade in Zeiten hoher Volatilität und zunehmender Unsicherheit in der Lieferkette bekommt die Planung der Produktion und damit auch die Material- und Bestandssicherheit besondere Bedeutung. Durchgängige Kapazitätsplanung und richtige Bestandshöhen, um die Lieferfähigkeit zu gewährleisten, sind ein Muss.

Erfahren Sie in diesem Seminar, wie Sie unterschiedliche Planungs- und Steuerungsmethoden in Produktion und Logistik einsetzen, um eine Produktionsoptimierung herbeizuführen und wie Sie Bestände auf Basis entsprechender Flexibilitäts-Kennzahlen berechnen können, um die Liefertermintreue sicherzustellen.

Der Kurs Künstliche Intelligenz mit Python ist das erste Modul des Lehrgangs Data Science Crash Course mit Python. Das einführende Modul gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus.

 

Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache Python, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Erfolgreiches KI?Projektmanagement: von der Idee zum laufenden KI?System - praxisnah, strukturiert und sicher

Innovationsfähigkeit und kreative Problemlösungskompetenz sind zentrale Erfolgsfaktoren in einer zunehmend komplexen Arbeitswelt. In diesem praxisorientierten Seminar lernen Sie, wie Sie mit der Design Thinking Methode strukturiert und nutzerzentriert neue Ideen entwickeln - von der ersten Beobachtung bis zum getesteten Prototyp. Sie arbeiten an einer realen Design Challenge aus Ihrem Arbeitsumfeld und wenden dabei verschiedene Kreativitätstechniken sowie agile Methoden an. 

 

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, komplexe Problemstellungen systematisch zu analysieren, kreative Lösungsansätze zu entwickeln und diese zielgerichtet umzusetzen. Sie stärken Ihre Innovationskompetenz und fördern eine offene, agile Denkweise - für mehr Wirksamkeit in Ihrer Rolle als Fach- oder Führungskraft.

Weitere Informationen finden Sie in unserer Übersicht: Scrum und Agilität - von den Grundlagen zur Zertifizierung 

Dieses Seminar ist Teil dieser Qualifizierungsplaner:

Arbeiten im agilen Umfeld

Business Skills

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Dieser Kurs vertieft den Aufbau KI-basierter Agentensysteme auf Code-Ebene. Du entwickelst Agenten mit Python, LangChain und Claude Code. Du beschreibst die Lösung, Claude Code setzt diese um, du steuerst, prüft und verantwortest das Ergebnis - ohne selbst Code zu schreiben oder zu lesen. Lerne agentische Architekturen systematisch umzusetzen und verstehe die Unterschiede zu Low-Code-Ansätzen wie n8n. Der Fokus liegt auf Kontrolle, Erweiterbarkeit sowie dem stabilen Betrieb agentischer Systeme im Unternehmenskontext.

Malware-Analyse mit KI Grundkurs: Erkennen, Finden, Beweisen

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Micronaut effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und sichere Microservices- und Cloud-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen. Sie lernen, wie sie Micronaut-Projekte erstellen, verwalten, integrieren und optimieren, um verschiedene Anwendungsfälle abzudecken und die Benutzererfahrung zu verbessern.