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Generative AI-Projekte im Unternehmen umsetzen
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Die transformative Welt der Generative AI-Technologien revolutioniert derzeit nicht nur den Alltag, sondern auch die Arbeitswelt. Doch was genau verbirgt sich technisch hinter diesen Technologien? Und wie kann ich selbst Use Cases für mein Unternehmen einfach umsetzen und nutzenstiftende Anwendungen entwickeln? Unser Training Generative AI-Projekte im Unternehmen umsetzen gibt Ihnen Antworten auf diese Fragen. Wir geben Ihnen einen tieferen Einblick in die technischen Grundlagen und erläutern anhand praktischer Beispiele die Funktionsweise von Machine Learning- Konzepten. Anschließend liegt unser Fokus darauf, Sie in die Lage zu versetzen, GenAI-Projekte entlang des gesamten Lebenszyklus ganzheitlich umzusetzen. Dazu verbinden wir Theorie und Praxis mit spannenden Use Cases und Tools, die Sie selbst ausprobieren können. Am Ende dieses Moduls setzen Sie die Integration eines Modells in eine selbst gewählte Anwendung selbstständig um. Dabei lernen Sie am eigenen Beispiel, wie man aktuelle GenAI-Services (bspw. GPT4 von OpenAI) effizient über APIs einbinden kann. In einem dritten Modul erfahren Sie, wie Sie sicherheits- und datenschutzrelevanten Aspekte berücksichtigen können, um Akzeptanz und Vertrauen bei der Einführung von GenAI-Projekten zu schaffen.
Ihr NutzenSie erlangen ein tiefergehendes Verständnis der technischen Konzepte generativer KISie gewinnen Einblicke in die Bewertung der Durchführbarkeit von GenAI-Anwendungssz...
Ihr NutzenSie erlangen ein tiefergehendes Verständnis der technischen Konzepte generativer KISie gewinnen Einblicke in die Bewertung der Durchführbarkeit von GenAI-Anwendungssz...
KI-unterstützte Barrierefreiheit
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Teilnehmer können KI-Tools für Accessibility-Checks einsetzen, automatische Alt-Texte bewerten und einfache Anpassungen umsetzen.
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Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, eine OpenShift-Umgebung zu installieren, zu konfigurieren und zu verwalten, um Anwendungen bereitzustellen und zu betreiben.
RapidMiner: Funktionsweise der Data Science-Plattform
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Das Seminar hat das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, die Data Science-Plattform RapidMiner effektiv einzusetzen, um ihre Datenanalyse- und Vorhersagefähigkeiten zu verbessern. Durch das Seminar sollen Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten optimal zu nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Kosten zu reduzieren, den Umsatz zu steigern, Kundenerfahrungen zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Das Seminar soll dazu beitragen, die Mitarbeiter im Unternehmen zu befähigen, RapidMiner erfolgreich zu nutzen und die Data-Science-Initiativen des Unternehmens voranzutreiben.
ChatGPT im Einsatz - Konzepte und Anwendungsmöglichkeiten
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Fundierte Grundlagen und Verständnis im Umgang mit ChatGPT werden geschult. Hierbei wird großen Wert auf die direkte Anwendung gelegt und mit vielen kleinen Übungen werden Sie sich schnell an den flexiblen Umgang mit ChatGPT gewöhnen.
Sie lernen die Grenzen von ChatGPT kennen sowie die Stärken und aktuellen Schwächen. Ein weitreichender Überblick über die Anwendungsfälle und vertiefte Kenntnis für wichtige Aufgaben geben Ihnen eine gute Basis für den weiteren Umgang mit ChatGPT. Sie machen sich mit ChatGPT vertraut. Spielerisch, effizient, flexibel
Sie lernen die Grenzen von ChatGPT kennen sowie die Stärken und aktuellen Schwächen. Ein weitreichender Überblick über die Anwendungsfälle und vertiefte Kenntnis für wichtige Aufgaben geben Ihnen eine gute Basis für den weiteren Umgang mit ChatGPT. Sie machen sich mit ChatGPT vertraut. Spielerisch, effizient, flexibel
Machine Learning und Deep Learning im Unternehmen - Intensiv
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Diese fünftägige ML/DL Intensiv-Schulung bietet Ihnen einen schnellen, jedoch fundierten Einstieg in die künstliche Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning. Sie lernen die wichtigsten Best Practices und Techniken für die Bearbeitung und Erstellung von Projekten auf Basis der Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, PyTorch, OpenCV und Huggingsface kennen.
Nach diesem Kurs werden Sie Begriffe wie Embeddings, Object Detection, Image Segmentation, Attention Mechanism, GANs und viele mehr nicht nur einzuordnen wissen, sondern auch die dahinterliegenden Methoden sowie Modelle zur Bildklassifizierung, Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Zeitreihenanalysen verstehen und praktisch einsetzen können.
Nach diesem Kurs werden Sie Begriffe wie Embeddings, Object Detection, Image Segmentation, Attention Mechanism, GANs und viele mehr nicht nur einzuordnen wissen, sondern auch die dahinterliegenden Methoden sowie Modelle zur Bildklassifizierung, Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Zeitreihenanalysen verstehen und praktisch einsetzen können.
Angular Signals - Reaktive State-Management in Angular
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Die Teilnehmer erlangen umfassende praktische Fähigkeiten im Einsatz von Angular Signals für moderne State-Management-Lösungen. Sie lernen Signals zu erstellen und zu verwalten, komplexe abgeleitete States mit computed() zu implementieren und Side Effects mit effects() zu handhaben. Der Fokus liegt auf praxisnahen Patterns für reale Anwendungsfälle, Performance-Optimierung und Integration in bestehende Angular-Architekturen. Nach dem Seminar können die Teilnehmer eigenständig Signal-basierte Anwendungen entwickeln, bestehende Codebasen migrieren und die Vorteile des reaktiven Programming-Modells vollständig ausschöpfen
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Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen direkt, ohne menschlichen Einfluss, aus den verwendeten Daten lernen. So gesehen ist Deep Learning die partielle Automatisierung des maschinellen Lernens. In dieser Schulung lernen die Teilnehmer die Grundlagen neuronaler Netze sowie deren Training und Evaluierung kennen. Ein Schwerpunkt liegt hierbei auf verschiedenen Optimierungsmethoden sowie die Architektur verschiedener Modelle.Bestandteil sind unter anderem Convolutional Neuronal Networks (CNN).
Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:
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Mentoring within your organisation is a powerful way to recognise and develop employees’ skills while actively supporting their professional growth. To be effective, mentoring requires clarity, structure, and a shared understanding of roles and expectations.
In this two-day training, you will learn how to design and guide mentoring relationships with purpose. You will define clear objectives, plan the mentoring journey, and apply practical tools to real-life situations. The program also focuses on building trust, recognising individual potential, and supporting mentees in achieving meaningful development goals.
Throughout the training, you will develop concrete steps for your day-to-day mentoring practice and gain transferable methods that strengthen your confidence and effectiveness as a mentor. You will reflect on your role, expand your mentoring skills, and learn how to implement mentoring in a professional and sustainable way.
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Nach dem Seminar sind die Teilnehmer*Innen in der Lage, grundlegende Methoden der Künstlichen Intelligenz einzuordnen und praktisch anzuwenden. Sie verstehen konzeptionell, wie Machine Learning- und Deep-Learning-Modelle funktionieren und wie moderne LLM-basierte Systeme aufgebaut sind.
Die Teilnehmer*innen können einfache KI-Anwendungen mit Python umsetzen, Daten analysieren und geeignete Modelle auswählen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, typische KI-Systeme konzeptionell zu verstehen und für eigene Anwendungsfälle zu nutzen.
Die Teilnehmer*innen können einfache KI-Anwendungen mit Python umsetzen, Daten analysieren und geeignete Modelle auswählen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, typische KI-Systeme konzeptionell zu verstehen und für eigene Anwendungsfälle zu nutzen.
