Erfolgskontrolle Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe
Lernformate der Erfolgskontrolle SchulungenPräsenzunterricht // Onlinekurs bzw. Fernkurs // Kombination Präsenz & Online
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Große Sprachmodelle personalisieren und erweitern
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Ziel dieses Kurses ist es, den Teilnehmern das notwendige Wissen und die praktischen Fähigkeiten zu vermitteln, um große Sprachmodelle (LLMs) gezielt auf individuelle Anwendungsfälle anzupassen. Sie lernen, wie Fine-Tuning effektiv durchgeführt wird - von der Auswahl geeigneter Modelle über die Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung. Besonderes Augenmerk liegt auf ressourcenschonenden Verfahren wie PEFT und LoRA, die auch ohne High-End-Hardware produktive Ergebnisse liefern.
Darüber hinaus verstehen die Teilnehmenden, wie sie RAG-Architekturen einsetzen, um externe Wissensquellen mit LLMs zu verknüpfen. Sie lernen, wie Dokumente vorbereitet, Vektorindizes erstellt und Retrieval-Pipelines aufgebaut werden. Die Kombination aus Fine-Tuning und RAG befähigt sie, LLMs so zu personalisieren, dass diese präzise, kontextrelevante und aktuelle Informationen liefern.
Ein weiteres Ziel ist es, den Teilnehmenden praxisrelevante Best Practices für die Evaluierung und den produktiven Einsatz von angepassten LLMs zu vermitteln. Sie werden in die Lage versetzt, eigene Projekte eigenständig zu planen und umzusetzen - sowohl in Cloud-Umgebungen als auch lokal. Nach dem Kurs sind sie in der Lage, Fine-Tuning- und RAG-Methoden sicher anzuwenden und daraus robuste, individuelle LLM-Anwendungen zu entwickeln.
Darüber hinaus verstehen die Teilnehmenden, wie sie RAG-Architekturen einsetzen, um externe Wissensquellen mit LLMs zu verknüpfen. Sie lernen, wie Dokumente vorbereitet, Vektorindizes erstellt und Retrieval-Pipelines aufgebaut werden. Die Kombination aus Fine-Tuning und RAG befähigt sie, LLMs so zu personalisieren, dass diese präzise, kontextrelevante und aktuelle Informationen liefern.
Ein weiteres Ziel ist es, den Teilnehmenden praxisrelevante Best Practices für die Evaluierung und den produktiven Einsatz von angepassten LLMs zu vermitteln. Sie werden in die Lage versetzt, eigene Projekte eigenständig zu planen und umzusetzen - sowohl in Cloud-Umgebungen als auch lokal. Nach dem Kurs sind sie in der Lage, Fine-Tuning- und RAG-Methoden sicher anzuwenden und daraus robuste, individuelle LLM-Anwendungen zu entwickeln.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen
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Das Seminar hat das Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen zu verstehen und zu nutzen. Es soll den Unternehmen ermöglichen, die Vorteile von KI-basierten Lösungen zu erkennen und diese in ihren Geschäftsprozessen und -strategien erfolgreich einzusetzen. Das Seminar soll den Unternehmen helfen, ihre Effizienz zu steigern, die Kundenerfahrung zu verbessern, bessere Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Einführung in prädiktive Analyse
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- Tiefes Verständnis der prädiktiven Analyse: Die Teilnehmer sollen ein solides Grundwissen über die prädiktive Analyse erlangen, einschließlich ihrer Geschichte, Definition und der Rolle, die sie in der heutigen Datenwissenschaft spielt.
- Praktische Anwendungsfähigkeiten: Neben theoretischem Wissen liegt ein Schwerpunkt auf dem Erwerb praktischer Fähigkeiten in der Datenmodellierung, dem Umgang mit verschiedenen Analysewerkzeugen und Technologien sowie in der Datenbereinigung und -integration.
- Förderung einer datengetriebenen Denkweise: Das Seminar zielt darauf ab, eine datengetriebene Denkweise zu fördern, die für die effektive Nutzung von prädiktiven Analysen in Entscheidungsprozessen unerlässlich ist.
- Vorbereitung auf fortgeschrittene Analysemethoden: Die Teilnehmer werden auf die Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden, das Feature-Engineering und Modellvalidierungstechniken vorbereitet, um ihre Fähigkeiten in der prädiktiven Analyse weiter zu vertiefen.
- Umsetzung in die Praxis: Das Seminar bietet praktische Übungen mit realen Daten, um die direkte Anwendung des Gelernten zu ermöglichen und Strategien zur Implementierung prädiktiver Modelle in Geschäftsprozessen zu vermitteln.
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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
