Generative KI Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

AI-103 Training: Develop AI apps and agents on Azure (AI-103T00)

0,5-Tage Intensiv-Seminar

Machen Sie Ihr Angebot zur bevorzugten Antwort in ChatGPT & Co.

Aus SEO wird GEO & LLMO – KI-Sichtbarkeit sicherstellen

GEO und LLMO sind der nächste Evolutionsschritt nach klassischer SEO. Es geht nicht mehr nur darum, Inhalte für Google zu optimieren, sondern dafür zu sorgen, dass KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder AI Overviews die Inhalte verstehen, zitieren und als zuverlässige Quelle nutzen. GEO (Generative Engine Optimization) zielt darauf ab, Inhalte so zu strukturieren, dass sie in KI-Antworten vorkommen und mehr Sichtbarkeit erlangen. LLMO (Large Language Model Optimization) geht noch weiter: Texte, Daten und Markenbotschaften werden so aufgebaut, dass sie von KI-Modellen korrekt verarbeitet, gewichtet und wiedergegeben werden.

In diesem Seminar lernen Sie die Mechanik hinter KI-Antwortsystemen, die entscheidenden Ranking-Signale, neue Datenquellen, KI-Crawling-Verhalten und konkrete Maßnahmen, um Ihre Sichtbarkeit in der AI-Search-Ära zu sichern.

SEO ist das Fundament, das darüber entscheidet, ob eine Website in Google sichtbar wird. Dieselben Signale bestimmen, ob KI-Systeme wie ChatGPT, Copilot oder die Google AI Overviews eine Quelle als relevant einstufen.
Wer die technischen Signale, die Inhaltsarchitektur und die Keyword-Logik hinter funktionierendem SEO versteht, begreift damit auch, nach welchen Mustern Sprachmodelle Quellen auswählen und zitieren. GEO (Generative Engine Optimization) setzt genau dort an und braucht dieses SEO-Verständnis als Ausgangspunkt.
In diesem Training lernst du, wie du mit gezielter Keyword-Analyse, sauberer technischer Struktur und dem richtigen Einsatz von SEO-Tools organische Sichtbarkeit aufbaust. Und du erkennst, warum dieselben Hebel darüber entscheiden, ob dein Unternehmen auch in den KI-Antworten genannt wird.

Die Welt verändert sich rasant, sowohl technologisch, als auch gesellschaftlich und wirtschaftlich. Doch Zukunft ist kein Zufallsprodukt, sondern ein Gestaltungsraum, den wir aktiv beeinflussen können. Dieses Seminar lädt dazu ein, diesen Raum bewusst zu betreten: mit Neugier, Offenheit und dem Mut, Wandel als Chance zu begreifen. Im Mittelpunkt steht die Frage, welche Fähigkeiten wir benötigen, um in einer zunehmend von Künstlicher Intelligenz geprägten Welt handlungsfähig und zukunftssicher zu bleiben. Gleichzeitig wird aufgezeigt, wie sich KI konkret und sinnvoll einsetzen lässt, um neue Perspektiven zu entwickeln und Zukunft aktiv zu gestalten. Die Teilnehmenden lernen die Methode des Futures Thinking kennen – einen strukturierten Ansatz, der dabei hilft, Denkmuster zu erweitern, Trends zu verstehen und fundierte Zukunftsbilder zu entwickeln. Künstliche Intelligenz wird dabei nicht als abstraktes Konzept vermittelt, sondern als praktisches Werkzeug genutzt: zur Analyse von Trends, zur Entwicklung von Szenarien und zur Übersetzung von Ideen in konkrete, umsetzbare Strategien. 

Unternehmen setzen zunehmend auf KI-gestützte Technologien, um ihre
Prozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu sein, entscheiden sich immer mehr für die Weiterbildung zum KI Tool Expert (IHK).

Starten Sie jetzt Ihre Ausbildung zum KI Tool Expert (IHK) und erlangen Sie
umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Umgang mit KI-Tools.
Lernen Sie grundlegende Prinzipien der KI-Arbeit kennen, vertiefen Sie
die Anwendung von KI für die Textarbeit und erfahren Sie,
wie KI-Tools im Büro-Alltag effektiv eingesetzt werden.
Wenden Sie KI-Tools für die Erstellung von Grafiken und Präsentationen an
und lernen Sie die Nutzung von KI im Kreativbereich (Bild, Audio und Video) kennen.
Abschließend wenden Sie den Einsatz von KI in der Datenanalyse an.

Sie möchten generative KI nicht nur verstehen, sondern konkret in Ihre Java-Projekte integrieren? In dieser praxisnahen Schulung lernen Entwickler:innen, wie sie mit dem neuen Spring-AI-Framework moderne LLM-Funktionalitäten direkt in Spring Boot-Anwendungen einbinden. Von der Toolauswahl über Prompt-Design bis hin zur automatisierten Evaluation - dieses Seminar liefert das Know-how für die Umsetzung intelligenter Anwendungen im Unternehmenskontext.

Trainingsziel:
Sie lernen, wie Sie mit Spring AI produktiv arbeiten - von der Anbindung von LLMs bis zur Entwicklung komplexer, evaluierbarer KI-Workflows mit Spring-typischen Mitteln.

Lernziele:

• KI-Modelle via Spring AI API anbinden und nutzen
• Effektive Prompts erstellen, strukturieren und auswerten
• Tools & Agents in automatisierte Abläufe integrieren
• Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Vektor-Datenbanken umsetzen
• Evaluations- und Monitoring-Mechanismen implementieren
• Projekte wartbar und observierbar gestalten

Ihre Vorteile/ Nutzen

Teilnehmer:innen erwerben praxisnahe Kenntnisse zur Integration generativer KI in bestehende Java- und Spring-Infrastrukturen. Sie sind in der Lage, konkrete Anwendungsfälle umzusetzen, Prompts systematisch zu testen und KI-basierte Services wartbar zu betreiben. Unternehmen profitieren von schnelleren Entwicklungszyklen, zukunftsfähigen Systemen und einer ...

Sie lernen, Microsoft Power Automate professionell einzusetzen und moderne Geschäftsprozesse effizient zu automatisieren. Nach dem Seminar können Sie Cloud Flows und Desktop Flows entwickeln, Microsoft-365-Dienste integrieren, KI-Funktionen wie Copilot und AI Builder nutzen sowie sichere und wartbare Automatisierungslösungen für Ihr Unternehmen erstellen.

Sie lernen, Microsoft Power Automate professionell einzusetzen und moderne Geschäftsprozesse effizient zu automatisieren. Nach dem Seminar können Sie Cloud Flows und Desktop Flows entwickeln, Microsoft-365-Dienste integrieren, KI-Funktionen wie Copilot und AI Builder nutzen sowie sichere und wartbare Automatisierungslösungen für Ihr Unternehmen erstellen.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie GitHub Copilot effizient für Entwicklungsaufgaben nutzen. Sie erhalten Einblick in die Funktionsweise generativer KI, reflektieren über ethische Fragestellungen ...

Die Teilnehmer lernen Schritt für Schritt, wie moderne Machine Learning- und Deep Learning-Verfahren komplexe Muster in Zeitreihendaten erkennen können, die klassischen statistischen Methoden verborgen bleiben.

Im Seminar werden alle notwendigen Grundlagen zu Machine Learning, neuronalen Netzen und generativer KI praxisnah vermittelt, sodass keine tieferen Vorkenntnisse erforderlich sind. Sie erwerben fundiertes Wissen über neuronale Netze und aktuelle Deep-Learning-Ansätze wie rekurrente neuronale Netze (RNNs), Long Short-Term Memory-Netze (LSTMs), sowie TiREX und Amazon DeepAR. 

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den neuesten Transformer-basierten Zero-Shot Foundation-Modellen wie Chronos (Amazon), TimesFM (Google), Moirai (Salesforce) und THUML-Timer-XL, deren Prinzipien ähnlich wie bei ChatGPT funktionieren. 

Ziel ist es, die Teilnehmer zu befähigen, diese innovativen Modelle eigenständig für Prognosen von univariaten, multivariaten sowie exogenen Zeitreihen einzusetzen und schrittweise von traditionellen zu fortgeschrittenen Vorhersagetechniken überzugehen.