Microsoft Access Schulungen finden – Die passende Weiterbildung in Ihrer Nähe

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 ...

Der 5-tägige  Data Analysis Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie fortgeschrittene Kenntnisse zur effizienten Nutzung von R (Modul 3).

Ziel: Vermittlung von theoretischen Statistik-Kenntnissen sowie technischen und praktischen Wissen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Analysen und Projekte zielgerichteter und effizienter bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

Der 5-tägige Intensivkurs Data Analysis und Machine Learning in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie Kenntnisse im supervised machine learning (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Bereich der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sowie technische und praktische Grundlagen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Datenanalysen durchzuführen und Vorhersagemodelle anzupassen und zu verbessern. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

Rechtssicherheit, Compliance und Datenschutz für KI-Projekte nach AI Act und DSGVO
 

Künstliche Intelligenz gilt als eine der wichtigsten Zukunftstechnologien. Laut einer Bitkom-Studie setzt bereits knapp jedes sechste Unternehmen KI ein. Gleichzeitig bringt die Einführung von KI ganz neue Fragestellungen in den Bereichen Recht und Datenschutz mit sich: Mit welchen Daten dürfen KI-Sprachmodelle trainiert werden? Wer ist der Urheber KI-generierter Bilder? Und wer haftet, wenn die KI versagt? Antworten auf diese komplexen Fragestellungen finden sich in Vorschriften wie dem AI Act und der DSGVO, die bei KI-Projekten zwingend zu beachten sind. Zu den rechtlichen Risiken zählen neben Datenschutz- und Urheberrechtsverletzungen auch Haftungsfragen bei fehlerhaften KI-Resultaten.

Dieser Zertifikatslehrgang schult Sie zum KI-Compliance Beauftragten weiter – eine Funktion, die aufgrund der steigenden Komplexität in immer mehr Unternehmen eingeführt wird und für die Einhaltung rechtlicher Vorschriften bei KI-Projekten verantwortlich ist. Sie lernen, wie Sie gesetzliche und ethische Anforderungen erfüllen, potenzielle Risiken bewerten und verringern sowie Mitarbeitende für den KI-Einsatz sensibilisieren. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass KI-Projekte sicher, rechtskonform und ethisch verantwortungsvoll umgesetzt werden.