Seminare zum Thema Programmiersprachen

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/

Large-Language-Modelle (LLM) und Retrieval-Augmented Generation RAG) heben Chatbots auf das nächste Level: Als intelligente KI-Assistenten beantworten sie Kundenfragen, generieren Inhalte und automatisieren Workflows. In diesem dreitägigen Live-Online-Seminar lernst du, solche Assistenten zu konzipieren, prototypisch umzusetzen und in Cloud-Services zuverlässig zu betreiben. Du verstehst Embeddings, Transformer-Architektur und Prompt-Design, arbeitest hands-on mit den OpenAI- und Anthropic-APIs, hostest Open-Source-LLMs mit Ollama und kombinierst sie mithilfe von RAG-Workflows, Agentic-AI-Patterns und Multimodalität. Eine vorkonfigurierte GPU-Lab-Umgebung mit Jupyter Notebooks erlaubt dir, jeden Schritt sofort in kleinen Übungen selbst praktisch auszuprobieren. So baust du einen umsetzbaren Blueprint für skalierbare, kosteneffiziente und Governance-konforme KI-Assistenten. Programmiert wird in diesem Kurs mit Python, Python-Grundkenntnisse werden vorausgesetzt.

Nach dieser Schulung haben Sie ein grundlegendes Verständnis von DevOps. Sie lernen die Kultur hinter DevOps kennen und wie Sie die Methoden und Konzepte in Ihrem Unternehmen gewinnbringend einsetzen können. Wie beschrieben, gibt es jedoch keine DevOps Blaupause, die auf jedes Unternehmen oder jedes Produkt/Projekt angewendet werden kann. Trotzdem lernen Sie ein DevOps Framework mit verschiedenen Bereichen und Bausteinen kennen, mit welchen Sie ein Zielbild für Ihr Unternehmen bzw. Produkt/Projekt zeichnen können. Klar ist, dass DevOps nicht von heute auf morgen bei Ihnen eingeführt werden kann. Daher schärfen wir zuerst das Bild von DevOps und brechen das große Konstrukt DevOps in kleine handhabbare Pakete auf, damit Sie die Einführung Schritt für Schritt planen und die Umsetzung organisieren können. Idealerweise sind Sie nach der Schulung in der Lage, Ihr DevOps-Zielbild zu einer Roadmap abzuleiten. Dabei gehen wir bei der Schulung nicht auf technische Details der Umsetzung ein, sondern fokussieren uns Top-Down auf die DevOps Vogelperspektive, sowie die Planung der Einführung. Jedoch steht zu jeder Zeit ein Demonstrator zur Verfügung, welcher einen praxiserprobten DevOps-Ansatz abbildet. Daher ist es möglich, verschiedene Bereiche von DevOps auch Live zu demonstrieren

Nach dieser Schulung haben Sie ein grundlegendes Verständnis von DevOps. Sie lernen die Kultur hinter DevOps kennen und wie Sie die Methoden und Konzepte in Ihrem Unternehmen gewinnbringend einsetzen können. Wie beschrieben, gibt es jedoch keine DevOps Blaupause, die auf jedes Unternehmen oder jedes Produkt/Projekt angewendet werden kann. Trotzdem lernen Sie ein DevOps Framework mit verschiedenen Bereichen und Bausteinen kennen, mit welchen Sie ein Zielbild für Ihr Unternehmen bzw. Produkt/Projekt zeichnen können. Klar ist, dass DevOps nicht von heute auf morgen bei Ihnen eingeführt werden kann. Daher schärfen wir zuerst das Bild von DevOps und brechen das große Konstrukt DevOps in kleine handhabbare Pakete auf, damit Sie die Einführung Schritt für Schritt planen und die Umsetzung organisieren können. Idealerweise sind Sie nach der Schulung in der Lage, Ihr DevOps-Zielbild zu einer Roadmap abzuleiten. Dabei gehen wir bei der Schulung nicht auf technische Details der Umsetzung ein, sondern fokussieren uns Top-Down auf die DevOps Vogelperspektive, sowie die Planung der Einführung. Jedoch steht zu jeder Zeit ein Demonstrator zur Verfügung, welcher einen praxiserprobten DevOps-Ansatz abbildet. Daher ist es möglich, verschiedene Bereiche von DevOps auch Live zu demonstrieren

In Qualitätskontrolle und Fertigung bis Logistik, Mobilität und Gesundheitswesen liefert die Erkennung, Auswertung und Klassifizierung von Bilddaten wertvolle Erkenntnisse. Mit Deep-Learning-basierter Computer Vision lassen sich auch komplexeste und kleinste Muster, Objekte und Anomalien automatisiert erkennen. In diesem dreitägigen Live-Online-Seminar entwickelst du selbst solche Systeme. Du lernst, Bildklassifikations-, Objekterkennungs- und Segmentierungsmodelle mit TensorFlow, Keras und PyTorch zu erstellen, optimierst sie per Transfer Learning und sorgst mit Explainable AI für Transparenz. In einer GPU-gestützten Cloud-Lab-Umgebung mit Jupyter Notebooks kannst du jedes Konzept sofort praktisch nachvollziehen. Du lernst außerdem, Vision-Transformer- und GAN-Ideen einzuordnen und Modelle für den produktiven Einsatz zu exportieren. So bekommst du das nötige Rüstzeug, um eigene Computer-Vision-Projekte sicher, skalierbar und performant umzusetzen.

In diesem praxisorientierten Seminar lernst du Vibecoding als modernen Ansatz der KI-gestützten Softwareentwicklung kennen. Du erfährst, wie du aus Ideen in kurzer Zeit funktionierende Prototypen und belastbare Piloten entwickelst – strukturiert, reproduzierbar und teamfähig.
Im Fokus stehen effiziente Workflows, mit denen du KI-Assistenten gezielt für Anforderungen, Design, Implementierung und Debugging einsetzt. Du arbeitest mit modernen Tools wie GitHub Copilot, Cursor und Lovable und lernst, wie du diese sinnvoll in bestehende Entwicklungsprozesse integrierst – von Git über Code Reviews bis hin zu Tests und Deployment.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Nutzung von MCP (Model Context Protocol), um KI-Assistenten kontrolliert mit internen Systemen, Dokumentationen und Schnittstellen zu verbinden. So entwickelst du nicht nur schneller, sondern auch sicherer und nachhaltiger.

In dem 3-tägigen Seminar lernen Sie praxisnahe Inputs zum Thema Führung, bekommen handlungsnahe Werkzeuge an die Hand, können mindestens einen Praxisfall ins Coaching einbringen, erfahren etwas über die Wirkungsmöglichkeiten in Veränderungsprozessen und erhalten Impulse zur professionellen Persönlichkeitsentwicklung.

Wenn Sie am Anfang einer neuen Führungsaufgabe stehen und sich fragen, ob Sie ausreichend Fachwissen haben, oder Ihre neue Rolle außerhalb des Unternehmens reflektieren und üben wollen, sind Sie in diesem Seminar genau richtig.

Von Daten zur Strategie - Ihr Weg zum erfolgreichen Data Analyst für People of Data

Sauberer, wartbarer Code ist eine zentrale Voraussetzung für eine nachhaltige Softwareentwicklung - insbesondere in komplexen Projekten mit mehreren Beteiligten. Wer objektorientierte Programme entwickelt, steht vor der Herausforderung, nicht nur funktional, sondern auch strukturiert und verständlich zu arbeiten.

In diesem viertägigen Seminar lernen Sie die Prinzipien professioneller Codeerstellung kennen - unabhängig von der eingesetzten Programmiersprache. Sie befassen sich mit bewährten Designprinzipien, Qualitätsmerkmalen und Metriken und erhalten praxisnahe Methoden zur Verbesserung von Lesbarkeit, Testbarkeit und Wartbarkeit.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, professionellen Code systematisch entsprechend nach den Prinzipien guten Designs zu entwickeln, existierenden Code zu bewerten und zu optimieren. Sie schaffen damit die Grundlage für qualitativ hochwertige Software und eine effiziente Zusammenarbeit im Team.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Sicherstellen der Qualität - Quality Engineer

Sie beherrschen nach dem Seminar den vollständigen Workflow moderner Python-Projektorganisation - von der Wahl der passenden Projektstruktur über das Management von Abhängigkeiten bis hin zur Veröffentlichung auf PyPI.

Sie setzen Werkzeuge wie uv, Ruff und Pre-commit gezielt ein, um saubere, konsistente und automatisierte Entwicklungsprozesse zu etablieren.

Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie Lockfiles erstellen, Systemabhängigkeiten kontrollieren, Python-Pakete testen und über GitHub Actions oder Tox automatisiert veröffentlichen - sowohl intern als auch öffentlich.

Ihre Projekte werden dadurch wartbar, reproduzierbar und optimal für die Teamarbeit vorbereitet.