Seminare zum Thema Programmiersprachen

Das Seminar hat das Ziel, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit den  grundlegenden Kenntnissen und Fähigkeiten in LabVIEW vertraut zu machen,  um sie in die Lage zu versetzen, die Software effektiv in ihren  beruflichen Aufgaben einzusetzen. Durch das Seminar sollen die  Produktivität und Effizienz der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter  gesteigert werden, indem sie in der Lage sind, Mess-, Steuerungs- und  Automatisierungsaufgaben mit LabVIEW zu bewältigen. Dadurch können  Unternehmen ihre Entwicklungsprozesse optimieren, Prototypen schneller  erstellen und ihre Produkte oder Systeme schneller auf den Markt  bringen. Zusätzlich ermöglicht es den Unternehmen, ihre bestehende  Hardware effizienter zu nutzen und maßgeschneiderte Anwendungen für ihre  spezifischen Anforderungen zu entwickeln.

Das Seminar hat das Ziel, die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit den  grundlegenden Kenntnissen und Fähigkeiten in LabVIEW vertraut zu machen,  um sie in die Lage zu versetzen, die Software effektiv in ihren  beruflichen Aufgaben einzusetzen. Durch das Seminar sollen die  Produktivität und Effizienz der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter  gesteigert werden, indem sie in der Lage sind, Mess-, Steuerungs- und  Automatisierungsaufgaben mit LabVIEW zu bewältigen. Dadurch können  Unternehmen ihre Entwicklungsprozesse optimieren, Prototypen schneller  erstellen und ihre Produkte oder Systeme schneller auf den Markt  bringen. Zusätzlich ermöglicht es den Unternehmen, ihre bestehende  Hardware effizienter zu nutzen und maßgeschneiderte Anwendungen für ihre  spezifischen Anforderungen zu entwickeln.

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.

 

Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen im Bereich Deep Learning, die eine solide Grundlage der wichtigsten Konzepte suchen, die für die Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit bekannten Methoden erforderlich sind. Der Kurs geht davon aus, dass Sie zuvor keine umfangreichen Erfahrungen mit neuronalen Netzen und Deep Learning gemacht haben und beginnt mit einer Übersicht über die für Deep Learning erforderlichen Grundlagen des maschinellen Lernens. Dann wird erklärt, wie man Daten durch Bereinigung und Vorverarbeitung für Deep Learning vorbereitet, und es werden nach und nach neuronale Netze und die überwachten neuronalen Netzarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Adversarial Networks (GANs) sowie unüberwachte Architekturen wie Autoencoder (AEs), Variational Autoencoder (VAEs) und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und Transformer vorgestellt.

 

Zu den praktischen Anwendungen werden die Klassifizierung von Texten in vordefinierte Kategorien, die syntaktische Analyse, die Stimmungsanalyse, die synthetische Generierung von Text und das Tagging von Sprachbestandteilen behandelt. Im Rahmen der Bildverarbeitung werden die Klassifizierung von Bildern in verschiedene Kategorien und der fortgeschrittenen Objekterkennung mit zugehörigen Bildkommentaren sowie die Generierung von Bildern mithilfe von Autoencodern und GANs in Programmcode (Python) umgesetzt.

In diesem Seminar werden wir Schritt für Schritt Lösungen für eine Vielzahl von NLP-Problemen liefern, die von der automatischen Text-Zusammenfassung, der semantischen Dokumentensuche, der Erstellung eines Sprachenübersetzers, Informationsextraktion, semantisches Parsing und Dialogsysteme bis zur Beantwortung von Fragen (Q&A) reichen. Wir werden sehen, dass wir mit Hilfe von Transformern erstklassige Ergebnisse erzielen können.

 

Das Ziel dieses Kurses ist es, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen ihre eigenen Sprachanwendungen zu erstellen. Zu diesem Zweck konzentriert sich das Seminar auf praktische Anwendungsfälle und geht nur dort auf die Theorie ein, wo es notwendig ist. 

 

Da sich seit ihrer Einführung im Jahr 2017 die Transformer sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie zum De-facto-Standard für die Bewältigung eines breiten Spektrums von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) entwickelt haben, liegt der Schwerpunkt des Kurses auf den vortrainierten Modellen ELMO und BERT (nebst den zahlreichen anwendungsspezifischen Varianten) sowie auf OpenAI's GPT und demzufolge auf den Softwarebibliotheken Huggingface und Haystack.

In diesem Seminar werden wir Schritt für Schritt Lösungen für eine Vielzahl von NLP-Problemen liefern, die von der automatischen Text-Zusammenfassung, der semantischen Dokumentensuche, der Erstellung eines Sprachenübersetzers, Informationsextraktion, semantisches Parsing und Dialogsysteme bis zur Beantwortung von Fragen (Q&A) reichen. Wir werden sehen, dass wir mit Hilfe von Transformern erstklassige Ergebnisse erzielen können.

 

Das Ziel dieses Kurses ist es, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen ihre eigenen Sprachanwendungen zu erstellen. Zu diesem Zweck konzentriert sich das Seminar auf praktische Anwendungsfälle und geht nur dort auf die Theorie ein, wo es notwendig ist. 

 

Da sich seit ihrer Einführung im Jahr 2017 die Transformer sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie zum De-facto-Standard für die Bewältigung eines breiten Spektrums von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) entwickelt haben, liegt der Schwerpunkt des Kurses auf den vortrainierten Modellen ELMO und BERT (nebst den zahlreichen anwendungsspezifischen Varianten) sowie auf OpenAI's GPT und demzufolge auf den Softwarebibliotheken Huggingface und Haystack.

Agile Methoden sind aus der modernen Produkt- und Projektentwicklung nicht mehr wegzudenken - sie ermöglichen es Teams, flexibel auf Veränderungen zu reagieren, Kunden frühzeitig einzubinden und Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

In diesem zweitägigen Seminar erhalten Sie einen fundierten Überblick über zentrale agile Ansätze wie Scrum, Kanban, Extreme Programming, Design Thinking und Flight Levels. Sie lernen deren Prinzipien, Praktiken und Einsatzmöglichkeiten kennen und erfahren, wie sich die Methoden sinnvoll kombinieren lassen. Das Training wird als Präsenz- oder Live Online-Seminar angeboten und basiert auf unserem 4REAL-Modellfür nachhaltigen Wissenstransfer in Ihre berufliche Praxis. Ergänzend steht Ihnen unsere digitale Lernplattform LearningHub @Cegos mit unterstützenden Materialien zur Verfügung.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, agile Vorgehensweisen einzuordnen, deren Nutzen für Ihre Organisation zu bewerten und erste Schritte zur Einführung agiler Arbeitsweisen zu planen. Sie gewinnen Klarheit über Herausforderungen bei der agilen Transformation und erhalten Impulse für eine erfolgreiche Umsetzung in Ihrem Arbeitsumfeld.

Dieses Seminar ist Teil dieser Qualifizierungsplaner:

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In einer zunehmend vernetzten und technologiegetriebenen Arbeitswelt ist ein fundiertes Verständnis moderner IT-Architekturen und -Technologien entscheidend für fundierte Entscheidungen und eine effektive Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und IT.
In diesem dreitägigen Seminar erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Konzepte und Komponenten aktueller IT-Infrastrukturen - von klassischen Client/Server-Architekturen über Virtualisierung und Middleware bis hin zu webbasierten Anwendungen und Sicherheitsaspekten in verteilten Systemen. Sie lernen die Grundlagen von Netzwerkstrukturen, Protokollen und Betriebssystemen kennen und setzen sich mit modernen Entwicklungsansätzen wie Java EE, .NET und serviceorientierten Architekturen auseinander.
Das Seminar wird wahlweise als Präsenz- oder Live Online Training durchgeführt und bietet Ihnen durch praxisnahe Demonstrationen und den Austausch mit anderen Teilnehmenden einen hohen Lerntransfer.
Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, IT-Architekturmodelle besser zu verstehen, technologische Zusammenhänge einzuordnen und fundiert mit IT-Expert:innen zu kommunizieren - eine wertvolle Grundlage für Ihre Rolle als Projektverantwortliche:r, IT-Koordinator:in oder Führungskraft.

Large Language Models (LLM) bieten im Unternehmenseinsatz enormes Potenzial, um Prozesse zu automatisieren und neue Anwendungsfälle zu ermöglichen. Bestehende Modelle wie GPT, Claude oder Llama bieten dafür eine solide Grundlage, entfalten ihr volles Potenzial jedoch erst durch gezielte Anpassung an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens. In diesem praxisorientierten Training lernst du, wie du LLMs erfolgreich anbindest und implementierst und mit eigenen Daten optimierst. Du erhältst umfassendes Wissen über Feintuning-Strategien, Datenintegration und die Entwicklung leistungsfähiger Retrieval-Augmented-Generation-Lösungen (RAG). Dabei lernst du alle Konzepte und Technologien kennen und erarbeitest in Praxisübungen den Prototypen für eine eigene, maßgeschneiderte KI-Lösung.

Large Language Models (LLM) bieten im Unternehmenseinsatz enormes Potenzial, um Prozesse zu automatisieren und neue Anwendungsfälle zu ermöglichen. Bestehende Modelle wie GPT, Claude oder Llama bieten dafür eine solide Grundlage, entfalten ihr volles Potenzial jedoch erst durch gezielte Anpassung an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens. In diesem praxisorientierten Training lernst du, wie du LLMs erfolgreich anbindest und implementierst und mit eigenen Daten optimierst. Du erhältst umfassendes Wissen über Feintuning-Strategien, Datenintegration und die Entwicklung leistungsfähiger Retrieval-Augmented-Generation-Lösungen (RAG). Dabei lernst du alle Konzepte und Technologien kennen und erarbeitest in Praxisübungen den Prototypen für eine eigene, maßgeschneiderte KI-Lösung.