Seminare zum Thema Programmiersprachen

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 ...

Neue Systeme aufbauen, alte noch nicht ablösen können. Die Systemlandschaft wird immer heterogener und doch sollen die Geschäftsprozesse nicht leiden. Lerne, damit umzugehen.

Unsere Schulung Unreal Engine 5 für Einsteiger vermittelt die theoretischen und praktischen Grundlagen zum Arbeiten mit der brandneuen Version 5 der professionellen Game Engine Unreal Engine von Epic Game

Nach Ihrer Seminarteilnahme kennen Sie aus Anwendersicht alle relevanten und neuen Funktionen von Windows 11 Pro.

 

GPT und viele andere Large-Language-Modelle haben das große Potenzial moderner Sprachverarbeitung aufgezeigt. In diesem Kurs entschlüsselst du die Technologien, die dahinter stehen: Natural Language Processing (NLP) und Transformer-Architekturen bilden die Grundlage für intelligente Chatbots, maschinelle Übersetzungen und viele weitere Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz. In diesem praxisorientierten 3-tägigen Seminar lernst du Schritt für Schritt, wie du selbst leistungsfähige NLP-Modelle mit Python und TensorFlow entwickelst. Du klassifizierst, analysierst und verarbeitest Textdaten, trainierst neue Datenmodelle und setzt moderne Transformer-Architekturen ein, um mit Künstlicher Intelligenz neue Texte zu generieren. Du lernst dabei, wie du eigene Modelle erstellst oder vortrainierte Modelle (auf der Plattform Hugging Face) einsetzt und optimierst. Dabei erfährst du nicht nur alles Wichtige über die Technologien und Konzepte. Durch zahlreiche Übungen und Beispiele sammelst du auch selbst praktische Erfahrung im Aufbau, Training und Finetuning von Large Language Models und in der Entwicklung eigener Chatbots.

In diesem Kurs lernst du den Einsatz von Power Platform-Lösungen zur Vereinfachung, Automatisierung und Stärkung von Geschäftsprozessen für Organisationen in der Rolle eines/r funktionalen Berater:in.

Python ist die führende Programmiersprache im Bereich des maschinellen Lernens und zeichnet sich durch Einfachheit und Vielseitigkeit aus. In diesem Training lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens wie auch fortgeschrittene Techniken kennen und erfährst, wie du eigene Projekte mit Python praktisch umsetzt. Du beginnst damit, Daten zu importieren und effektiv vorzubereiten, erstellst verschiedene maschinelle Lernmodelle wie lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume und Ensemble-Modelle, trainierst Modelle mit deinen Daten, bevor du sie abschließend evaluierst. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung, einschließlich Datenvisualisierung und statistischer Analyse. Ebenso werden populäre Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib, Keras, NLTK und scikit-learn eingeführt und im Rahmen von Projekten in vielen Übungen praktisch eingesetzt. Das Ziel des Workshops ist es, umfassende Fähigkeiten im Umgang mit maschinellem Lernen zu vermitteln, um eigene Projekte erfolgreich umzusetzen und vorhandene Daten sinnvoll einzusetzen. Dieser Kurs eignet sich ideal für alle, die ihre Kenntnisse in Python vertiefen und praktische Fähigkeiten im maschinellen Lernen erwerben möchten.

Wenn es um die erfolgreiche Nutzung von Daten geht, dominiert seit einigen Jahren die „Künstliche Intelligenz“ die Berichterstattung. Dabei hat sie diesen Höhenflug dem Maschinellen Lernen zu verdanken. In dieser Disziplin werden Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen. Eines der bekanntesten Methoden in diesem Bereich sind Neuronale Netzwerke, welche die Daten schichtweise verarbeiten. Noch vor 10 Jahren hat man sich mit wenigen Schichten zufrieden gegeben. Durch den immensen Erfolg im Bereich der Objektklassifizierung und -erkennung (z. B. bei der Gesichtserkennung oder beim Autonomen Fahren), sowie bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (z. B. bei Übersetzungen) haben tiefe neuronale Netzwerke (Netzwerke mit sehr vielen Schichten, Deep Learning) immer mehr an Bedeutung gewonnen. In dem Kurs Deep Learning mit Python geben wir einen intensiven Einblick in tiefe Neuronale Netze, angefangen beim ursprünglichen Perzeptron über klassische Neuronale Netze bis hin zu Deep Learning.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, bestehende LLMs und KI-Tools gezielt für Softwareprojekte zu nutzen. Sie verstehen die Limitierungen und Risiken von LLMs, können effektive Prompts für verschiedene Coding-Szenarien schreiben und lernen relevante Frameworks wie LangChain oder Haystack für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen. Praktische Hands-on-Sessions helfen dabei, LLMs effizient in Anwendungen zu integrieren, Daten sicher zu verarbeiten und typische Herausforderungen wie Kontextgrenzen oder Sicherheitslücken zu meistern.

Datenbasierte Entscheidungen sind ein entscheidender Faktor für die Zukunfts- und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die Nachfrage nach Fachexpert:innen, die Daten effektiv aufbereiten und analysieren, ist groß. In dieser zertifizierten Online-Weiterbildung lernst du umfangreiche und komplexe Datensätze mit Python zu aggregieren, auszuwerten, zu visualisieren und daraus Vorhersagen abzuleiten. Du lernst alle Schritte des Datenanalyseprozesses umfassend kennen und qualifizierst dich für den Beruf des Data Analyst. Diese Online-Weiterbildung ist so konzipiert, dass du flexibel und in deinem eigenen Lerntempo lernen kannst. Es erwarten dich Videos, interaktive Grafiken, Texte und viele praktische Übungen mit umfangreichen Datensätzen und Coding-Aufgaben. Bei Fragen stehen dir erfahrene Data Analysts als Mentor:innen zur Seite.