KI-Interferenz und -Bereitstellung mit CloudMatrix Schulung

Dieser live geleitete, instructor-led Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure und Softwareentwickler mit Kenntnissen auf Anfänger- bis Mittelstufe, die ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien und Praktiken des AI Engineering erwerben möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte und Technologien hinter KI und maschinellem Lernen zu verstehen.
• Basis-Machine-Learning-Modelle mit TensorFlow und PyTorch zu implementieren.
• KI-Techniken zur Lösung praktischer Probleme in der Softwareentwicklung anzuwenden.
• KI-Projekte nach bewährten Praktiken im AI Engineering zu verwalten und zu warten.
• Die ethischen Implikationen und Verantwortlichkeiten bei der Entwicklung von KI-Systemen zu erkennen.

Dieses zweitägige Praxisseminar vermittelt den Teilnehmenden konkrete Fähigkeiten, um generative KI-Tools in technischen und operativen Arbeitsbereichen wirksam, sicher und konsistent einzusetzen. Das Training zielt darauf ab, KI zu einer zuverlässigen Alltagsassistenz zu machen – etwa beim Erstellen und Optimieren von Dokumentation, bei der Strukturierung von Anforderungen, bei der Beschleunigung von Analysen und Berichterstattungen, bei der Unterstützung von Problemlösungsprozessen sowie bei der Vereinfachung der funktionsübergreifenden Kommunikation. Die Teilnehmenden lernen bewährte Prompting-Strukturen, Validierungstechniken zur Minimierung von Fehlern und „Halluzinationen“ sowie lightweight Governance-Praktiken zum Schutz vertraulicher Informationen und geistigen Eigentums. Das Seminar ist so konzipiert, dass es unmittelbar einsetzbare Vorlagen, Arbeitsabläufe und einen wiederkehrenden Ansatz für KI-gestützte Arbeit hervorbringt.

Diese live angebotene Schulung in Österreich (online oder vor Ort) mit Dozentenleitung richtet sich an KI-Profis und Softwareentwickler auf fortgeschrittenem bis mittlerem Niveau, die intelligente Anwendungen mit KI und ML entwickeln möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die erweiterten Konzepte und Technologien hinter KI und ML zu verstehen.
• Daten zu analysieren und zu visualisieren, um die Entwicklung von KI/ML-Modellen zu unterstützen.
• KI/ML-Modelle effektiv aufzubauen, zu trainieren und bereitzustellen.
• Intelligente Anwendungen zu erstellen, die reale Probleme lösen können.
• Die ethischen Implikationen von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen zu bewerten.

Optimieren Sie die Inferenzleistung neuronaler Netze auf Ascend AI-Prozessoren in diesem fortgeschrittenen, von einem Trainer gelebten Training in Österreich. Erkunden Sie die Laufzeitarchitektur von CANN und nutzen Sie die Graph Engine, TIK und TVM für Profiling, die Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren und die Behebung von Speicherengpässen.

Dieser instruktorgeführte, live stattfindende Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit Grundlagenwissen, die ein fundiertes Verständnis intelligenter Anwendungen und deren Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen erwerben möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Geschichte, die Prinzipien und die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz zu verstehen.
• Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens zu identifizieren und anzuwenden.
• Daten für KI-Anwendungen effizient zu verwalten und zu analysieren.
• Die praktischen Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen der KI in verschiedenen Sektoren zu erkennen.
• Ethische Aspekte und gesellschaftliche Implikationen von KI-Technologien zu diskutieren.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, Ingenieure und KI-Praktiker auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die die Feinheiten intelligenter Anwendungen meistern und sie zur Lösung komplexer, realer Probleme nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer folgende Inhalte umsetzen:

• Tiefe Lernarchitekturen implementieren und analysieren.
• Maschinelles Lernen in großem Maßstab in einer verteilten Computing-Umgebung anwenden.
• Verstärkendes Lernen für Entscheidungsmodelle entwerfen und ausführen.
• Fortschrittliche NLP-Systeme zur Sprachverständnisentwicklung entwickeln.
• Computervision-Techniken für die Bild- und Videanalyse nutzen.
• Ethische Aspekte bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen beachten.