Künstliche Intelligenz (KI) für Entwickler Schulung
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Sammlung von Technologien, die menschliche Intelligenz in Maschinen und Anwendungen nachbilden, um intelligentere und anpassungsfähigere Software zu ermöglichen.
Diese instructor-led-Veranstaltung, lebendig geführt (online oder vor Ort), richtet sich an Entwickler auf mittlerem Niveau, die KI-gestützte Anwendungen mit Hilfe praktischer Tools und Plattformen erstellen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kernkonzepte der KI und des Machine Learnings zu verstehen.
- KI-Funktionen mit Python und beliebten Bibliotheken zu entwickeln.
- KI-Techniken auf reale Softwareentwicklungsprojekte anzuwenden.
- Modelle zu evaluieren und intelligente Dienste bereitzustellen.
Format der Schulung
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und praktische Aufgaben.
- Praxisorientierte Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Anpassung der Schulung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu organisieren.
Schulungsübersicht
Einführung in Künstliche Intelligenz
- Was ist KI und wo wird sie eingesetzt?
- KI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
- Beliebte Tools und Plattformen
Python für KI
- Auffrischung der Python-Grundlagen
- Verwendung von Jupyter Notebook
- Installation und Verwaltung von Bibliotheken
Arbeiten mit Daten
- Datenvorbereitung und -bereinigung
- Verwendung von Pandas und NumPy
- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
Grundlagen des Machine Learnings
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
- Klassifikation, Regression und Clustering
- Modelltraining, Validierung und Testen
Neuronale Netze und Deep Learning
- Architektur neuronaler Netze
- Verwendung von TensorFlow oder PyTorch
- Erstellen und Trainieren von Modellen
Natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision
- Textklassifikation und Sentiment-Analyse
- Grundlagen der Bilderkennung
- Vorab trainierte Modelle und Transferlernen
Bereitstellung von KI in Anwendungen
- Speichern und Laden von Modellen
- Verwendung von KI-Modellen in APIs oder Webanwendungen
- Best Practices für Tests und Wartung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Programmierlogik und -strukturen
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen High-Level-Programmiersprachen
- Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen
Zielgruppe
- IT-Systemexperten
- Softwareentwickler, die KI integrieren möchten
- Ingenieure und technische Manager, die KI-basierte Lösungen erkunden
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Künstliche Intelligenz (KI) für Entwickler Schulung - Buchung
Künstliche Intelligenz (KI) für Entwickler Schulung - Anfrage
Künstliche Intelligenz (KI) für Entwickler - Beratungsanfrage
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe Wissen über die Streamlit-Bibliothek von Python erworben und werde sie sicherlich verwenden, um Anwendungen in meinem Team zu verbessern, die mit R Shiny erstellt wurden.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maschinelle Übersetzung
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advancedes GitHub Copilot & KI für Projekte und Infrastruktur
14 StundenGitHub Copilot ist ein KI-gestütztes Tool zur Codevervollständigung, das die Entwicklung beschleunigt und gleichzeitig Qualität und Produktivität steigert. Kombiniert mit Künstlicher Intelligenz (KI) in Projekten, der Infrastruktur und Software können Manager KI nutzen, um die Ressourcenallokation zu optimieren, Workflows zu straffen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Manager, die ihre Kenntnisse über GitHub Copilot vertiefen und gleichzeitig praktische KI-Anwendungen in Unternehmensumgebungen erkunden möchten, mit Beispielen, die für groß angelegte Projekte und Branchen wie Öl und Gas relevant sind.
Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:
- Fortgeschrittene Copilot-Funktionen in großen Unternehmensprojekten anwenden.
- Copilot in multidisziplinäre Workflows integrieren, um maximale Effizienz zu erzielen.
- KI-Tools zur Optimierung des Projektmanagements, der Infrastruktur und der Softwarebeschaffung nutzen.
- KI-basierte Strategien implementieren, um Planung, Schätzung und Zeitoptimierung zu verbessern.
- Praktische KI-Anwendungen in branchenspezifischen Szenarien wie Öl und Gas erkennen.
Kursformat
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Praktische Übungen und Fallstudien.
- Live-Demonstrationen von KI-Tools und Copilot-Workflows.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Advancedes Cursor: Prompt Engineering, Fine-Tuning & Custom Tooling
14 StundenCursor ist eine fortschrittliche, KI-gestützte Entwicklungsumgebung, die es Ingenieur*innen ermöglicht, seine Code-Intelligenz für spezialisierte Anwendungsfälle und unternehmensweite Workflows zu erweitern, feinabzustimmen und anzupassen.
Dieser von Dozent*innen geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler*innen und KI-Ingenieur*innen, die maßgeschneiderte Prompt-Systeme entwerfen, das Modellverhalten feinabstimmen und benutzerdefinierte Erweiterungen für die interne Automatisierung der Entwicklung erstellen möchten.
Am Ende dieses Kurses können Teilnehmende:
- Fortgeschrittene Prompt-Vorlagen entwerfen und testen, um präzises KI-Verhalten zu gewährleisten.
- Cursor mit internen APIs und Wissensdatenbanken verbinden, um kontextbewusste Codegenerierung zu ermöglichen.
- Feinabgestimmte oder domänenspezifisch angepasste KI-Modelle für Spezialaufgaben entwickeln.
- Benutzerdefinierte Tools oder Adapter erstellen und bereitstellen, die die Funktionalität von Cursor sicher erweitern.
Format des Kurses
- Technische Präsentationen und angeleitete Demonstrationen.
- Praktische Entwicklungs- und Prompt-Optimierungs-Labs.
- Praxisnahe Projekte, die Cursor in reale Unternehmenssysteme integrieren.
Optionen zur Kursanpassung
- Dieser Kurs kann an spezifische interne Architekturen, KI-Frameworks oder Sicherheitsvorschriften angepasst werden.
Advanced GitHub Copilot
14 StundenDieser live dozierte Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer:innen mit fortgeschrittenem Kenntnisstand, die GitHub Copilot für Teamprojekte anpassen, dessen erweiterte Funktionen nutzen und nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um die Zusammenarbeit und Produktivität zu steigern.
Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:
- GitHub Copilot an spezifische Projektbedürfnisse und Team-Workflows anpassen.
- Erweiterte Funktionen von Copilot für komplexe Coding-Aufgaben nutzen.
- GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und kollaborative Umgebungen integrieren.
- Die Teamzusammenarbeit mit KI-gestützten Tools optimieren.
- Copilot-Einstellungen und Berechtigungen effektiv verwalten und Fehler beheben.
GitHub Copilot: Erweitertter Agent-Modus
21 StundenDiese instruktionsgeleitete, Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den GitHub Copilot Agent Mode nutzen möchten, um Funktionen autonom zu entwickeln, Tests auszuführen und größere Coding-Aufgaben zu bewältigen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, den Agent-Modus zu aktivieren, im Agent-Loop zu planen und zu iterieren, Terminal-Befehle auszuführen und Unternehmens-Governance umzusetzen.
GitHub Copilot für DevOps-Automatisierung und Produktivitätssteigerung
14 StundenGitHub Copilot ist ein KI-gestützter Coding-Assistent, der hilft, Entwicklungsaufgaben zu automatisieren, einschließlich DevOps-Operationen wie dem Erstellen von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions und Deployment-Skripten.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger bis hin zu fortgeschrittenen Fachleuten, die GitHub Copilot nutzen möchten, um DevOps-Aufgaben zu rationalisieren, die Automatisierung zu verbessern und die Produktivität zu steigern.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- GitHub Copilot zur Unterstützung bei Shell-Skripting, Konfiguration und CI/CD-Pipelines einzusetzen.
- KI-gestützte Code-Vervollständigung in YAML-Dateien und GitHub Actions zu nutzen.
- Test-, Deployement- und Automatisierungsabläufe zu beschleunigen.
- Copilot verantwortungsbewusst einzusetzen, unter Berücksichtigung der KI-Grenzen und Best Practices.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxisphasen.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um arrangements zu treffen.
KI-gestützte Entwicklung & Codierung mit Cursor
21 StundenDiese dozentengestützte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler auf mittlerem Niveau, die ihre Produktivität und Codequalität durch KI-gestütztes Codieren mit Cursor steigern möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Cursor für die KI-gestützte Softwareentwicklung zu installieren und zu konfigurieren.
- Cursor in Git-Repositorys und Entwicklungsabläufe zu integrieren.
- Naturalsprachliche Eingaben zur Generierung, Fehlerbehebung und Optimierung von Code zu nutzen.
- KI-Funktionen für Refactoring, Dokumentation und Tests einzusetzen.
Cursor für Data & ML Engineering: Notebooks, Pipelines & Model Ops
14 StundenCursor ist eine KI-gestützte Entwicklungsumgebung, die Produktivität und Zuverlässigkeit in Daten- und Machine-Learning-Arbeitsabläufen durch intelligente Codegenerierung, kontextbewusste Vorschläge und optimierte Dokumentation verbessert.
Diese angeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Data- und ML-Professionals mit mittlerem Wissensstand, die Cursor in ihren täglichen Arbeitsabläufen integrieren möchten, um schnellere Prototypen zu entwickeln, skalierbare Pipelines aufzubauen und das Model Operations (Model Ops) zu verbessern.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Cursor zur Beschleunigung der Notebook-Entwicklung und Code-Erkundung zu nutzen.
- ETL- und Feature-Engineering-Pipelines zu generieren, zu refaktorieren und zu dokumentieren.
- KI-unterstützten Code für das Training, Tuning und die Bewertung von Modellen einzusetzen.
- Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und operative Konsistenz in ML-Arbeitsabläufen zu verbessern.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Demonstrationen.
- Praktische, praxisnahe Übungen in Live-Coding-Umgebungen.
- Fallstudien zur Integration von Cursor mit ML-Pipelines und Model-Ops-Tools.
Optionen zur Kursanpassung
- Diese Schulung kann auf spezifische Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn sowie auf organisationsspezifische MLOps-Plattformen zugeschnitten werden.
Cursor-Grundlagen: Steigerung der Entwicklerproduktivität
14 StundenCursor ist ein KI-gestützter Code-Editor, der die Produktivität von Entwicklern durch intelligente Code-Vervollständigung, kontextbezogene Änderungen und adaptive Unterstützung verbessert.
Diese instructor-led Schulung (live, online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf Anfängerniveau und Engineering-Teams, die ihren Coding-Workflow optimieren und KI-Empfehlungen sicher nutzen möchten, um die Effizienz zu steigern.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Cursor für optimale Nutzung in Entwicklungsprojekten zu installieren und einzurichten.
- KI-gestützte Code-Vervollständigung, In-Editor-Chat und Refactoring-Tools zu verstehen und anzuwenden.
- KI-generierte Code-Empfehlungen effektiv und sicher zu bewerten, anzunehmen oder zu modifizieren.
- Best Practices für das Onboarding von Teams, die Zusammenarbeit und die Integration in Versionskontrollsysteme zu übernehmen.
Form des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Demonstrationen und angeleitete Übungen.
- Coding-Herausforderungen aus der Praxis und Laborübungen mit Cursor.
Optionen zur Anpassung des Kurses
- Dieser Kurs kann auf spezifische Programmiersprachen oder Frameworks Ihres Teams zugeschnitten werden.
Cursor für Teams: Zusammenarbeit, Code-Review & CI/CD-Integration
14 StundenCursor ist eine KI-gestützte Entwicklungsumgebung, die die Team-Zusammenarbeit verbessert, Code-Reviews automatisiert und nahtlos in moderne CI/CD-Arbeitsabläufe integriert.
Diese instructor-led-Schulung (live, online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die Cursor in ihre Teamumgebungen integrieren möchten, um die Zusammenarbeit zu verbessern, Reviews zu optimieren und Qualität in automatisierten Pipelines aufrechtzuerhalten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Teamumgebungen in Cursor für die kollaborative Entwicklung einzurichten und zu verwalten.
- KI-Tools für automatisierte Code-Reviews, Generierung von Pull Requests und Validierung von Merges zu nutzen.
- Code-Governance, Review-Richtlinien und Sicherheitsrichtlinien mithilfe der Funktionen von Cursor umzusetzen.
- Cursor in CI/CD-Systeme zu integrieren, um kontinuierliche Auslieferung und konsistente Qualitätsstandards sicherzustellen.
Kursformat
- Instructor-led-Vorträge und teambasierte Diskussionen.
- Praxisnahe Labs mit realistischen Szenarien zur Team-Zusammenarbeit.
- Live-Integrationsübungen mit CI/CD- und Versionsverwaltungstools.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Der Kurs kann an spezifische CI/CD-Plattformen, Repository-Tools oder unternehmensspezifische Sicherheitsanforderungen angepasst werden.
GitHub Copilot für Entwickler
14 StundenDiese instructor-led-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Grund- bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die lernen möchten, wie sie die Funktionen von GitHub Copilot effektiv in moderne Entwicklungsworkflows integrieren können.
GitHub Copilot in Teamumgebungen: Best Practices für die Zusammenarbeit
14 StundenDieses live angebotene, instruktorgeführte Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die ihre Team-Workflows optimieren, kollaborative Codeentwicklungspraktiken verbessern und die Nutzung von Copilot in Multi-Entwickler-Umgebungen effektiv steuern möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:
- GitHub Copilot für Teamumgebungen einrichten können.
- Copilot nutzen können, um kollaborative Codeentwicklungspraktiken zu verbessern.
- Team-Workflows mithilfe der Funktionen von Copilot optimieren können.
- Die Integration von Copilot in Multi-Entwickler-Projekte verwalten können.
- Eine konsistente Codequalität und einheitliche Standards über Teams hinweg gewährleisten können.
- Erweiterte Copilot-Funktionen für teamspezifische Anforderungen nutzen können.
- Copilot mit anderen Kollaborationstools kombinieren können, um die Effizienz zu steigern.
Tabnine für Anfänger
14 StundenDiese live geleitete Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler im Einsteigerbereich, die ihre Codier-Effizienz mit Hilfe von Tabnine steigern möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Tabnine in ihrer bevorzugten IDE zu installieren und einzurichten.
- Die Autovervollständigungsfunktionen von Tabnine zu nutzen, um den Codierprozess zu beschleunigen.
- Tabnines Einstellungen für optimale Unterstützung anzupassen.
- zu verstehen, wie Tabnines KI aus deren Code lernt, um bessere Vorschläge zu liefern.
Tabnine für fortgeschrittene Entwickler
14 StundenDieses instruktionsgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf fortgeschrittenem Niveau und Teamleiter, die die erweiterten Funktionen von Tabnine meistern möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Tabnine in komplexen Softwareprojekten zu implementieren.
- Die KI-Modelle von Tabnine für bestimmte Anwendungsfälle anzupassen und zu trainieren.
- Tabnine in Team-Arbeitsabläufe und Entwicklungs-Pipelines zu integrieren.
- Die Code-Qualität zu verbessern und Entwicklungszyklen durch die Erkenntnisse von Tabnine zu beschleunigen.
Tabnine: Code smarter mit KI
21 StundenDiese live dozierte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler aller Erfahrungsstufen, die KI zur Codegenerierung mit Tabnine nutzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmende:
- Die Grundlagen der KI-gestützten Codegenerierung verstehen.
- Tabnine in ihrer Entwicklungsumgebung installieren und konfigurieren.
- Tabnine zur effizienten Code-Vervollständigung und Fehlerkorrektur nutzen.
- Eigene KI-Modelle mit Tabnine für spezialisierte Aufgaben erstellen und trainieren.
Tabnine für Python-Entwickler
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler und Data Scientists auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Produktivität mit Hilfe von Tabnine steigern möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:
- Tabnine in ihrer Python-Entwicklungsumgebung installieren und konfigurieren.
- Die Autovervollständigungsfunktionen von Tabnine nutzen, um Python-Code effizienter zu schreiben.
- Das Verhalten von Tabnine an ihren eigenen Codierstil und die Anforderungen ihres Projekts anpassen.
- Verstehen, wie das KI-Modell von Tabnine speziell mit Python-Code funktioniert.