KI-Querschnittsqualifizierung für Ingenieure Schulung

Dieses von Dozenten gelebte Training in Österreich führt in CloudMatrix für skalierbare KI-Inferenz ein. Lernen Sie, Modelle mithilfe von CANN und MindSpore bereitzustellen, zu optimieren und zu überwachen. Praxisübungen decken Packaging, Konvertierung, Serving und Leistungsanpassung für Echtzeit- und Batch-Workloads ab.

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.

Dieser Live-Kurs in Österreich vermittelt Entwicklern die Fähigkeiten, um Anwendungen auf Biren KI-Beschleunigern zu programmieren und zu optimieren. Teilnehmer lernen die GPU-Architektur kennen, richten das SDK ein und übertragen CUDA-Code auf Biren. Der Fokus liegt auf Techniken zur Leistungsoptimierung und Fehlersuche.

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.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung richtet sich an alle, die sicherstellen möchten, dass ihre Organisation konform ist, Risiken minimiert und ihre Belegschaft befähigt wird, KI sicher und ethisch zu nutzen.

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

• zu verstehen, wie KI-Systeme funktionieren und welche potenziellen Anwendungen sie haben.
• Risiken und Einschränkungen im Zusammenhang mit KI-Systemen zu identifizieren.
• die relevanten rechtlichen und ethischen Anforderungen einzuhalten.

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.

Künstliche Intelligenz wird zusehends zur Grundlage des modernen Produktmanagements und verändert die Art und Weise, wie Kundenbedürfnisse ermittelt, Lösungen definiert und Entscheidungen getroffen werden. So wie der Strom die Industrie revolutioniert hat, verändert auch die Künstliche Intelligenz fundamental, wie Produkte erstellt, validiert und weiterentwickelt werden.

Diese unter Instructor-Led geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Product Owner, Scrum Masters und Agile Coaches, die verstehen möchten, wie KI die Produktverantwortung unterstützen und die Entscheidungsfindung stärken kann.

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

• Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und den Unterschied zwischen traditioneller KI und Generativer KI (GenAI) zu erkennen.
• Die sieben bevorzugten Haltungen eines Product Owners anzuwenden (inkl. der neuen Haltung des Orchestrators) und KI einzusetzen, um jede Haltung – wie Visionär, Experimentator oder Kundenvertreter – zu stärken.
• Effektives Prompting zu meistern und KI-Tools als intelligente Mitstreiter mit spezialisierten Fähigkeiten zu betrachten.
• Das Kundenverständnis zu vertiefen und KI-gestützte Personas für das Testen von Hypothesen und die Marktforschung zu erstellen, dabei aber den authentischen Kontakt zum Kunden aufrechtzuerhalten.
• Eine klare Produktvision mit Hilfe strukturierter Frameworks wie dem 3x3-Framework zu entwickeln und zu kommunizieren, indem KI genutzt wird, um Narrative zu gestalten und visuell darzustellen.
• Generative KI-Tools einzusetzen, um das Prototyping und Hypothesentesten zu beschleunigen, z. B. durch die Erstellung von Mock-ups oder Produktkonzepten.
• Produktentscheidungen zu unterstützen, indem KI-Tools zur Analyse, Priorisierung und Bewertung von Features basierend auf Wertmachbarkeit, Machbarkeit und Nutzerimpact eingesetzt werden.
• Routinetägliche Aufgaben (E-Mails, Stakeholder-Management, Mitschriften) zu automatisieren oder zu delegieren, um sich auf strategische und kreative Arbeit zu konzentrieren.
• Diskussionen über KI-Ethik, Bias und Datensicherheit zu leiten, um eine verantwortungsvolle und nachhaltige Einführung von KI sicherzustellen.
• Wertvolle KI-Anwendungsfälle (Use Cases) zu identifizieren und auf das spezifische Produkt- und Organisationsumfeld zuzuschneiden.
• Etwa 20 verschiedene KI-Tools und Modelle zu erkunden und auszuprobieren – von Produktivitätsassistenten und Prototyping-Plattformen bis hin zu generativen Video-, Bild- und Coding-Lösungen.