Künstliche Intelligenz mit Python (fortgeschrittenes Niveau) Schulung

LangGraph ist ein Framework zum Aufbau zustandsfähiger Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als komposable Graphen mit persistentem Zustand und Steuerung der Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Plattform-Ingenieure, DevOps-Fachkräfte für KI und ML-Architekten, die Produktionsgrade-LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu entwerfen und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit durch Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und Checkpoint-basierte Wiederherstellung zu gewährleisten.
• Graph-Ausführungen zu debuggen und nachzuvollziehen, den Zustand zu inspizieren und Produktionsprobleme systematisch zu reproduzieren.
• Graphen mit Logs, Metriken und Traces zu instrumentieren, in die Produktion zu deployen und SLAs sowie Kosten zu überwachen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praktiken.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Devstral ist ein Open-Source-Framework, das für den Aufbau und Betrieb von Coding-Agents konzipiert wurde, die mit Codebasen, Entwicklerwerkzeugen und APIs interagieren können, um die Produktivität in der Softwareentwicklung zu steigern.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure auf fortgeschrittenem bis mittlerem Niveau, Entwickler-Tooling-Teams und SREs, die Coding-Agents mit Devstral designen, implementieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Devstral für die Entwicklung von Coding-Agents einzurichten und zu konfigurieren.
• Agentische Workflows für die Exploration und Modifikation von Codebasen zu designen.
• Coding-Agents mit Entwicklerwerkzeugen und APIs zu integrieren.
• Bewährte Praktiken für eine sichere und effiziente Agenten-Bereitstellung umzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viel Übung mit zahlreichen Aufgaben.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler und Datenanalysten auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy umfasst.
• Eine Datenanalyseanwendung mit Pandas und NumPy zu erstellen.
• Fortschrittliche Datenbereinigungs-, Sortierungs- und Filteroperationen durchzuführen.
• Aggregationsoperationen durchzuführen und Zeitreihendaten zu analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
• Ihre Datenanalysecode zu debuggen und zu optimieren.

Devstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für flexible Bereitstellung, Fine-Tuning und skalierbare Integration entwickelt wurden.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure auf dem mittleren bis fortgeschrittenen Niveau sowie an Plattformteams und Forschungsinstrumente, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbst hosten, fine-tunen und verwalten möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Selbstgehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einrichten und konfigurieren.
• Fine-Tuning-Techniken für domänenspezifische Leistungen anwenden.
• Versionierung, Überwachung und Lebenszyklus-Governance implementieren.
• Sicherheit, Compliance und verantwortungsvollen Umgang mit Open-Source-Modellen gewährleisten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praxisübungen zum Selbst-Hosting und Fine-Tuning.
• Live-Laborimplementierung von Governance- und Monitoring-Pipelines.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den FARM-Stack (FastAPI, React und MongoDB) nutzen möchten, um dynamische, hocheffiziente und skalierbare Webanwendungen zu entwickeln.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• die zentralen Konzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• zu erlernen, wie man REST-APIs mit FastAPI erstellt.
• zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI in Kombination mit Python nutzen möchten, um RESTful-APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• die erforderliche Entwicklungsumgebung einrichten, um APIs mit Python und FastAPI zu entwickeln.
• mit Hilfe der FastAPI-Bibliothek schneller und einfacher APIs erstellen.
• lernen, wie Datenmodelle und Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI erstellt werden.
• APIs über SQLAlchemy mit einer Datenbank verbinden.
• Sicherheit und Authentifizierung in APIs mithilfe der FastAPI-Tools implementieren.
• Container-Images erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.

Diese von Lehrkräften geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, also Forscherinnen und Forscher sowie Laborfachkräfte, die Bilder von histologischen Geweben, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Fiji-Oberfläche zu navigieren und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und zu optimieren, um die Analysequalität zu verbessern.
• Bilder quantitativ auszuwerten, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Wiederkehrende Aufgaben durch Makros und Plugins zu automatisieren.
• Arbeitsabläufe für spezifische Bildanalysebedürfnisse in der biologischen Forschung anzupassen.

LangGraph ist ein Framework zum Aufbau zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammenfügbare Graphen mit persistentem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Dieses von Instructors geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf fortgeschrittenem bis mittlerem Niveau, die LangGraph-basierte Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit (Observability) und Compliance entwerfen, implementieren und betreiben möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Finanzspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die den regulatorischen und audittechnischen Anforderungen entsprechen.
• Finanzdatenstandards und Ontologien in Graphzustände und Tools zu integrieren.
• Zuverlässigkeits-, Sicherheits- und Human-in-the-Loop-Kontrollen für kritische Prozesse zu implementieren.
• LangGraph-Systeme für Leistung, Kosten und Service Level Agreements (SLAs) bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen in Graphstruktur, die Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Diese live angebotene Schulung mit Instruktoren (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit grundlegenden Kenntnissen, Prompt-Ingenieure und Datennutzer, die zuverlässige mehrstufige LLM-Workflows mit LangGraph entwerfen und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Kernkonzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erläutern und den passenden Einsatzzeitpunkt zu verstehen.
• Prompt-Ketten zu erstellen, die Verzweigungen ermöglichen, Werkzeuge aufrufen und den Speicher pflegen.
• Retrieval-Funktionen und externe APIs in Graph-Workflows zu integrieren.
• LangGraph-Anwendungen auf Zuverlässigkeit und Sicherheit hin zu testen, zu debuggen und zu evaluieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge mit moderierter Diskussion.
• Angeleitete Labore und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zu Design, Testung und Evaluation.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte entsprechend.

LangGraph ermöglicht zustandsbehaftete, Multi-Akteur-Workflows, die von LLMs (Large Language Models) angetrieben werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für Compliance, Interoperabilität und den Aufbau von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinischen Workflows orientieren.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenem bis mittlerem Kenntnisstand, die LangGraph-basierte Lösungen für das Gesundheitswesen entwerfen, implementieren und verwalten möchten, wobei regulatorische, ethische und operative Herausforderungen adressiert werden.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer: 

• Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows unter Berücksichtigung von Compliance und Auditierbarkeit entwerfen.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) integrieren.
• Bewährte Praktiken für Zuverlässigkeit, Nachverfolgbarkeit und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anwenden.
• LangGraph-Anwendungen in produktiven Gesundheitsumgebungen bereitstellen, überwachen und validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisübungen mit realistischen Fallbeispielen.
• Implementierungspraxis in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbehafteter, multi-agent-basierter LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und präziser Steuerung der Ausführung.

Dieser von einem Instructor geleitete Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Intermediate- bis Advanced-Level-Fachkräfte, die LangGraph-basierte Lösungen im Rechtsbereich entwerfen, implementieren und betreiben möchten, unter Einhaltung der erforderlichen Compliance-, Nachverfolgbarkeits- und Governance-Anforderungen.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmende:

• Rechtsspezifische LangGraph-Arbeitsabläufe entwerfen, die Auditierbarkeit und Compliance gewährleisten.
• Rechtsontologien und Dokumentstandards in den Graph-Zustand und die Verarbeitung integrieren.
• Guardrails, Human-in-the-Loop-Genehmigungen und nachvollziehbare Entscheidungswege implementieren.
• LangGraph-Dienste in der Produktivumgebung bereitstellen, überwachen und mit Observability- und Kostenkontrollmechanismen warten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Umfangreiche Übungen und Praxistraining.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für einen maßgeschneiderten Trainingskurs zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

LangGraph ist ein Framework zum Erstellen von graphbasierten LLM-Workflows, die Verzweigungen, Tool-Nutzung, Speichermanagement und kontrollierte Ausführung unterstützen.

Diese Dozentengestützte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure und Produktteams auf fortgeschrittenem Niveau, die die Graph-Logik von LangGraph mit LLM-Agent-Loops kombinieren möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen wie Kundenunterstützungsagenten, Entscheidungsbaume und Informationsabrufsysteme zu entwickeln.

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

• Grafikbasierte Workflows zu entwerfen, die LLM-Agenten, Tools und Speicher koordinieren.
• Konditionale Routings, Wiederholungen und Fallbacks für eine robuste Ausführung implementieren.
• Abruf, APIs und strukturierte Ausgaben in Agent-Loops integrieren.
• Agent-Verhalten evaluieren, überwachen und für Zuverlässigkeit und Sicherheit härten.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und moderierte Diskussion.
• Geführte Labore und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Designübungen und Peer-Reviews.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

LangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungs-Framework, das bedingte und mehrstufige Workflows für Large Language Models (LLMs) und Tools ermöglicht. Es eignet sich hervorragend zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.

Dieser live stattfindende Kurs mit Dozent:innen (online oder vor Ort) richtet sich an Marketer:innen, Content-Strategiker:innen und Automatisierungs-Entwickler:innen mit mittlerem Kenntnisstand, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Erstellungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Graphstrukturierte Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik entwerfen.
• LLMs, APIs und Datenquellen für automatisierte Personalisierung integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg verwalten.
• Workflow-Leistung und Lieferergebnisse bewerten, überwachen und optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
• Praxisübungen zur Implementierung von E-Mail-Workflows und Content-Pipelines.
• Szenario-basierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und Verzweigungslogik.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Le Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die Unternehmen sichere, anpassbare und durch Compliance gesteuerte Fähigkeiten für conversational AI bietet. Unterstützt werden RBAC, SSO, Konnektoren sowie Integrationen in Unternehmensanwendungen.

Dieses instruktorgestützte, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager:innen mit mittlerem Erfahrungsgrad, IT-Leitende, Solution Engineer:innen sowie Security- und Compliance-Teams, die Le Chat Enterprise in Unternehmensumgebungen bereitstellen, konfigurieren und steuern möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmende:

• Le Chat Enterprise für sichere Bereitstellungen einrichten und konfigurieren.
• RBAC, SSO und compliancegetriebene Steuerungen aktivieren.
• Le Chat mit Unternehmensanwendungen und Datenspeichern integrieren.
• Governance- und Admin-Playbooks für ChatOps entwerfen und implementieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, nehmen Sie bitte mit uns Kontakt auf, um die Details zu vereinbaren.

Mistral ist eine Familie von hochleistungsfähigen großen Sprachmodellen, die für kostengünstige Produktionseinsatzszenarien in großem Maßstab optimiert wurden.

Diese Dozent geführte Live-Trainingsveranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Infrastrukturtechniker, Cloud-Architekten und MLOps-Verantwortliche, die Mistral-basierte Architekturen für maximale Durchsatzleistung und minimale Kosten entwerfen, bereitstellen und optimieren möchten.

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

• Skalierbare Bereitstellungsstrukturen für Mistral Medium 3 zu implementieren.
• Batching-, Quantisierungs- und effiziente Serving-Strategien anzuwenden.
• Die Inference-Kosten zu optimieren, dabei aber die Leistung aufrechtzuerhalten.
• Produktionsfertige Serving-Topologien für Unternehmensarbeiten zu entwerfen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Handson-Betrieb in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte.