CANN SDK für Computer Vision und NLP-Pipelines Schulung
Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) bietet leistungsstarke Bereitstellungs- und Optimierungstools für Echtzeit-AI-Anwendungen in der Computer Vision und NLP, insbesondere auf Huawei Ascend-Hardware.
Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, die Vision- und Sprachmodelle mit dem CANN SDK für Produktionsfallen bauen, bereitstellen und optimieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitzustellen und zu optimieren.
- Die CANN-Werkzeuge verwenden, um Modelle zu konvertieren und sie in Live-Pipelines zu integrieren.
- Die Inferenzleistung für Aufgaben wie Detektion, Klassifizierung und Sentimentanalyse zu optimieren.
- Echtzeit-CV/NLP-Pipelines für Edge- oder cloudbasierte Bereitstellungsszenarien aufzubauen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Demonstration.
- Praktische Übungen mit Modellbereitstellung und Leistungsprofiling.
- Live-Pipelinedesign unter Verwendung realer CV- und NLP-Anwendungsfälle.
Kursanpassungsoptionen
- Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.
Schulungsübersicht
Einführung in die CV/NLP-Bereitstellung mit CANN
- AI-Modelllebenszyklus von der Schulung bis zur Bereitstellung
- Leistungsaspekte für Echtzeit-CV und NLP
- Überblick über CANN-SDK-Werkzeuge und deren Rolle in der Modellintegration
Vorbereitung von CV- und NLP-Modellen
- Exportieren von Modellen aus PyTorch, TensorFlow und MindSpore
- Verarbeiten von Eingaben/Ausgaben für Bild- und Textaufgaben
- Verwenden von ATC, um Modelle in OM-Format zu konvertieren
Bereitstellen von Inferenzpipelines mit AscendCL
- Ausführen der CV/NLP-Inferenz mit der AscendCL-API
- Vorverarbeitungspipelines: Bildvergrößerung, Tokenisierung, Normalisierung
- Nachbearbeitung: Begrenzungsrahmen, Klassifizierungswerte, Textausgabe
Leistungsoptimierungstechniken
- Profiling von CV- und NLP-Modellen mit CANN-Werkzeugen
- Latenzreduzierung durch mixed-precision und Batch-Tuning
- Verwalten von Speicher und Rechenleistung für Streaming-Aufgaben
Computer Vision-Anwendungsfälle
- Fallstudie: Objekterkennung für intelligente Überwachung
- Fallstudie: visuelle Qualitätsprüfung in der Fertigung
- Aufbau von Live-Videoanalysepipelines auf Ascend 310
NLP-Anwendungsfälle
- Fallstudie: Sentimentanalyse und Intent-Erkennung
- Fallstudie: Dokumentenklassifizierung und Zusammenfassung
- Echtzeit-NLP-Integration mit REST-APIs und Messaging-Systemen
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in tiefem Lernen für Computer Vision oder NLP
- Erfahrung mit Python und AI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder MindSpore
- Grundverständnis von Modellbereitstellung oder Inferenzworkflows
Zielgruppe
- Computer Vision- und NLP-Praktiker, die die Huawei Ascend-Plattform verwenden
- Data Scientists und AI-Ingenieure, die Echtzeit-Perception-Modelle entwickeln
- Entwickler, die CANN-Pipelines in der Fertigung, Überwachung oder Mediendatenanalyse integrieren
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
CANN SDK für Computer Vision und NLP-Pipelines Schulung - Buchung
CANN SDK für Computer Vision und NLP-Pipelines Schulung - Anfrage
CANN SDK für Computer Vision und NLP-Pipelines - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Erweiterte LangGraph: Optimierung, Debugging und Überwachung komplexer Graphen
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.
Dieses instruktor-gesteuerte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps für AI und ML-Architekten, die LangGraph-Systeme der Produktionsqualität optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu entwerfen und zu optimieren.
- Zuverlässigkeit mit Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und punktgestützter Wiederherstellung zu gestalten.
- Graph-Ausführungen zu debuggen und zu verfolgen, den Zustand zu überprüfen und produktionsbedingte Probleme systematisch nachzustellen.
- Graphen mit Protokollen, Metriken und Verfolgungen auszurüsten, in die Produktion zu deployen und SLAs sowie Kosten zu überwachen.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Hände-direkt Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Entwicklung von Coding Agents mit Devstral: Von der Agentendesign bis zur Tooling
14 StundenDevstral ist ein quelloffener Framework, der für die Erstellung und Ausführung von Codierung-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten können sich mit Codebasen, Entwicklertools und APIs interagieren, um die Ingenieurproduktivität zu steigern.
Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Teams für Entwicklerwerkzeuge und SREs, die lernen möchten, Codierung-Agenten mit Devstral zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Devstral für die Entwicklung von Codierung-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
- Agenziale Workflows für die Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
- Codierung-Agenten mit Entwicklertools und APIs zu integrieren.
- Beste Praktiken für sichere und effiziente Agentendeployment zu implementieren.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxisübungen.
- Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.
Open-Source Model Ops: Selbsthosting, Feintuning und Governance mit Devstral & Mistral Modellen
14 StundenDie Devstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für flexible Bereitstellung, Feinabstimmung und skalierte Integration entwickelt wurden.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Plattformteams und Forschungsingenieure, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbst hosten, feinabstimmen und verwalten möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Selbstgehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einzurichten und zu konfigurieren.
- Feinabstimmungstechniken zur branchenspezifischen Leistung anzuwenden.
- Versionsverwaltung, Überwachung und Lebenszyklusgovernance umzusetzen.
- Sicherheit, Compliance und verantwortungsbewusste Nutzung von Open-Source-Modellen sicherzustellen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Praktische Übungen im Selbsthosting und Feinabstimmen.
- Liv-Lab-Implementierung von Governance- und Überwachungspipelines.
Kursanpassungsoptionen
- Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.
Entwicklung von KI-gestützter Gesichtserkennung für die Polizei
21 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich der Polizeiarbeit, die den Übergang vom manuellen Gesichtszeichnen zur Nutzung von KI-Tools für das Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen wünschen.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Maschinelles Lernen zu verstehen.
- Die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und deren Anwendung in der Gesichtserkennung zu erlernen.
- Fähigkeiten zur Nutzung von KI-Tools und Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen zu entwickeln.
- Praxiserfahrungen in der Entwicklung, Ausbildung und Testung von Gesichtserkennungssystemen zu sammeln.
- Ethische Überlegungen und Best Practices bei der Nutzung von Gesichtserkennungs-Technologien zu verstehen.
Fiji: Einführung in die wissenschaftliche Bildverarbeitung
21 StundenFiji ist ein leistungsstarkes Open-Source-Paket zur Bildverarbeitung, das ImageJ (ein für wissenschaftliche multidimensionale Bilder entwickeltes Programm) sowie eine umfassende Suite von Plugins für die wissenschaftliche Bildanalyse bündelt.
In dieser vom Instructor geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Fiji-Distribution und das zugrunde liegende ImageJ-Programm nutzen, um robuste Bildanalyse-Anwendungen zu erstellen.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Fiji’s erweiterte Programmierfunktionen und Softwarekomponenten zur Erweiterung der ImageJ-Funktionen zu nutzen
- Große 3D-Bilder aus überlappenden Kacheln zusammenzufügen
- Die Aktualisierung einer Fiji-Installation beim Start über das integrierte Aktualisierungssystem zu automatisieren
- Aus einer breiten Auswahl an Skripting-Sprachen zu wählen, um maßgeschneiderte Bildanalyse-Lösungen zu erstellen
- Fiji’s leistungsfähige Bibliotheken, wie z. B. ImgLib, effizient zur Verarbeitung großer bioimage-Datensätze zu nutzen
- Anwendungen bereitzustellen und effektiv mit anderen Wissenschaftlern an ähnlichen Projekten zusammenzuarbeiten
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion
- Umfangreiche Übungen und praktische Anwendung
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung
Optionen zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.
Fiji: Bildverarbeitung für Biotechnologie und Toxikologie
14 StundenDieses von einem Trainer geführte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Forscher und Labortechniker, die Bilder im Zusammenhang mit histologischem Gewebe, Blutkörperchen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Fiji-Oberfläche zu navigieren und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
- Wissenschaftliche Bilder für eine bessere Analyse vorzubereiten und zu optimieren.
- Bilder quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
- Wiederkehrende Aufgaben mit Makros und Plugins zu automatisieren.
- Workflows für spezifische Bildanalysebedarfe in der biologischen Forschung anzupassen.
LangGraph-Anwendungen in der Finanzwelt
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit beständigen Zustand und Steuerung der Ausführung.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis anspruchsvollste Fachleute, die LangGraph-basierte Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Finanzspezifische LangGraph-Arbeitsabläufe zu gestalten, die den regulatorischen und auditbedingten Anforderungen entsprechen.
- Finanzdatenstandards und -ontologien in den Graphen-Zustand und -Tooling zu integrieren.
- Zuverlässigkeit, Sicherheit und menschliche Schaltstellenkontrolle für kritische Prozesse umzusetzen.
- LangGraph-Systeme zur Leistung, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.
Abschlussform des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Hände-direkt-im-Code-Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsmöglichkeiten des Kurses
- Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
LangGraph-Grundlagen: Graphbasiertes Prompting und Chaining von LLMs
14 StundenLangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen mit graphbasierter Struktur, das Planung, Verzweigung, Werkzeugnutzung, Speicherverwaltung und kontrollierte Ausführung unterstützt.
Dieses live angebotene Training (online oder vor Ort) mit Dozent:innen richtet sich an Entwickler:innen auf Anfänger-level, Prompt-Engineering-Spezialist:innen und Datenexpert:innen, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mit LangGraph entwerfen und implementieren möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:
- Konzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) erklären und wissen, wann sie eingesetzt werden.
- Prompt-Chains erstellen, die verzweigen, Werkzeuge aufrufen und Speicherzustände erhalten.
- Retrieval und externe APIs in Graph-Workflows integrieren.
- LangGraph-Apps testen, debuggen und auf Zuverlässigkeit und Sicherheit prüfen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesungen und moderierte Diskussionen.
- Geführte Labore und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
- Szenariobasierte Übungen zu Entwurf, Test und Evaluation.
Maßgeschneiderte Kursanpassungen
- Um eine individuell angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
LangGraph in der Gesundheitsversorgung: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen
35 StundenLangGraph ermöglicht den Einsatz statebezogener, multi-actor Workflows, die durch LLMs gesteuert werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, Interoperabilität und das Erstellen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinische Arbeitsabläufe anpassen.
Dieses durch einen Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die sich mit dem Design, der Implementierung und der Verwaltung von LangGraph-basierten Gesundheitslösungen befassen möchten und regulatorische, ethische und operative Herausforderungen angehen.
Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:
- Gesundheitsbezogene LangGraph-Workflows zu gestalten, bei denen Einhaltung von Vorschriften und Prüfbarkeit berücksichtigt werden.
- LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
- Beste Praktiken zur Zuverlässigkeit, Spürbarkeit und Erklärbarkeit in empfindlichen Umgebungen anzuwenden.
- LangGraph-Anwendungen im Produktionsumfeld des Gesundheitswesens zu bereitstellen, zu überwachen und zu validieren.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Hände-direkt-Übungen mit realen Fallbeispielen.
- Ausführung von Praxisübungen in einer live-Lab-Umgebung.
Mögliche Kursanpassungen
- Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
LangGraph für Anwendungen im Rechtswesen
35 StundenLangGraph ist ein Framework zur Erstellung von zustandsbehafteten, mehrbenutzer-LLM-Anwendungen als komponierbare Graphen mit persistenter Zustand und präziser Steuerung der Ausführung.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenförmige Fachkräfte, die LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachvollziehbarkeits- und Governance-Kontrollen gestalten, implementieren und betreiben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Rechtsspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die Nachvollziehbarkeit und Compliance gewährleisten.
- Rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphen-Zustand und -Verarbeitung zu integrieren.
- Schutzvorrichtungen, menschliche Genehmigungsprozesse und nachvollziehbare Entscheidungspfade umzusetzen.
- LangGraph-Dienste in der Produktion bereitzustellen, zu überwachen und zu warten, unter Berücksichtigung von Nachverfolgbarkeit und Kostenkontrolle.
Kursformat
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Viele Übungen und Praxisübungen.
- Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Einzelheiten zu besprechen.
Bauen dynamischer Workflows mit LangGraph und LLM-Agenten
14 StundenLangGraph ist ein Framework zur Komposition graphbasierter LLM-Workflows, das Verzweigungen, Tool-Nutzung, Speicherfunktion und kontrollierbare Ausführung unterstützt.
Dieser instruktionsgeleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurteams und Produktmanagement-Abteilungen mit mittlerem Erfahrungsstand, die die Graph-Logik von LangGraph mit LLM-Agent-Schleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen wie Kundenunterstützungsagenten, Entscheidungsbaumstrukturen und Informationsabrufsysteme zu entwickeln.
Nach Abschluss dieses Workshops können die Teilnehmer:
- Graphbasierte Workflows entwerfen, die LLM-Agenten, Tools und Speicher koordinieren.
- Konditionales Routing, Wiederholungsmechanismen und Fallback-Strategien für robuste Ausführung implementieren.
- Abrufprozesse, APIs und strukturierte Ausgaben in Agent-Schleifen integrieren.
- Das Verhalten von Agenten evaluieren, überwachen und für Zuverlässigkeit sowie Sicherheit absichern.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und moderierte Diskussionen.
- Geführte Labors und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
- Szenariobasierte Designübungen und Peer-Reviews.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um einen maßgeschneiderten Training zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
LangGraph für Marketing-Automatisierung
14 StundenLangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungsframework, das bedingte, mehrstufige Abläufe von LLMs und Tools ermöglicht. Es eignet sich hervorragend zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.
Diese vom Trainer geführte, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Marketing-Experten, Content-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Erstellungsabläufe mit LangGraph umsetzen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Graphbasierte Content- und E-Mail-Abläufe mit bedingter Logik zu entwerfen.
- LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
- Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
- Workflow-Performance und -Auslieferungsergebnisse zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.
Kursformat
- Interaktive Vorlesungen und Gruppengespräche.
- Praktische Übungen zur Implementierung von E-Mail-Abläufen und Content-Pipelines.
- Szenariobasierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und verzweigter Logik.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Für eine angepasste Trainingseinheit für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Terminierung zu vereinbaren.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 StundenLe Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die sichere, anpassbare und regelbare KonversationskI-Fähigkeiten für Organisationen bereitstellt. Sie unterstützt RBAC, SSO, Connectoren und Integrationen mit Unternehmensanwendungen.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Produktmanager, IT-Leiter, Lösungsingenieure und Sicherheits-/Konformitätsteams, die Le Chat Enterprise in Unternehmensumgebungen bereitstellen, konfigurieren und regeln möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Le Chat Enterprise für sichere Bereitstellungen einzurichten und zu konfigurieren.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Single Sign-On (SSO) und compliancegetriebene Steuerungen zu aktivieren.
- Le Chat mit Unternehmensanwendungen und Datenbanken zu integrieren.
- Governance- und Admin-Playbooks für ChatOps zu entwerfen und umzusetzen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxisübungen.
- Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsoptionen
- Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Python und Tiefenlernen mit OpenCV 4
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareingenieure, die in Python mit OpenCV 4 für Deep Learning programmieren möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Bilder und Videos mit OpenCV 4 betrachten, laden und klassifizieren.
- Deep Learning in OpenCV 4 mit TensorFlow und Keras zu implementieren.
- Deep-Learning-Modelle auszuführen und aussagekräftige Berichte aus Bildern und Videos zu erstellen.
Vision Builder für automatisierte Prüfungen
35 StundenDieses instruktionsbasierte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatisierte Prüfsysteme für SMT-Prozesse zu gestalten, umzusetzen und zu optimieren.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Automatisierte Prüfungen mit Vision Builder AI einzurichten und zu konfigurieren.
- Hochwertige Bilder für die Analyse aufzunehmen und vorzubereiten.
- Logikbasierte Entscheidungen zur Defektenerkennung und Prozessvalidierung umzusetzen.
- Prüfberichte zu generieren und die Systemleistung zu optimieren.