Tiefe Lernprozesse für NLP (Natürliche Sprachverarbeitung) Schulung

LangGraph 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.

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation ist ein umfassender Kurs, der sich auf das Diagnostizieren, Testen und Messen des Verhaltens von Modellen konzentriert, wenn lokale oder private Ollama-Deploymnets ausgeführt werden.

Dieser vom Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Ingenieure, ML-Ops-Profi\-sionales und QA-Praktiker, die sicherstellen möchten, dass Ollama-basierte Modelle in der Produktion zuverlässig, hochwertig und betriebsbereit sind.

Am Ende dieses Kurses können die Teilnehmer Folgendes:

• Systematisches Debugging von Ollama-gestützten Modellen durchführen und Ausfallmodi zuverlässig reproduzieren.
• Robuste Bewertungspipelines mit quantitativen und qualitativen Metriken entwerfen und ausführen.
• Observability (Logs, Spuren, Metriken) implementieren, um das Modell-Wohlbefinden und -Drift zu überwachen.
• Testing, Validierung und Regression Checks automatisieren, die in CI/CD-Pipelines integriert sind.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hände-dirty Labs und Debugging-Übungen unter Verwendung von Ollama-Deploymnets.
• Fallstudien, Gruppen-Diagnosesitzungen und Automatisierungsworkshops.

Kursanpassungsoptionen

• Zum Anfragen eines angepassten Trainings für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Diese von einem Trainer geführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die sicherheits- und effiziente AI-getriebene Workflows mit Ollama implementieren möchten.

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

• Ollama zur privaten AI-Bearbeitung bereitzustellen und zu konfigurieren.
• AI-Modelle in sichere Unternehmensworkflows zu integrieren.
• Die Leistung der AI zu optimieren, während die Datenschutzmaßnahmen gewahrt bleiben.
• Geschäftsvorgänge mit vor Ort bereitgestellten AI-Fähigkeiten automatisieren.
• Die Einhaltung von Sicherheits- und Governancerichtlinien des Unternehmens sicherzustellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die LLMs mit Ollama einsetzen, optimieren und integrieren möchten.

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

• LLMs mit Ollama einzurichten und einzusetzen.
• KI-Modelle auf Leistung und Effizienz zu optimieren.
• die Beschleunigung von GPU für verbesserte Inferenzgeschwindigkeiten zu nutzen.
• Ollama in Arbeitsabläufe und Anwendungen zu integrieren.
• Die Leistung von KI-Modellen im Laufe der Zeit zu überwachen und zu erhalten.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Workshop in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die AI-Modelle auf Ollama feintunen und anpassen möchten, um Leistung zu verbessern und domänenspezifische Anwendungen zu schaffen.

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

• Eine effiziente Umgebung für das Feintunen von AI-Modellen auf Ollama einzurichten.
• Datensätze für überwachtes Feintunen und maschinelles Lernen vorzubereiten.
• AI-Modelle in Bezug auf Leistung, Genauigkeit und Effizienz zu optimieren.
• Angemessene Modelle in Produktionsumgebungen einzusetzen.
• Verbesserungen der Modelle zu bewerten und Robustheit sicherzustellen.

LangGraph 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 ist ein Framework zur Erstellung graphbasierte LLM-Anwendungen, die Planung, Verzweigung, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Dieses von Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger-Entwickler, Prompt-Ingenieure und Datenpraktiker, die Reliable, mehrstufige LLM-Arbeitsabläufe mit LangGraph entwerfen und erstellen möchten.

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

• Kernkonzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und wann sie eingesetzt werden sollten.
• Prompt-Ketten zu erstellen, die verzweigen, Tools aufrufen und den Speicher beibehalten.
• Abfragefunktionen und externe APIs in graphbasierte Arbeitsabläufe integrieren.
• LangGraph-Anwendungen auf Zuverlässigkeit und Sicherheit hin testen, debuggen und evaluieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und geführte Diskussion.
• Führung durch Laborübungen und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zum Entwurf, Testen und Evaluieren.

Optionen für die Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

LangGraph 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.

< p >LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistenter Zustandsverwaltung und präziser Kontrolle über die Ausführung.< /p > < p >Dieses unterrichtete Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis erfahrene Fachkräfte, die gern LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachverfolgungs- und Governancekontrollen entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.< /p > < p >Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:< /p> < ul > < li >Rechtsspezifische LangGraph-Abläufe zu gestalten, die Überprüfbarkeit und Compliance gewährleisten.< /li > < li >rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphzustand und -verarbeitung zu integrieren.< /li > < li >Schienen, human-in-the-loop-Bestätigungen und nachvollziehbare Entscheidungswege umzusetzen.< /li > < li >LangGraph-Dienste in der Produktion unter Nutzung von Beobachtbarkeit und Kostengrenzwerten bereitzustellen, zu überwachen und zu pflegen.< /li >< /ul> < p >< strong >Kursformat< /strong>< /p> < ul > < li >Interaktive Vorlesung und Diskussion.< /li > < li >Viele Übungen und Praxis.< /li > < li >Hand-on-Implementation in einer Live-Lab-Umgebung.< /li >< /ul> < p >< strong >Optionen zur Anpassung des Kurses< /strong>< /p> < ul > < li >Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin auszumachen.< /li >< /ul> < br />

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphstrukturierter LLM-Arbeitsabläufe, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Mittelstufen-Ingenieure und Produktteams, die LangGraphs graphlogische Strukturen mit LLM-Agentenschleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextabhängige Anwendungen wie Kundensupportagenten, Entscheidungsbäume und Informationsabrufsysteme zu erstellen.

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

• Graphbasierte Arbeitsabläufe zu entwerfen, die LLM-Agenten, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
• Bedingte Routenführung, Wiederholungen und Fallbacks umzusetzen, um eine robuste Ausführung sicherzustellen.
• Abrufe, APIs und strukturierte Ausgaben in Agentenschleifen zu integrieren.
• Das Verhalten von Agenten zu bewerten, zu überwachen und zu verhärten, um Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und geführte Diskussionen.
• Geführte Laborübungen und Code-Throughs in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Designübungen und Peer Reviews.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns um die Vorhaben abzustimmen.

LangGraph ist ein grafenbasierter Orchestrierungsrahmen, der bedingte, mehrstufige LLM- und Werkzeuggeschäftsprozesse ermöglicht, ideal für die Automatisierung und Personalisierung von Inhaltspipelines.

Dieses durch Lehrkräfte geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene-Marketer, Inhalt-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Inhaltsgenerierungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

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

• Grafstrukturierte Inhalts- und E-Mail-Geschäftsprozesse mit bedingter Logik zu gestalten.
• LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Leistung und Lieferergebnisse von Geschäftsprozessen zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Gruppenbesprechungen.
• Händische Labore zur Implementierung von E-Mail-Geschäftsprozessen und Inhaltspipelines.
• Szenarienbasierte Übungen zur Personalisierung, Segmentierung und verzweigten Logik.

Möglichkeiten der Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu klären.

Ollama ist eine Plattform, die das Ausführen und Feinjustieren großer Sprach- und multimodaler Modelle lokal ermöglicht.

Dieses von Dozenten geführte Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, AI-Forscher und Produktentwickler, die.multimodale Anwendungen mit Ollama erstellen und bereitstellen möchten.

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

• Multimodale Modelle mit Ollama einzurichten und auszuführen.
• Text-, Bild- und Audioeingaben für Anwendungen im realen Leben zu integrieren.
• Dokumentverstehen und visuelle QA-Systeme aufzubauen.
• Multimodale Agenten zu entwickeln, die über Modalkäufe hinweg nachdenken können.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praxisübungen mit realen multimodalen Datensätzen.
• Live-Lab-Implementierung von multimodalen Pipelines unter Verwendung von Ollama.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für ein angepasstes Training für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um eine Anfrage zu stellen.

Dieses von einem Dozenten durchgeführte Live-Seminar (vor Ort oder online) richtet sich an Anfänger, die Ollama zur Ausführung von AI-Modellen auf ihren lokalen Rechnern installieren, konfigurieren und verwenden möchten.

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

• Die Grundlagen von Ollama und seine Fähigkeiten zu verstehen.
• Ollama zur Ausführung von lokalen AI-Modellen einrichten.
• LLMs (Large Language Models) mit Ollama bereitstellen und interagieren.
• Leistung und Ressourcennutzung für AI-Arbeitsschwerpunkte optimieren.
• Einsatzmöglichkeiten für die lokale AI-Deployment in verschiedenen Branchen erkunden.

Ollama ist eine Plattform zum lokalen und skalierbaren Ausführen von großen Sprach- und multimodalen Modellen.

Dieses instructor-led Live Training (online oder vor Ort) richtet sich an ingenieurkundige Teilnehmer auf fortgeschrittener Ebene, die Ollama-Bereitstellungen für mehrbenutzertypische, hochdurchsatzfähige und kostengünstige Umgebungen skalieren möchten.

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

• Ollama für mehrbenutzer- und verteilte Workloads zu konfigurieren.
• Die Ressourcenzuweisung von GPU und CPU zu optimieren.
• Autoskalierung, Batchprozesse und Strategien zur Reduzierung der Latenz umzusetzen.
• Die Infrastruktur für Leistung und kostengünstige Nutzung zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hände-dreckig-Deployment- und Skalierungslabs.
• Praktische Optimierungsübung in lebendigen Umgebungen.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Ollama ist eine Plattform, die das Ausführen großer Sprach- und multimodaler Modelle lokal ermöglicht.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die Techniken der Prompt-Engineering erlernen möchten, um die Ollama-Ausgaben zu optimieren.

Zum Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Wirksame Anfragen für verschiedene Einsatzfälle zu gestalten.
• Mittels Techniken wie Priming und Kettenstrukturierung vorgehen.
• Prompt-Vorlagen und Kontextverwaltungskonzepte umsetzen.
• Mehrstufige Prompt-Pipelines für komplexe Arbeitsabläufe erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Händische Übungen mit der Gestaltung von Prompts.
• Praxisorientierte Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um ein Arrangement zu treffen.