Ethikbehaftete Bereitstellung von LLMs Schulung
Der ethische Einsatz von Large Language Models (LLMs) ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI-Technologien der Gesellschaft nutzen und gleichzeitig den Schaden minimieren. Dieser Kurs befasst sich mit den ethischen Herausforderungen und Überlegungen bei der Entwicklung und Nutzung von LLMs.
Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Fachleute und Ethiker auf mittlerem Niveau, Datenwissenschaftler und -ingenieure sowie politische Entscheidungsträger und Interessenvertreter, die die ethische Landschaft der LLMs verstehen und sich darin zurechtfinden möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Ethische Fragen und Herausforderungen im Zusammenhang mit LLMs zu identifizieren.
- Ethische Rahmenwerke und Prinzipien auf den Einsatz von LLMs anzuwenden.
- die gesellschaftlichen Auswirkungen von LLMs zu bewerten und potenzielle Risiken zu mindern.
- Strategien für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Nutzung zu entwickeln.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.
Optionen zur Kursanpassung
- Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
Schulungsübersicht
Einführung in die Ethik in der KI
- Verständnis für die Bedeutung der Ethik in der KI
- Historischer Kontext und aktuelle ethische Debatten
- Wichtige ethische Grundsätze für den Einsatz von KI
Ethische Herausforderungen mit LLMs
- Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre und des Datenschutzes
- Transparenz, Verantwortlichkeit und Voreingenommenheit bei LLMs
- Auswirkungen von LLMs auf Beschäftigung und Gesellschaft
Anwendung von ethischen Rahmenwerken auf LLMs
- Rahmen für die ethische Entscheidungsfindung in der KI
- Fallstudien: Ethische Dilemmas beim Einsatz von LLMs
- Entwicklung von Richtlinien für den ethischen Einsatz von LLMs
Strategien für den ethischen LLM-Einsatz
- Bewährte Praktiken für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung
- Einbindung von Stakeholdern und unterschiedlichen Perspektiven
- Schaffung einer Kultur der ethischen KI innerhalb von Organisationen
Praktisches Labor: Ethische Analyse von LLM Use Cases
- Analyse von realen Szenarien mit LLMs
- Bewertung der ethischen Implikationen und Formulierung von Antworten
- Präsentation der Ergebnisse und Empfehlungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit ethischen Entscheidungsgrundlagen
- Vertrautheit mit LLMs und ihren gesellschaftlichen Implikationen
Zielgruppe
- KI-Fachleute und Ethiker
- Datenwissenschaftler und Ingenieure
- Politische Entscheidungsträger und Interessenvertreter im Bereich KI-Governance
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Ethikbehaftete Bereitstellung von LLMs Schulung - Booking
Ethikbehaftete Bereitstellung von LLMs Schulung - Enquiry
Ethikbehaftete Bereitstellung von LLMs - Beratungsanfrage
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.
Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation
35 StundenAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
- Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
- Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
- Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
- Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Aufbau privater KI-Workflows mit Ollama
14 StundenDiese 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.
Claude AI für Entwickler: Erstellung von künstlich-intelligenzgesteuerten Anwendungen
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Softwareentwickler und KI-Ingenieure, die Claude AI in ihre Anwendungen integrieren, KI-gestützte Chatbots erstellen und Softwarefunktionen mit KI-gesteuerter Automatisierung verbessern möchten.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Claude AI API zu nutzen, um KI in Anwendungen zu integrieren.
- KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten zu entwickeln.
- Anwendungen mit KI-gesteuerter Automatisierung und NLP zu verbessern.
- Claude KI-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle zu optimieren und fein abzustimmen.
Claude AI für die Arbeitsablaufautomatisierung und -produktivität
14 StundenDiese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die Claude AI in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren möchten, um Effizienz und Automatisierung zu verbessern.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Claude AI für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Rationalisierung von Arbeitsabläufen zu nutzen.
- Die persönliche und die Team-Produktivität durch KI-gestützte Automatisierung zu steigern.
- Claude AI in bestehende Business-Tools und Plattformen zu integrieren.
- KI-gesteuerte Entscheidungsfindung und Aufgabenverwaltung zu optimieren.
Deployment und Optimierung von LLMs mit Ollama
14 StundenDiese 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.
Fine-Tuning und KI-Modelle anpassen auf Ollama.
14 StundenDieser 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.
Einführung in Claude AI: Konversationelle KI und Geschäftsanwendungen
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsleute, Kundensupport-Teams und Technikbegeisterte, die die Grundlagen von Claude AI verstehen und für Geschäftsanwendungen nutzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Fähigkeiten und Anwendungsfälle von Claude AI zu verstehen.
- Claude AI effektiv einzurichten und mit ihr zu interagieren.
- Geschäftsabläufe mit konversationeller KI zu automatisieren.
- Kundenbindung und -support mit KI-gesteuerten Lösungen zu verbessern.
LangGraph Applications in Finance
35 StundenLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
- Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
- Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
- Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph Grundlagen: Graphbasierte LLM-Prompting und -Kettenierung
14 StundenLangGraph 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 in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 StundenLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Legal Applications
35 StundenLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
- Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
- Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
- Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Erstellen dynamischer Workflows mit LangGraph und LLM-Agents
14 StundenLangGraph 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 für die Marketingautomatisierung
14 StundenLangGraph 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.
Erste Schritte mit Ollama: Lokale KI-Modelle ausführen
7 StundenDieses 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.