Erweiterte LLMs für NLP-Aufgaben Schulung
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind KI-Modelle, die große Mengen natürlicher Sprachdaten wie Text, Sprache und Audio verarbeiten und erzeugen können. LLMs können die Muster und die Struktur ihrer eingegebenen Trainingsdaten lernen und dann neue Daten mit ähnlichen Merkmalen erzeugen. LLMs können auch verschiedene Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausführen, wie z. B. das Verstehen natürlicher Sprache (NLU), die Inferenz natürlicher Sprache (NLI), die Erstellung und Vervollständigung von Wissensgraphen, das Schlussfolgern mit gesundem Menschenverstand, die Erzeugung und Verwaltung von Dialogen sowie die Erzeugung und das Verstehen multimodaler Inhalte.
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, KI-Entwickler und KI-Enthusiasten, die LLMs verwenden möchten, um verschiedene NLP-Aufgaben auszuführen und neuartige und vielfältige Inhalte für unterschiedliche Zwecke zu erstellen.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein,:
- Eine Entwicklungsumgebung mit LLMs und wichtigen Werkzeugen einzurichten.
- NLU- und NLI-Aufgaben mit LLMs fachkundig durchzuführen.
- Wissensgraphen zu extrahieren, abzuleiten und effektiv zu nutzen.
- Dialoge mit LLMs für konversationelle Anwendungen zu generieren und zu verwalten.
- Bewertung der Qualität und Vielfalt der von LLMs und generativer KI erzeugten Inhalte.
- Anwendung ethischer Prinzipien, die einen fairen und verantwortungsvollen Einsatz von LLMs gewährleisten.
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 LLMs und generative KI
- Erforschung von Techniken und Modellen
- Erörterung von Anwendungen und Anwendungsfällen
- Identifizierung von Herausforderungen und Grenzen
Verwendung von LLMs für NLU-Aufgaben
- Sentiment-Analyse
- Erkennung benannter Entitäten
- Extraktion von Relationen
- Semantisches Parsing
Verwendung von LLMs für NLI-Aufgaben
- Entailment-Erkennung
- Erkennung von Widersprüchen
- Erkennung von Paraphrasen
Verwendung von LLMs für Wissensgraphen
- Extrahieren von Fakten und Beziehungen aus Text
- Ableiten von fehlenden oder neuen Fakten
- Verwendung von Wissensgraphen für nachgelagerte Aufgaben
Verwendung von LLMs für Commonsense Reasoning
- Generierung plausibler Erklärungen, Hypothesen und Szenarien
- Verwendung von Commonsense-Wissensbasen und -Datensätzen
- Evaluierung von Commonsense Reasoning
Verwendung von LLMs für die Dialoggenerierung
- Generierung von Dialogen mit Konversationsagenten, Chatbots und virtuellen Assistenten
- Verwaltung von Dialogen
- Verwendung von Dialogdatensätzen und Metriken
Verwendung von LLMs für multimodale Generierung
- Generierung von Bildern aus Text
- Generierung von Text aus Bildern
- Generierung von Videos aus Text oder Bildern
- Generierung von Audio aus Text
- Generierung von Text aus Audio
- Generierung von 3D-Modellen aus Text oder Bildern
Verwendung von LLMs für Meta-Lernen
- Anpassung von LLMs an neue Domänen, Aufgaben oder Sprachen
- Lernen aus Beispielen mit wenigen oder gar keinen Aufnahmen
- Verwendung von Meta-Learning- und Transfer-Learning-Datensätzen und -Rahmenwerken
Verwendung von LLMs für adversariales Lernen
- Verteidigung von LLMs gegen bösartige Angriffe
- Erkennen und Abschwächen von Verzerrungen und Fehlern in LLMs
- Verwendung von Datensätzen und Methoden für adversariales Lernen und Robustheit
Evaluierung von LLMs und generativer KI
- Bewertung der Qualität und Vielfalt von Inhalten
- Verwendung von Metriken wie Inception Score, Fréchet Inception Distance und BLEU Score
- Verwendung von menschlichen Bewertungsmethoden wie Crowdsourcing und Umfragen
- Verwendung von kontradiktorischen Bewertungsmethoden wie Turing-Tests und Diskriminatoren
Anwendung ethischer Grundsätze für LLMs und generative KI
- Sicherstellung von Fairness und Verantwortlichkeit
- Vermeidung von Missbrauch und Zweckentfremdung
- Respektierung der Rechte und der Privatsphäre von Inhaltserstellern und Verbrauchern
- Förderung der Kreativität und Zusammenarbeit von Menschen und KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis grundlegender KI-Konzepte und -Terminologie
- Erfahrung mit Python Programmierung und Datenanalyse
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
- Ein Verständnis der Grundlagen von LLMs und deren Anwendungen
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- KI-Entwickler
- KI-Enthusiasten
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Erweiterte LLMs für NLP-Aufgaben Schulung - Booking
Erweiterte LLMs für NLP-Aufgaben Schulung - Enquiry
Erweiterte LLMs für NLP-Aufgaben - 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.
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.
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: 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 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 rechtliche Anwendungen
35 StundenErstellen 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.
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.
Kostenwirksame LLM-Architekturen: Mistral im großen Maßstab (Leistungs- und Kostenoptimierung)
14 StundenMistral ist eine familie von leistungsfähigen großen Sprachmodellen, die auf eine kosteneffiziente Betriebsabwicklung im großen Maßstab optimiert sind.
Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Infrastruktur-Ingenieure, Cloud-Architekten und MLOps-Führungskräfte, die Mistral-basierte Architekturen zur maximalen Durchsatzleistung und minimalen Kosten gestalten, bereitstellen und optimieren möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Skalierbare Bereitstellungsmuster für Mistral Medium 3 zu implementieren.
- Batching, Quantisierung und effiziente Servicestrategien anzuwenden.
- Inferenzkosten zu optimieren, während die Leistung gewährleistet wird.
- Für Unternehmensworkloads production-fähige Servicetopologien zu gestalten.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxisübungen.
- Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsoptionen
- Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.
Produktisierung von Konversationsassistenten mit Mistral-Connectoren und -Integrationen
14 StundenMistral AI ist eine offene KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, konversationsfähige Assistenten in Unternehmens- und Kundenschnittstellen zu integrieren.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an produktmanagerische Führungskräfte, Full-Stack-Entwickler und Integrationsingenieure auf Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau, die lernen möchten, konversationsfähige Assistenten unter Verwendung von Mistral-Konnektoren und -Integrationen zu gestalten, zu integrieren und als Produkt anzubieten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Aufgaben zu erfüllen:
- Mistral-Konversationsmodelle mit Unternehmens- und SaaS-Konnektoren zu integrieren.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fundierte Antworten umzusetzen.
- UX-Muster für interne und externe Chat-Assistenten zu gestalten.
- Assistenten in Produktabläufe für realweltliche Anwendungsfälle zu integrieren.
Kursformat
- Wechselläufige Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Integrationsübungen.
- Laborentwicklung von Konversationsassistenten.
Kursanpassungsoptionen
- Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um die Anordnung vorzunehmen.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 StundenMistral Medium 3 ist ein hochleistungsfähiges, multimodales großes Sprachmodell, das für die produktionsgrade Bereitstellung in Unternehmensumgebungen entwickelt wurde.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI/ML-Ingenieure, Plattformarchitekten und MLOps-Teams, die Mistral Medium 3 für unternehmensspezifische Anwendungsfälle bereitstellen, optimieren und sichern möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Mistral Medium 3 mit API-Optionen und selbstgehosteten Lösungen zu bereitstellen.
- Die Inferenzleistung und Kosten zu optimieren.
- Multimodale Anwendungsfälle mit Mistral Medium 3 umzusetzen.
- Sicherheits- und Konformitätsbest Practices für Unternehmensumgebungen anzuwenden.
Kursformat
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxisübungen.
- Hände-am-Code-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsmöglichkeiten
- Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Mistral für verantwortungsbewusste KI: Datenschutz, Datensouveränität und Unternehmenskontrollen
14 StundenMistral AI ist eine offene und unternehmensreife KI-Plattform, die Funktionen für sichere, einhaltbare und verantwortungsvolle KI-Bereitstellungen bereitstellt.
Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Compliance-Leiter, Sicherheitsarchitekten und Rechts- und Operations-Stakeholder, die verantwortungsvolle KI-Praktiken mit Mistral implementieren möchten, indem sie auf Datenschutz, Datensouveränität und unternehmensinterne Kontrollmechanismen zurückgreifen.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Privatsphäre-schützende Techniken in Mistral-Bereitstellungen umzusetzen.
- Datensouveränitätsstrategien anzuwenden, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
- Unternehmensreife Kontrollen wie RBAC, SSO und Audits aufzusetzen.
- Vendor- und Bereitstellungs-Optionen für die Compliance-Ausrichtung zu evaluieren.
Kursformat
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Compliance-fokussierte Fallstudien und Übungen.
- Praktische Implementierung von unternehmensreifen KI-Kontrollen.
Kursanpassungsoptionen
- Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um die Anforderungen abzustimmen.
Multimodale Anwendungen mit Mistral-Modellen (Vision, OCR & Dokumentverarbeitung)
14 StundenMistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die nun in multimodale Workflows erweitert werden und sowohl Sprach- als auch Bildaufgaben für Unternehmen und Forschungsanwendungen unterstützen.
Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Forscher, angewandte Ingenieure und Produktteams, die multimodale Anwendungen mit Mistral-Modellen entwickeln möchten, einschließlich OCR- und Dokumentverarbeitungsworkflows.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Mistral-Modelle für multimodale Aufgaben einzurichten und zu konfigurieren.
- OCR-Workflows umzusetzen und sie mit NLP-Pipelines zu integrieren.
- Dokumentverarbeitungsanwendungen für unternehmensspezifische Use Cases zu gestalten.
- Vision-Text-Suchfunktionen und assistive Benutzeroberflächen zu entwickeln.
Kursformat
- Interaktives Seminar und Diskussion.
- Praktische Programmierübungen.
- Laborumsetzung von multimodalen Pipelines im Live-Modus.
Kursanpassungsoptionen
- Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.