Große Sprachmodelle (LLMs) und Bestärkendes Lernen (RL) Schulung
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind fortschrittliche neuronale Netze, die darauf ausgelegt sind, menschlich anmutenden Text auf Basis der erhaltenen Eingaben zu verstehen und zu generieren. Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL) ist eine Form des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch das Ausführen von Aktionen in einer Umgebung lernt, Entscheidungen zu treffen, um kumulative Belohnungen zu maximieren.
Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ein umfassendes Verständnis sowie praktische Fähigkeiten in den Bereichen Große Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkendes Lernen (RL) erwerben möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:
- Die Komponenten und Funktionsweisen von Transformer-Modellen verstehen.
- LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen optimieren und fine-tunen.
- Die Grundprinzipien und Methodologien des verstärkenden Lernens begreifen.
- Lernen, wie Techniken des verstärkenden Lernens die Leistung von LLMs verbessern können.
Kursformat
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Trainingsaufgaben.
- Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Schulungsübersicht
Einführung in Große Sprachmodelle (LLMs)
- Übersicht über LLMs
- Definition und Bedeutung
- Anwendungen in der KI heute
Transformer-Architektur
- Was ist ein Transformer und wie funktioniert er?
- Hauptkomponenten und Merkmale
- Embedding und Positions-Kodierung
- Multi-Head-Aufmerksamkeit
- Feed-Forward-Neuronalen Netzwerk
- Normalisierung und Residualverbindungen
Transformer-Modelle
- Selbst-Aufmerksamkeitsmechanismus
- Encoder-Decoder-Architektur
- Positions-Embeddings
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- GPT (Generative Pretrained Transformer)
Leistungsoptimierung und Fallstricke
- Kontextlänge
- Mamba und State-Space-Modelle
- Flash Attention
- Sparse Transformers
- Vision Transformers
- Bedeutung der Quantisierung
Verbesserung von Transformer-Modellen
- Retrieval-Augmented Text Generation
- Mixture of Models
- Tree of Thoughts
Fine-Tuning
- Theorie der Low-Rank Adaptation
- Fine-Tuning mit QLora
Scaling-Gesetze und Optimierung in LLMs
- Bedeutung von Scaling-Gesetzen für LLMs
- Skalierung von Daten- und Modellgröße
- Rechenintensive Skalierung
- Parameter-Effizienz-Steigerung
Optimierung
- Zusammenhang zwischen Modellgröße, Datengröße, Rechenbudget und Inferenanforderungen
- Optimierung der Leistung und Effizienz von LLMs
- Bewährte Praktiken und Tools für das Training und Fine-Tuning von LLMs
Training und Fine-Tuning von LLMs
- Schritte und Herausforderungen beim Training von LLMs von Grund auf
- Datenerwerb und -pflege
- Anforderungen an große Datenmengen, CPU und Speicher
- Herausforderungen bei der Optimierung
- Landschaft offener-source LLMs
Grundlagen des Verstärkenden Lernens (RL)
- Einführung in das Verstärkende Lernen
- Lernen durch positive Verstärkung
- Definition und Kernkonzepte
- Markov-Entscheidungsprozess (MDP)
- Dynamische Programmierung
- Monte-Carlo-Methoden
- Temporal-Difference-Lernen
Deep Reinforcement Learning
- Deep Q-Networks (DQN)
- Proximal Policy Optimization (PPO)
- Elemente des Verstärkenden Lernens
Integration von LLMs und Verstärkendem Lernen
- Kombination von LLMs mit Verstärkendem Lernen
- Einsatz von RL in LLMs
- Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
- Alternativen zu RLHF
Fallstudien und Anwendungen
- Anwendungen in der Praxis
- Erfolgsgeschichten und Herausforderungen
Fortgeschrittene Themen
- Fortgeschrittene Techniken
- Fortgeschrittene Optimierungsmethoden
- Aktuelle Forschung und Entwicklungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine Learning
Zielgruppe
- Data Scientists
- Softwareentwickler
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Große Sprachmodelle (LLMs) und Bestärkendes Lernen (RL) Schulung - Buchung
Große Sprachmodelle (LLMs) und Bestärkendes Lernen (RL) Schulung - Anfrage
Große Sprachmodelle (LLMs) und Bestärkendes Lernen (RL) - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
LangGraph fortgeschritten: Optimierung, Debugging und Überwachung komplexer Graphen
35 StundenLangGraph 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.
Coding-Agents mit Devstral erstellen: Von der Agenten-Design bis zum Tooling
14 StundenDevstral 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.
Open-Source Model Ops: Selbst-Hosting, Fine-Tuning und Governance mit Devstral- und Mistral-Modellen
14 StundenDevstral- 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.
LangGraph-Anwendungen im Finanzwesen
35 StundenLangGraph 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-Grundlagen: Graphbasiertes Prompting und Chaining für LLMs
14 StundenLangGraph 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 im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen
35 StundenLangGraph 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 für legale Anwendungen
35 StundenLangGraph 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.
Dynamische Workflows mit LangGraph und LLM-Agenten aufbauen
14 StundenLangGraph 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 für Marketing-Automatisierung
14 StundenLangGraph 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: Private ChatOps, Integrationen & Admin-Steuerungen
14 StundenLe 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.
Kosteneffiziente LLM-Architekturen: Mistral im Maßstab (Leistungs- / Kosten-Ingenieurwesen)
14 StundenMistral 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.
Produktreife von conversational Assistants mit Mistral-Connectors und Integrationen
14 StundenMistral AI ist eine offene KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, konversationelle Assistenten für unternehmensinterne und kundenorientierte Workflows zu entwickeln und zu integrieren.
Dieser Kurs wird von einem Dozenten geleitet (live, online oder vor Ort) und richtet sich an Produktmanager, Full-Stack-Entwickler sowie Integrationsingenieure mit Grundlagen- bis Mittelstufenniveau, die konversationelle Assistenten entwerfen, integrieren und produktionsreif machen möchten – unter Verwendung von Mistral-Connectors und Integrationen.
Nach diesem Training sind die Teilnehmer in der Lage:
- Mistral Conversational Models mit Unternehmens- und SaaS-Connectors zu integrieren.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) für fundierte Antworten umzusetzen.
- UX-Muster für interne und externe Chat-Assistenten zu entwerfen.
- Assistenten in Produkt-Workflows für reale Anwendungsfälle bereitzustellen.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praktische Integrationsübungen.
- Live-Lab-Entwicklung von konversationellen Assistenten.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Enterprise-Grade-Deployments mit Mistral Medium 3
14 StundenMistral Medium 3 ist ein hochleistungsfähiges, multimodales Large Language Model, das für den produktionsreifen Einsatz in Unternehmensumgebungen konzipiert wurde.
Dieser lehrgangsgeleitete, live stattfindende Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an KI-/ML-Ingenieure der mittleren bis fortgeschrittenen Stufe, Platform-Architekten und MLOps-Teams, die Mistral Medium 3 für Unternehmensanwendungen bereitstellen, optimieren und absichern möchten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Mistral Medium 3 über API- und Self-Hosting-Optionen bereitzustellen.
- Die Inference-Leistung und die Kosten zu optimieren.
- Multimodale Anwendungsfälle mit Mistral Medium 3 zu implementieren.
- Sicherheits- und Compliance-Best-Practices für Unternehmensumgebungen anzuwenden.
Format des Kurses
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viele Übungen und Praxisphasen.
- Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Mistral für verantwortungsvolle KI: Datenschutz, Datenresidenz & Unternehmenskontrollen
14 StundenMistral AI ist eine offene und unternehmenseigene KI-Plattform, die Funktionen für sichere, konforme und verantwortungsvolle KI-Einführungen bietet.
Dieser instructor-led, live-Schulungskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Compliance-Lead-Personen, Sicherheitsarchitekten sowie rechtliche und operative Interessenvertretungen auf mittlerem Niveau, die Verantwortungsvolle-KI-Praktiken mit Mistral umsetzen möchten, indem sie Datenschutz-, Datenresidenz- und Unternehmenskontrollmechanismen nutzen.
Abschließend können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer:
- Datenschutzfreundliche Techniken bei Mistral-Einführungen anwenden.
- Datenresidenzstrategien zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen einsetzen.
- Unternehmensgrad-Kontrollen wie RBAC, SSO und Audit-Logs einrichten.
- Anbieter- und Einsatzoptionen zur Sicherstellung der Konformität bewerten.
Kursformat
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Fallstudien und Übungen mit Fokus auf Compliance.
- Praktische Implementierung von Unternehmens-KI-Kontrollen.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Falls Sie einen maßgeschneiderten Schulungskurs für dieses Angebot wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangierung.
Multimodale Anwendungen mit Mistral-Modellen (Vision, OCR & Dokumentenverständnis)
14 StundenMistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die nun auch multimodale Workflows unterstützen und sowohl Sprach- als auch Bildverarbeitungsaufgaben für Unternehmens- und Forschungsanwendungen ermöglichen.
Dieser von Dozent:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Forschende, angewandte Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Produktteams auf dem mittleren Niveau, die multimodale Anwendungen mit Mistral-Modellen entwickeln möchten, einschließlich OCR-Pipelines und Systemen zum Dokumentenverständnis.
Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmende:
- Mistral-Modelle für multimodale Aufgaben einrichten und konfigurieren.
- OCR-Abläufe implementieren und mit NLP-Pipelines integrieren.
- Anwendungen zum Dokumentenverständnis für Unternehmensanwendungsfälle entwerfen.
- Funktionalitäten zur Bild-Text-Suche und assistive Benutzeroberflächen entwickeln.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Praktische Programmierübungen.
- Live-Lab-Implementierung multimodaler Pipelines.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir das Arrangement vereinbaren können.
