Online Large Language Models (LLMs) Schulung in Österreich

Diese unterrichtsgestützte, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Führungskräfte des Senior Managements, die verstehen möchten, was LLMs sind, deren potenzielle Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse erkunden und praktische Anwendungen von KI-Tools wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder Grok für reale Aufgaben wie Content-Erstellung, Datenzusammenfassungen und Entscheidungsunterstützung bewerten wollen.

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

• Zu verstehen, was LLMs sind und wie Tools wie ChatGPT und Copilot funktionieren.
• Prompting-Techniken anzuwenden, um praktische und zuverlässige Ergebnisse von LLMs zu erzielen.
• Reale Anwendungsfälle wie das Erstellen von E-Mails, das Zusammenfassen von Dokumenten und die Automatisierung der Produktivität zu bewerten.
• Investitionsmöglichkeiten und strategische Anwendungen für die Einführung von KI zu identifizieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Führungskräfte, die das strategische Potenzial von LLMs und unternehmensweiten KI-Tools verstehen möchten. Die Teilnehmer erfahren, wie sie diese Tools in übergeordnete Arbeitsabläufe integrieren, effektivere Prompts formulieren und Chancen zur Steigerung der Produktivität und der Rendite (ROI) durch den Einsatz von KI bewerten können.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Zu verstehen, wie LLMs funktionieren und wie Tools wie ChatGPT und Copilot sie einsetzen.
• Prompt-basierte Interaktionen zur Automatisierung und Beschleunigung von Aufgaben zu nutzen.
• KI-Tools in realen Szenarien einzusetzen, z. B. beim Erstellen von E-Mails, Zusammenfassen von Berichten und Überprüfen von Vereinbarungen.
• Strategische Vorteile, Einschränkungen sowie Lizenzierungsaspekte bei der Einführung von LLMs zu bewerten.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Forschende, Data Scientists und Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die Meta AIs große Sprachmodelle verstehen, feinabstimmen und für verschiedene NLP-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Die Architektur und Funktionsweise von Meta AIs großen Sprachmodellen verstehen.
• Meta AI LLMs für spezifische Anwendungsfälle einrichten und feinabstimmen.
• LLM-basierte Anwendungen wie Textzusammenfassung, Chatbots und Sentiment-Analyse implementieren.
• Große Sprachmodelle effizient optimieren und bereitstellen.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Profis auf mittlerem Niveau, Business Analysten und Technologieentscheider, die die Grundlagen der generativen KI und die Anwendungen von LLMs in Geschäftsumgebungen verstehen möchten. Die Teilnehmer lernen mehr über Transformer, Prompt Engineering und ethische Aspekte bei der Implementierung dieser Modelle für reale Lösungen.

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

• Die zugrunde liegenden Prinzipien der generativen KI und großer Sprachmodelle zu verstehen.
• LLMs für spezifische Geschäftsanwendungen zu implementieren und feinabzustimmen (fine-tunen).
• Prompt-Engineering-Techniken für optimale Modellausgaben anzuwenden.
• Ethische Überlegungen zu erkennen und Risiken beim Einsatz von LLMs zu managen.

Diese live dozierte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Profis auf mittlerem Niveau, Ethiker:innen, Data Scientists und Ingenieur:innen sowie politische Entscheidungsträger:innen und Stakeholder:innen, die das ethische Umfeld von LLMs verstehen und navigieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Ethische Probleme und Herausforderungen im Zusammenhang mit LLMs zu identifizieren.
• Ethische Rahmenwerke und Prinzipien auf das Deployment von LLMs anzuwenden.
• Die gesellschaftliche Auswirkung von LLMs zu bewerten und potenzielle Risiken zu mindern.
• Strategien für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Nutzung zu entwickeln.

Dieser instruktionsgeleitete, live durchgeführte Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Praktiker und Data Scientists auf Intermediate-Niveau, Content-Creator und Übersetzer sowie globale Unternehmen, die LLMs für Sprachübersetzungen und die Erstellung mehrsprachiger Inhalte nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:innen:

• die Prinzipien des sprachübergreifenden Lernens und der Übersetzung mit LLMs verstehen.
• LLMs zur Übersetzung von Inhalten zwischen verschiedenen Sprachen implementieren.
• mehrsprachige Datensätze für das Training von LLMs erstellen und verwalten.
• Strategien zur Aufrechterhaltung von Konsistenz und Qualität in der Übersetzung entwickeln.

Diese instruktorgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzanalysten, Data Scientists und Investmentfachleute auf fortgeschrittenem Niveau, die LLMs zur Analyse und Vorhersage von Finanzmärkten nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Anwendung von LLMs in der Finanzmarktanalyse zu verstehen.
• LLMs einzusetzen, um Finanznachrichten, Berichte und Daten für Markteinblicke zu verarbeiten.
• Predictive Modelle für Aktienkurse, Markttrends und wirtschaftliche Indikatoren zu entwickeln.
• Erkenntnisse aus LLMs in den Prozess der Investitionsentscheidungen zu integrieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Umweltwissenschaftler und Forscher, Datenanalysten sowie politische Entscheidungsträger und Umweltschützer auf mittlerem Kenntnisstand, die LLMs für die Umweltmodellierung und -analyse nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Anwendung von LLMs in den Umweltwissenschaften verstehen.
• LLMs zur Analyse und Modellierung von Umweltdaten einsetzen.
• LLM-Ausgaben für Umweltverträglichkeitsprüfungen interpretieren.
• Gefundene Erkenntnisse wirksam kommunizieren, um politische Maßnahmen und Naturschutzbemühungen zu informieren.

Diese instruktorgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf mittlerem Niveau für VR und AR, Spieledesigner und KI-Ingenieure, die LLMs in VR- und AR-Anwendungen integrieren möchten, um ansprechendere und responsivere Umgebungen zu schaffen.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

• Die Rolle von LLMs bei der Erstellung immersiver VR- und AR-Erfahrungen verstehen.
• VR- und AR-Anwendungen entwickeln, die LLMs für interaktive Dialoge und Inhaltserstellung nutzen.
• LLMs mit VR- und AR-Entwicklungstools integrieren, um die Nutzerbindung zu steigern.
• Best Practices für das Design KI-gesteuerter Erzählungen und Interaktionen in virtuellen Räumen anwenden.

Dieser live dozierte Lehrgang in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, Machine-Learning-Ingenieure und Softwareentwickler, die Large Language Models (LLMs) für multimodale Daten in fortgeschrittenen KI-Anwendungen einsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erworben haben:

• Die Grundlagen des multimodalen Lernens mit LLMs verstehen.
• LLMs implementieren, um Text-, Bild- und Audiodaten zu verarbeiten und zu analysieren.
• Anwendungen entwickeln, die die Vorteile der Multimodalität von Datenintegration nutzen.
• Die Leistung multimodaler LLM-Systeme bewerten.

Diese unter Anleitung stattfindende, live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersicherheitsexpert:innen und Data Scientists auf mittlerem Fachniveau, die LLMs nutzen möchten, um ihre Cybersicherheitsmaßnahmen und Threat Intelligence zu verbessern.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Die Rolle von LLMs in der Cybersicherheit verstehen.
• LLMs zur Bedrohungserkennung und -analyse implementieren.
• LLMs für Sicherheitsautomatisierung und -antwort nutzen.
• LLMs in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur integrieren.

Diese instructor-gestützte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Business Analysten auf mittlerem Niveau, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen möchten, um Trends und Verhaltensweisen in verschiedenen Branchen zu prognostizieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von LLMs und ihre Rolle in der prädiktiven Analytik zu verstehen.
• LLMs zur Analyse und Prognose von Daten in verschiedenen Branchen einzusetzen.
• Die Effektivität prädiktiver Modelle mit Hilfe von LLMs zu bewerten.
• LLMs in bestehende Datenverarbeitungs-Pipelines zu integrieren.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (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.

Diese von Lehrkräften geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Content-Ersteller, Marketingspezialisten und EdTech-Experten, die die Kraft von LLMs nutzen möchten, um hochwertige, vielfältige und ansprechende Inhalte in verschiedenen Domänen zu generieren.

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

• Die Fähigkeiten von LLMs und deren Anwendung bei der Inhaltserstellung zu verstehen.
• LLMs einzurichten und zur Generierung verschiedener Arten von Inhalten zu verwenden.
• Bewährte Praktiken für das Prompting und Feintuning von LLMs anzuwenden, um erwünschte Ergebnisse zu erzielen.
• Die Qualität KI-generierter Inhalte zu bewerten und diese für spezifische Zielgruppen zu verfeinern.
• Fortschrittliche Techniken zur kreativen und multimodalen Inhaltserstellung mit LLMs zu erkunden.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Pädagogen, EdTech-Experten und Forscher mit unterschiedlichem Erfahrungsstand und Fachwissen, die LLMs nutzen möchten, um personalisierte Bildungserfahrungen zu schaffen.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Architektur und Funktionsweise von LLMs zu verstehen.
• Gelegenheiten zur Personalisierung von Bildungsinhalten mithilfe von LLMs zu identifizieren.
• Angepasste Lernplattformen zu entwerfen, die LLMs zur Inhaltsanpassung nutzen.
• LLM-gestützte Strategien zur Steigerung der Schülerbindung und der Lernergebnisse umzusetzen.
• Die Wirksamkeit von LLMs in Bildungskontexten zu bewerten und datenbasierte Entscheidungen für Verbesserungen zu treffen.

Dieser unter Anleitung eines Dozenten durchgeführte Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Praktiker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntnissniveau, die Open-Weight-Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische geschäftliche oder interne Anwendungen feinabstimmen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• das Ökosystem und die Unterschiede zwischen Open-Source-LLMs zu verstehen.
• Datensätze und Feinabstimmungskonfigurationen für Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen vorzubereiten.
• Feinabstimmungspipelines mit Hugging Face Transformers und PEFT auszuführen.
• feinabgestimmte Modelle in sicheren Umgebungen zu evaluieren, zu speichern und bereitzustellen.

Dieser von Instruktoren geleitete, live stattfindende Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und Data Scientists mit Anfänger- bis fortgeschrittenem Kenntnissen, die LLMs in Spracherkennungs- und Synthesesystemen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von LLMs in Sprachtechnologien zu verstehen.
• LLMs für eine genaue Spracherkennung und natürlich klingende Sprachsersynthese zu implementieren.
• LLMs mit Spracherkennungs-Engines und Sprachsynthesizern zu integrieren.
• Die Leistung von Sprachsystemen unter Verwendung von LLMs zu bewerten und zu verbessern.
• Aktuell über aktuelle Trends und zukünftige Entwicklungen in den Sprachtechnologien informiert zu bleiben.

Diese unter Anleitung durchgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Kundendienst- und IT-Fachkräfte auf Einsteiger- bis fortgeschrittenem Niveau, die LLMs implementieren möchten, um responsivere und intelligentere Kundensupport-Chatbots zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen und die Architektur von Large Language Models (LLMs) zu verstehen.
• LLMs im Kundensupport zu entwerfen und zu integrieren.
• Die Antwortfähigkeit und Benutzererfahrung von Chatbots zu verbessern.
• Ethische Aspekte zu berücksichtigen und die Einhaltung branchenspezifischer Standards sicherzustellen.
• Einen auf LLMs basierenden Chatbot für den praktischen Einsatz bereitzustellen und zu warten.

Diese instructor-led, live Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure mit mittlerem Know-how, die große Sprachmodelle günstiger und effizienter anpassen möchten, unter anderem mit Verfahren wie LoRA, Adapter Fine-Tuning und Prefix Tuning.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• die Theorie hinter parameter-effizienten Feinabstimmungsansätzen verstehen.
• LoRA, Adapter Fine-Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT implementieren.
• Leistungs- und Kostenvorteile von PEFT-Verfahren im Vergleich zum vollständigen Feinabstimmen (Full Fine-Tuning) gegeneinander abwägen.
• fine-tuned LLMs mit reduziertem Rechen- und Speicherbedarf deployen und skalieren.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure, KI-Entwickler und Data Scientists auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die erlernen möchten, wie sie QLoRA nutzen können, um große Modelle effizient für spezifische Aufgaben und Anpassungen feinzustimmen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
• QLoRA bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen zu implementieren.
• Die Leistung der Feinabstimmung auf begrenzten Rechenressourcen durch Quantierung zu optimieren.
• Feingestimmte Modelle effizient in Echtweltanwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Workshop in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Daten- und Marketingfachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die LLMs anwenden möchten, um die öffentliche Stimmung aus verschiedenen Textquellen wie Social-Media-Beiträgen, Produktbewertungen und Kundenfeedback zu analysieren und zu interpretieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundsätze der Sentiment-Analyse und deren Anwendung mit LLMs zu verstehen.
• Datensätze für die Sentiment-Analyse vorzubereiten und aufzubereiten.
• LLMs zu trainieren und feinabzustimmen (fine-tuning), um die Stimmung in Texten genau widerzuspiegeln.
• Die Stimmung in Echtzeit aus Social Media und anderen Textquellen zu analysieren.
• Gewonnene Erkenntnisse der Sentiment-Analyse in Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozesse zu integrieren.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und technische Dokumentaristen auf fortgeschrittenem Niveau, die LLMs nutzen möchten, um ihren Codierungsworkflow zu optimieren und detaillierte, umfassende Dokumentation zu erstellen.

Abschließend werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von LLMs bei der Automatisierung der Codegenerierung und Softwaredokumentation zu verstehen.
• LLMs zur Erstellung präziser und effizienter Codefragmente und Dokumentation einzusetzen.
• LLMs in den Softwareentwicklungslebenszyklus zu integrieren, um die Produktivität zu steigern.
• Hochwertige Dokumentationsstandards durch automatisierte Tools aufrechtzuerhalten.
• Ethische Aspekte und bewährte Praktiken für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung zu berücksichtigen.

Diese Dozent:in-geführte, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte aus dem Geschäftsleben und Datendienstleister, die das Potenzial von LLMs nutzen möchten, um Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen und Anwendungen von LLMs im Kontext von Business Intelligence zu verstehen.
• LLMs anzuwenden, um große Datensätze zu analysieren und bedeutungsvolle Erkenntnisse zu extrahieren.
• LLM-gestützte Analysen in strategische Geschäftsentscheidungsprozesse zu integrieren.
• Ethische Überlegungen und Best Practices für den Einsatz von LLMs im Geschäftskontext zu bewerten.
• Zukünftige Trends in der KI-Vorhersage zu antizipieren und sich auf die sich entwickelnde Landschaft des Business Intelligence vorzubereiten.

Dieser dozentengeleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die LlamaIndex beherrschen möchten, um innovative LLM-gestützte Anwendungen zu entwickeln.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• LlamaIndex für die Nutzung mit LLMs einzurichten und zu konfigurieren.
• Mithilfe von LlamaIndex individuelle Datensätze zu indizieren und abzufragen, um die Funktionalität von LLMs zu verbessern.
• Sophistische Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln, die LlamaIndex und LLMs nutzen.
• Best Practices für den Umgang mit LLMs und LlamaIndex zu verstehen und anzuwenden.
• Ethische Überlegungen beim Einsatz von LLM-gestützten Anwendungen zu navigieren.

Diese instructor-led-live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Forscher auf mittlerem Niveau, Machine-Learning-Experten und Data Scientists, die LlamaIndex nutzen möchten, um die Fähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern und sie für verschiedene Anwendungen genauer und zuverlässiger zu machen.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

• Die Prinzipien und Komponenten von LlamaIndex verstehen.
• Daten für die Verwendung mit LLMs erfassen und strukturieren.
• Kontextuelle Erweiterung implementieren, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.
• LlamaIndex in bestehende KI-Systeme und Arbeitsabläufe integrieren.

Diese live angebotene Schulung mit Dozent Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die die Potenziale von Prompt Engineering und Few-Shot-Learning nutzen möchten, um die Leistung von LLMs für reale Anwendungen zu optimieren.

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

• Die Prinzipien des Prompt Engineering und Few-Shot-Learnings zu verstehen.
• Effektive Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Few-Shot-Techniken einzusetzen, um LLMs mit minimalem Datenaufwand anzupassen.
• Die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Ingenieure, KI-Spezialisten und Lokalisierungsleiter, die Large Language Model (LLM)-Systeme für automatische Übersetzung, Qualitätsbewertung und Unternehmens-Governance implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• LLM-Lokalisierungs-Pipelines im Unternehmensmaßstab aufbauen, die offene und proprietäre Modelle integrieren.
• Automatische QA-Workflows und Qualitätsmetriken für Übersetzungskonsistenz implementieren.
• Governance- und Genehmigungsrahmenwerke für die Produktion mehrsprachiger Inhalte etablieren.
• Skalierbare, überprüfbare LLM-basierte Lokalisierungssysteme in sicheren Umgebungen bereitstellen.

KI für SQL bezeichnet die Anwendung von künstlicher Intelligenz und großen Sprachmodellen (LLMs) zur Automatisierung, Optimierung und Verbesserung der Generierung, Ausführung und Interpretation von SQL-Abfragen in unternehmensweiten Datenumgebungen.

Diese dozentengeführte,Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Data Engineers und technische Führungskräfte auf mittlerem Niveau, die KI-Funktionen in ihre SQL-Arbeitsabläufe integrieren möchten, um Abfragen in natürlicher Sprache, intelligente Optimierung und automatisierte Datenanalyse zu ermöglichen.

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

• LLMs wie GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen und Mistral in SQL-Umgebungen zu integrieren.
• NL2SQL-Pipelines (Natural Language to SQL) für den gesprächsartigen Datenzugriff aufzubauen.
• KI-gesteuerte Abfrageoptimierung und Fehlererkennung zu implementieren.
• Sichere und überprüfbare AI-SQL-Arbeitsabläufe für den Unternehmensgebrauch zu designen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

LangGraph 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.

Vertex AI bietet leistungsstarke Tools zum Erstellen multimodaler LLM-Workflows, die Text-, Audio- und Bilddaten in einer einzigen Pipeline integrieren. Durch die Unterstützung langer Kontextfenster und die Parameter der Gemini API können anspruchsvolle Anwendungen in den Bereichen Planung, Schlussfolgerung und grenzüberschreitende Intelligenz realisiert werden.

Dieser live-Trainingskurs (online oder vor Ort) wird von einem Dozenten geleitet und richtet sich an Praktiker auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die multimodale KI-Workflows in Vertex AI entwerfen, implementieren und optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Gemini-Modelle für multimodale Eingaben und Ausgaben nutzen.
• Workflows mit langem Kontext für komplexe Schlussfolgerungen implementieren.
• Pipelines entwerfen, die Text-, Audio- und Bildanalyse integrieren.
• Gemini API-Parameter zur Optimierung von Leistung und Kosteneffizienz konfigurieren.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Praktische Übungen mit multimodalen Workflows.
• Projektbasierte Aufgaben für angewandte multimodale Anwendungsfälle.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie einen maßgeschneiderten Trainingskurs für diesen Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

LangGraph 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.

Diese live durchgeführte, instruktionsgesteuerte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Lokalisierungstechniker auf fortgeschrittenem Niveau, die skalierbare, automatisierte Übersetzungspipelines mit proprietären und Open-Source-LLMs entwerfen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Übersetzungsworkflows mit modernen LLM-Frameworks und APIs zu entwerfen und bereitzustellen.
• Open-Source- und kommerzielle Modelle in skalierbare Übersetzungssysteme zu integrieren.
• Die Übersetzungsqualität durch Feinabstimmung (Fine-Tuning), Prompt Engineering und Automatisierung zu optimieren.
• Kosten effiziente und konforme Übersetzungsinfrastrukturen für Unternehmensumgebungen umzusetzen.

LangGraph 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.

Dieses von Dozent:innen durchgeführte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler:innen mit mittlerem Kenntnisstand, die erlernen möchten, wie man generative KI mit LLMs für verschiedene Aufgaben und Anwendungsbereiche einsetzt.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

• zu erklären, was generative KI ist und wie sie funktioniert.
• die Transformer-Architektur zu beschreiben, die LLMs antreibt.
• empirische Skalierungsgesetze anzuwenden, um LLMs für verschiedene Aufgaben und Randbedingungen zu optimieren.
• modernste Tools und Methoden zum Trainieren, Feinabstimmen (Fine-Tuning) und Bereitstellen von LLMs einzusetzen.
• die Chancen und Risiken der generativen KI für Gesellschaft und Wirtschaft zu diskutieren.

LLMs (Large Language Models) und autonome Agent-Frameworks wie AutoGen und CrewAI verändern die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Änderungsnachverfolgung, Testgenerierung und Alert-Triage automatisieren, indem sie menschenähnliche Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung simulieren.

Dieser dozentengestützte, Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure, die DevOps-Automatisierungsworkflows mit großen Sprachmodellen (LLMs) und Multi-Agenten-Systemen entwerfen und implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflows für intelligente Automatisierung integrieren.
• Testgenerierung, Commit-Analyse und Änderungszusammenfassungen durch Agenten automatisieren.
• Mehrere Agenten zur Triage von Alerts, Erzeugung von Antworten und Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen koordinieren.
• sichere und wartbare, durch Agenten angetriebene Workflows mit Open-Source-Frameworks aufbauen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Postgres ist eine fortschrittliche Open-Source-Relationale-Datenbank, die als Grundlage für KI-gestützte Systeme und Datenintelligence-Anwendungen dienen kann.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenbankfachleute und Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, die KI-Funktionen direkt in Postgres integrieren, verwalten und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmer:

• Postgres-Erweiterungen für KI-Arbeitslasten einrichten und konfigurieren.
• Embeddings und Ähnlichkeitssuche mit pgvector implementieren.
• Open-Source- und proprietäre LLMs mit Postgres für Echtzeiteinblicke integrieren.
• Postgres für die Verarbeitung KI-gesteuerter Abfragen und Workflows optimieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Umfangreiche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses instruktorgeführte Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler:innen, Architekt:innen und Produktmanager:innen mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand im Bereich KI, die Risiken identifizieren und minimieren möchten, die durch LLM-gestützte Anwendungen entstehen – darunter Prompt-Injection, Datenlecks sowie unkontrollierte Ausgabedaten. Dabei werden Sicherheitskontrollen wie Eingabevalidierung, menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop) und Ausgaben-Guardrails integriert.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

• die wesentlichen Schwachstellen von LLM-basierten Systemen zu verstehen
• sichere Designprinzipien auf die Architektur von LLM-Anwendungen anzuwenden
• Werkzeuge wie Guardrails AI und LangChain zur Validierung, Filterung und Erhöhung der Sicherheit einzusetzen
• Techniken wie Sandboxing, Red-Teaming und menschliche Review-Schleifen in produktionsreifen Pipelines zu integrieren

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:

• Die Prinzipien des Fein-Tunings und dessen Anwendungen verstehen.
• Datensätze zur Feinabstimmung vortrainierter Modelle vorbereiten.
• Large Language Models (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabstimmen.
• Die Modellleistung optimieren und häufige Herausforderungen bewältigen.

Der Kurs "LLMs für Code-Verständnis, Refactoring und Dokumentation" ist ein technisches Training mit dem Fokus auf den Einsatz von Large Language Models (LLMs), um die Code-Qualität zu verbessern, technische Schulden abzubauen und Dokumentationsaufgaben in Softwareteams zu automatisieren.

Dieser Instructor-Led Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Softwareprofis auf dem Level von mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnispfeil, die LLMs wie GPT nutzen möchten, um komplexe oder Legacy-Codebasen effektiver zu analysieren, zu refactoren und zu dokumentieren.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• LLMs einzusetzen, um Code, Abhängigkeiten und Logik in unbekannten Repositories zu erklären.
• Anti-Patterns zu identifizieren und den Code zu refactoren, um die Lesbarkeit zu verbessern.
• In-line-Kommentare, README-Dateien und API-Dokumentationen automatisch zu generieren und pflegen.
• LLM-gestützte Erkenntnisse in bestehende CI/CD- und Review-Abläufe zu integrieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um einen maßgeschneiderten Kurs für diesen Themenbereich anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, KI-Entwickler und KI-Interessierte mit mittlerem Kenntnisanforderungenniveau, die LLMs nutzen möchten, um diverse NLP-Aufgaben zu lösen und neue, vielfältige Inhalte für unterschiedliche Zwecke zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Eine Entwicklungsumgebung mit LLMs und erforderlichen Tools einrichten.
• NLU- und NLI-Aufgaben mit LLMs fachgerecht durchführen.
• Wissensgraphen effektiv extrahieren, erschließen und nutzen.
• Dialoge für konversationale Anwendungen mit LLMs generieren und steuern.
• Die Qualität und Vielfalt der von LLMs und generativer KI erzeugten Inhalte bewerten.
• Ethische Prinzipien anwenden und so faire sowie verantwortungsvolle Nutzung von LLMs sicherstellen.

LangGraph 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.

Dieser instruktorgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Anfänger- bis mittlerem Wissensstand, die Large Language Models für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Eine Entwicklungsumgebung einrichten, die ein populäres LLM enthält.
• Ein grundlegendes LLM erstellen und dieses auf einem benutzerdefinierten Datensatz feinjustieren (fine-tunen).
• LLMs für unterschiedliche Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwenden, wie z.B. Textzusammenfassung, Fragebeantwortung, Textgenerierung und mehr.
• LLMs unter Verwendung von Tools wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.

Dieser instruktionsgeleitete, live stattfindende Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Observability- und SRE-Ingenieure, die LLMs und KI in ihre Monitoring-, Alerting- und Incident-Analyse-Workflows integrieren möchten.

Dieses live geleitete Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Support-Profis, die KI-Tools und Automatisierungsplattformen nutzen möchten, um Supportprozesse zu rationalisieren, Antworten zu standardisieren und manuellen Dokumentationsaufwand zu reduzieren.

Dieses instructor-led Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Architektinnen und Architekten mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die Tencent Hunyuan einsetzen möchten, um große Modelle und MoE-Architekturen mit niedrigerer Latenz, höherem Durchsatz und besserer Kostenkontrolle bereitzustellen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer: Hunyuan-Deployment-Muster in der Produktionsumgebung erklären, Inferenzleistung optimieren, Batching- und Quantisierungsstrategien implementieren und skalierbare Serving-Operationen planen.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, technische Produktteams und AI-Praktiker, die Hunyuan-Modelle nutzen möchten, um multimodale Anwendungen für die Generierung und Auslieferung von Bildern, 3D-Inhalten und Videos zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden: Prompt-basierte Workflows aufbauen, multimodale Assets generieren und prüfen, Ergebnisse über Apps oder APIs bereitstellen und Hunyuan-Funktionen mit unternehmensweiten Produktstapeln verbinden.

Kursziele: Von Software-/AI-Ingenieuren zu Legal Engineers werden – die Personen, die tatsächlich KI für juristische Aufgaben (eDiscovery, Prüfung, Ermittlungen) entwickeln können.

In zwei Tagen bauen die Teilnehmenden den vollständigen Kern-Stack: Erfassen und Extrahieren unordentlicher, realer legaler Daten, Suchen und Abrufen derselben, Hinzufügen von Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Zitaten, Aufbewahren im lokalen Modell und Nachweis der Privatsphäre, Durchführen einer beweisbaren KI-Prüfung mit gerichtsfiten Metriken und Verpacken des Ergebnisses für die Bereitstellung.

Diese live stattfindende Schulung mit Trainer:in in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Profis mit Grundkenntnissen / fortgeschrittenem Niveau / fortgeschrittenem bis spezialisiertem Niveau, die MCP nutzen möchten, um KI-Assistenten mit externen Tools, Daten und Unternehmensdiensten zu verbinden.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:innen: MCP-Konzepte erklären, wichtige Architekturkomponenten identifizieren, eine grundlegende Integration einrichten und gute Praktiken für die Sicherheit anwenden.

Dieses von einem erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Unternehmensarchitekten, die das Model Context Protocol nutzen möchten, um sichere, skalierbare und gut governancefähige Agent-Integrationsplattformen für Unternehmensumgebungen zu entwerfen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer: MCP-Architektur und unternehmerische Muster erklären, sichere Integrationsplattformen entwerfen, Governance- und Zugriffssteuerungsmaßnahmen anwenden sowie Bereitstellungs- und Skalierungsoptionen bewerten.

Dieses live angebotene Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler:innen, Architekt:innen und Platform Engineers auf fortgeschrittenem Niveau, die MCP nutzen möchten, um zuverlässige Server und Clients für Enterprise-Deployment und -Betrieb zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden: die MCP-Architektur in der Praxis erklären, produktionsreife Integrationen entwickeln, MCP-Dienste bereitstellen und überwachen sowie Muster für Versionierung, Resilienz und Support anwenden.

Diese Dozentengeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Führungskräfte auf mittlerem Niveau, Compliance-Experten, Sicherheitsteams und Unternehmensarchitekten, die Souveränitätsprinzipien der KI sowie Governance-Richtlinien nutzen möchten, um KI-Umgebungen zu entwerfen, die sensible Daten schützen, Anforderungen an die Lokalisierung erfüllen und die Abhängigkeit von Anbietern verringern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: Souveräne-KI-Konzepte zu erläutern, Hosting- und Governance-Optionen zu bewerten, Kontrollen für Prompts und Logs zu definieren und einen praktischen Implementierungsfahrplan zu erstellen.