Python Schulungen in Innsbruck

Python ist die Kernsprache, die die Entwicklung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten antreibt. Dieser Kurs konzentriert sich auf die praktische Implementierung mit modernen SDKs und Frameworks wie LangChain und AutoGen, um Agenten-Workflows zu erstellen, zu verbinden und zu verwalten.

Diese Dozenten-gestützte, live Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Backend-Ingenieure, Plattform-Ingenieure und ML-Ingenieure auf mittlerem Niveau, die autonome Agenten mit Python-Tooling und APIs implementieren und orchestrieren möchten.

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

• Python-basierte Umgebungen für agentische Systeme einzurichten und zu konfigurieren.
• Beliebte Agent-SDKs wie LangChain und AutoGen zu nutzen, um funktionale Agenten zu erstellen.
• Tools und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Multi-Agent-Workflows und Kommunikationsmuster zu orchestrieren.
• Best Practices für das Debugging, Testen und Warten von agentischen Codebasen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Programmierübungen und Live-Demos.
• Praktische Projekte, die end-to-end Agent-Workflows erstellen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

Dieser Kurs vermittelt praxisnahe Engineering-Methoden zum Entwurf, Aufbau, Test und Einsatz agenter (autonomer) Systeme unter Verwendung von Python. Er behandelt den Agenten-Loop, Tool-Integrationen, Speicher- und Zustandsverwaltung, Orchestrierungsmuster, Sicherheitskontrollen sowie Aspekte für den produktiven Betrieb.

Dieses durch eine Lehrkraft geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, KI-Entwickler und Software-Ingenieure auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die robuste, produktionsreife autonome Agenten mit Python entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Den Agenten-Loop sowie Entscheidungsworkflows zu entwerfen und zu implementieren.
• Externe Tools und APIs zur Erweiterung der Agenten-Fähigkeiten zu integrieren.
• Kurzfristige und langfristige Speicherarchitekturen für Agenten umzusetzen.
• Multischrittige Orchestrierungen und die Zusammensetzung von Agenten zu koordinieren.
• Bewährte Praktiken für Sicherheit, Zugriffskontrolle und Beobachtbarkeit (Observability) bei eingesetzten Agenten anzuwenden.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Praktische Laborübungen zum Aufbau von Agenten mit Python und gängigen SDKs.
• Projektorientierte Übungen, die deploybare Prototypen hervorbringen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Künstliche Intelligenz mit Python umfasst die Entwicklung intelligenter Systeme unter Nutzung des umfangreichen Ökosystems an KI- und Machine-Learning-Bibliotheken von Python.

Dieser instruktionsgeleitete, live durchgeführte Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die in der Lage sein sollen, KI-Lösungen zu entwerfen, zu implementieren und bereitzustellen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer:

• KI-Algorithmen unter Verwendung der Kern-KI-Bibliotheken von Python implementieren können.
• Mit überwachtem, unüberwachtem und Verstärkungs-Lernen umgehen können.
• KI-Lösungen in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe integrieren können.
• Die Leistung von Modellen bewerten und diese hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz optimieren können.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viel Übung und praktische Anwendung.
• Praxisnahe Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

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

Diese instructor-led-Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler:innen auf mittlerem Niveau, die ihre Python-Entwicklungserfahrung mit AWS Cloud9 verbessern möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden Teilnehmende in der Lage sein:

• AWS Cloud9 für die Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
• Die Benutzeroberfläche und Funktionen der AWS Cloud9-IDE zu verstehen.
• Python-Anwendungen in AWS Cloud9 zu schreiben, zu debuggen und bereitzustellen.
• Mit anderen Entwickler:innen über die AWS Cloud9-Plattform zusammenzuarbeiten.
• AWS Cloud9 mit anderen AWS-Diensten für erweiterte Bereitstellungen zu integrieren.

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Expert:innen im Bereich Data Analytics, die die Analysefähigkeiten von Python in Power BI nutzen möchten, um ihre Fähigkeit zur effektiven Analyse und Visualisierung von Daten zu verbessern.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Erlernen, wie Python für die Datenanalyse in Power BI integriert werden kann.
• Python-Skripte verwenden, um Daten innerhalb der Power BI-Umgebung zu laden, zu bereinigen und vorzuverarbeiten.
• Datenvisualisierungsfähigkeiten durch die Erstellung von maßgeschneiderten und interaktiven Visualisierungen mit Python erweitern.
• Fortgeschrittene Datenanalysefähigkeiten mit Python erlernen.

Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die weit verbreitet für Datenmanipulation, Automatisierung und Analytik eingesetzt wird. Bibliotheken wie Pandas und Polars bieten leistungsstarke, praxisnahe Werkzeuge zur Arbeit mit großen Tabellenmengen.

Dieser von Instruktor:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Berufstätige auf Anfänger- bis fortgeschrittenem Niveau, die Python für alltägliche Datenanalysen, Dateiverarbeitung und Prozessautomatisierung mit Pandas und Polars nutzen möchten.

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

• Python zum Lesen, Transformieren und Schreiben von CSV- und Excel-Dateien zu verwenden.
• Gängige Datenbereinigungs- und Transformationaufgaben mit Pandas und Polars durchzuführen.
• Wiederkehrende Datenprozesse mit Python-Skripten zu automatisieren.
• Einfache Skripte als ausführbare Programme zu verpacken und Best Practices für Projekte einzuhalten.

Kursformat

• Interaktive Code-Demonstrationen und kurze Vorträge.
• Praktische Übungen mit angeleiteten Code-Beispielen.
• Praktische Miniprojekte zur Automatisierung realer Aufgaben.

Kursanpassungsmöglichkeiten

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

Dieser intensive, praxisorientierte Kurs behandelt fortgeschrittene Python-Techniken, Engineering-Best-Practices sowie gängige Design Patterns, um wartbare, testbare und hocheffiziente Python-Anwendungen zu entwickeln. Der Fokus liegt auf moderner Tooling-Unterstützung, Typisierung, Konzeptionen zur Nebenläufigkeit, Architekturmuster sowie deployments-ready Workflows.

Diese instruktorengesteuerte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die professionelle Praktiken und Patterns für produktionsreife Python-Systeme übernehmen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Python-Typisierung, Dataclasses und Typüberprüfung anzuwenden, um die Code-Reliabilität zu steigern.
• Design Patterns und Architekturprinzipien zu nutzen, um robuste Anwendungen zu strukturieren.
• Nebenläufigkeit und Parallelität mithilfe von asyncio und multiprocessing korrekt umzusetzen.
• Gut getesteten Code mit pytest, property-based testing sowie CI-Pipelines zu erstellen.
• Python-Anwendungen für den Produktivbetrieb zu profilieren, zu optimieren und abzusichern.
• Python-Projekte mit modernen Tools und Containern zu paketieren, zu verteilen und bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und kurze Demonstrationen.
• Täglich praktische Labs und Coding-Übungen.
• Ein Capstone-Mini-Projekt, das Patterns, Testing und Deployment integriert.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung oder einen Fokus auf bestimmte Bereiche (Daten, Web oder Infrastruktur) zu erhalten, kontaktieren Sie uns bitte für die Organisation.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerein in der Einstiegsphase und Datenanalystinnen, die Python-Programmierung mit Google Colab von Grund auf lernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• die Grundlagen der Python-Programmiersprache verstehen.
• Python-Code in der Google Colab-Umgebung implementieren können.
• Kontrollstrukturen nutzen, um den Ablauf eines Python-Programms zu steuern.
• Funktionen erstellen, um Code effektiv zu organisieren und wiederzuverwenden.
• grundlegende Bibliotheken für die Python-Programmierung erkunden und nutzen.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den FARM-Stack (FastAPI, React und MongoDB) nutzen möchten, um dynamische, hocheffiziente und skalierbare Webanwendungen zu entwickeln.

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

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• die zentralen Konzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• zu erlernen, wie man REST-APIs mit FastAPI erstellt.
• zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Kenntnissen auf Anfänger- bis fortgeschrittenem Niveau sowie potenziell auf fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie sie ROS nutzen können, um mobile Roboter mit Python zu programmieren.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die ROS, Python und eine mobile Robotplattform umfasst.
• ROS-Knoten, Themen, Dienste und Aktionen mit Python zu erstellen und auszuführen.
• ROS-Tools und -Hilfsprogramme zur Überwachung und Fehlersuche in ROS-Anwendungen zu verwenden.
• ROS-Pakete und Bibliotheken für häufige Aufgaben mobiler Roboter einzusetzen.
• ROS mit anderen Frameworks und Tools zu integrieren.
• ROS-Anwendungen zu analysieren und zu debuggen.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Programmiersprache Python erlernen möchten. Der Schwerpunkt liegt auf der Python-Sprache selbst sowie den wichtigsten Bibliotheken und den Auswahlmöglichkeiten der nützlichsten und am besten bewerteten Bibliotheken, die von der Python-Community entwickelt wurden. Python treibt Unternehmen voran und wird weltweit von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern eingesetzt – es zählt zu den beliebtesten Programmiersprachen.

Der Kurs kann mit der aktuellsten Version 3.x von Python durchgeführt werden, wobei praktische Übungen den vollen Umfang der Sprache nutzen. Der Kurs ist auf allen gängigen Betriebssystemen möglich (alle Unix-Varianten, einschließlich Linux und macOS sowie Microsoft Windows).

Praktische Übungen machen etwa 70 % der Kurszeit aus, während ca. 30 % für Demonstrationen und Präsentationen vorgesehen sind. Fragen und Diskussionen können jederzeit während des Kurses eingebracht werden.

Hinweis: Auf Wunsch kann das Training vorab auf individuelle Bedürfnisse abgestimmt werden.

Dieser vom Dozenten geleitete, live stattfindende Kurs in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die fortgeschrittene Python-Programmiertechniken erlernen möchten, einschließlich der Anwendung dieser vielseitigen Sprache zur Lösung von Problemen in Bereichen wie verteilten Anwendungen, Datenanalyse und Visualisierung, UI-Programmierung und Wartungsskripten.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Programmiersprache Python erlernen möchten. Der Schwerpunkt liegt auf der Python-Sprache selbst, den Kernbibliotheken sowie der Auswahl der besten und nützlichsten Bibliotheken, die von der Python-Community entwickelt wurden. Python treibt Unternehmen weltweit voran und wird von Wissenschaftlern aller Art genutzt – es ist eine der beliebtesten Programmiersprachen.

Diese live dozierende Schulung in Innsbruck basiert auf dem beliebten Buch „Automate the Boring Stuff with Python“ von Al Sweigart. Sie richtet sich an Anfänger und vermittelt wesentliche Python-Programmierkonzepte durch praktische Übungen und Diskussionen. Im Mittelpunkt steht das Erlernen des Schreibens von Code, um die Produktivität im Büro erheblich zu steigern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer wissen, wie man in Python programmiert und diese neue Fähigkeit anwendet für:

• Automatisierung von Aufgaben durch einfache Python-Programme.
• Schreiben von Programmen zur Textmustererkennung mit „regulären Ausdrücken“.
• Erstellen und Aktualisieren von Excel-Tabellen per Programmcode.
• Verarbeiten von PDFs und Word-Dokumenten.
• Durchsuchen von Websites und Abrufen von Informationen aus Online-Quellen.
• Schreiben von Programmen, die E-Mail-Benachrichtigungen versenden.
• Nutzung der Debugging-Tools von Python zum schnellen Beheben von Fehlern.
• Programmgesteuerte Steuerung von Maus und Tastatur, um für Sie zu klicken und zu tippen.

In dieser von einem Dozenten geleiteten Live-Schulung in Innsbruck lernen die Teilnehmenden die wichtigsten und modernsten Techniken des maschinellen Lernens in Python kennen, während sie eine Reihe von Demo-Anwendungen entwickeln, die Bilder, Musik, Text und Finanzdaten verarbeiten.

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

• Maschinelle Lernalgorithmen und -techniken zur Lösung komplexer Probleme zu implementieren.
• Tiefes Lernen und halbüberwachtes Lernen auf Anwendungen mit Bildern, Musik, Text und Finanzdaten anzuwenden.
• Python-Algorithmen bis an ihre maximalen Grenzen zu optimieren.
• Bibliotheken und Pakete wie NumPy und Theano zu verwenden.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler und Datenanalysten auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy umfasst.
• Eine Datenanalyseanwendung mit Pandas und NumPy zu erstellen.
• Fortschrittliche Datenbereinigungs-, Sortierungs- und Filteroperationen durchzuführen.
• Aggregationsoperationen durchzuführen und Zeitreihendaten zu analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
• Ihre Datenanalysecode zu debuggen und zu optimieren.

Ziel dieses Kurses ist es, allgemeine Kompetenz im praktischen Einsatz von Machine-Learning-Methoden zu vermitteln. Anhand der Programmiersprache Python und ihrer zahlreichen Bibliotheken sowie einer Vielzahl praktischer Beispiele werden die wichtigsten Grundbausteine des Machine Learnings erklärt, Entscheidungen zur Datenmodellierung getroffen, Ausgaben der Algorithmen interpretiert und Ergebnisse validiert.

Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegenden Werkzeuge aus dem Machine-Learning-Werkzeugkasten sicher zu verstehen und anzuwenden sowie häufige Fallstricke bei Data-Science-Anwendungen zu vermeiden.

Python hat sich als Programmiersprache in der Finanzindustrie großer Beliebtheit erfreut. Von den größten Investmentbanken und Hedgefonds übernommen, wird es zur Entwicklung einer breiten Palette finanzieller Anwendungen eingesetzt, von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmenden, wie sie Python nutzen können, um praktische Anwendungen zur Lösung verschiedener finanzspezifischer Probleme zu entwickeln.

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

• Die Grundlagen der Programmiersprache Python zu verstehen
• Die besten Entwicklungstools zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python herunterzuladen, zu installieren und zu pflegen
• Die am besten geeigneten Python-Pakete und Programmierverfahren zur Organisation, Visualisierung und Analyse finanzieller Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.) auszuwählen und zu nutzen
• Anwendungen zu erstellen, die Probleme im Zusammenhang mit Asset-Allokation, Risikoanalyse, Investitionsperformance und mehr lösen
• Eine Python-Anwendung zu debuggen, zu integrieren, bereitzustellen und zu optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quantitative Analysten (Quants)

Kursformat

• Vortrag, Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Arbeit

Hinweis

• Dieses Training zielt darauf ab, Lösungen für einige der Hauptprobleme zu bieten, mit denen Finanzexperten konfrontiert sind. Sollten Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, das bzw. die Sie ergänzen oder näher erläutern möchten, kontaktieren Sie uns bitte entsprechend.

Diese Schulung vermittelt praxisnahe Ansätze zur Anwendung von Data Science und künstlicher Intelligenz (KI) mithilfe von Python. Teilnehmende erwerben die notwendigen Kompetenzen, um Daten zu erkunden, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und KI-gestützte Anwendungen in Unternehmenskontexten bereitzustellen. Der Kurs behandelt CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Analysen, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mit TensorFlow, Natural Language Processing (NLP), Big Data mit Spark sowie datengestütztes Storytelling. Er ist ideal für Einsteigende, die eine Python-Zertifizierung im Bereich Data Science anstreben und auf analytics-spezifische Berufseinstiege vorbereitet werden möchten.

Dieser Kurs "Angewandte KI von Grund auf in Python" vermittelt Programmierern und Datenanalysten grundlegende Techniken zum Aufbau von ML-Lösungen von der Pike auf mit Python. Er behandelt die Kernprinzipien des überwachenden Lernens (Klassifikation und Regression), des unüberwachten Lernens (Clustering und Anomalieerkennung) sowie fortschrittlicher neuronaler Netzwerk-Architekturen. Der Kurs untersucht bewährte Methoden zur Arbeit mit scikit-learn, Apache Spark MLlib und Jupyter Notebooks für die praktische KI-Entwicklung. Er hilft Fachleuten bei der Implementierung praktischer ML-Modelle, der Bewertung von Algorithmen-Limitationen und der Durchführung angewandter Projekte zur Lösung realer Probleme.

Selenium ist ein Open-Source-Framework zur Automatisierung von Webanwendungstests in verschiedenen Browsern. Mit Selenium 4 stehen verbesserte WebDriver-APIs, native relative Locators sowie eine optimierte Grid-Unterstützung zur Verfügung. Python zeichnet sich durch seine Einfachheit und die starke Integration mit Testframeworks wie Pytest aus, was es zu einer leistungsfähigen Wahl für die Entwicklung skalierbarer und wartbarer Testautomatisierungs-Suiten macht.

Diese von einem Instructor geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Tester und Entwickler auf Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau, die Selenium mit Python einsetzen möchten, um Webanwendungstests in der Praxis zu automatisieren.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Selenium mit Python in einer Testumgebung zu installieren und zu konfigurieren.
• robuste Testautomatisierungsskripte mithilfe von Selenium WebDriver und Pytest zu erstellen.
• das Page Object Model (POM) für wartbare Testframeworks anzuwenden.
• Tests in mehreren Browsern über Selenium Grid auszuführen.
• automatisierte Tests in CI/CD-Pipelines zu integrieren.
• häufige Probleme zu beheben und Best Practices für die Stabilität der Automatisierung anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praktika.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

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

Diese instruktorengestützte, live durchgeführte Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Matlab-Nutzer, die Python für die Datenanalyse und Visualisierung erkunden oder darauf umsteigen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Entwicklungsumgebung für Python installieren und konfigurieren.
• Die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen der Syntax von Matlab und Python verstehen.
• Python nutzen, um Erkenntnisse aus verschiedenen Datensätzen zu gewinnen.
• Bestehende Matlab-Anwendungen in Python konvertieren.
• Matlab- und Python-Anwendungen integrieren.

Diese instructor-led, live Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Personen, die so viel Python lernen möchten, um Zahlen aus Verkaufsdaten, Traffic-Analytics, Kundeninteraktionen usw. zu analysieren.

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

• Die notwendige Software, Bibliotheken und die Entwicklungsumgebung zu installieren und zu konfigurieren, um mit dem Schreiben von Python-Code für Datenanalyse zu beginnen.
• Daten aus Quellen wie Excel-, CSV-, JSON-Dateien und Datenbanken zu analysieren.
• Daten zu bereinigen, um ihre Nützlichkeit vor der Analyse zu verbessern.
• Einfache statistische Analysen durchzuführen.
• Berichte zu erstellen, die die gewünschten Daten in genau dem richtigen Format präsentieren – von simplen Zahlen bis hin zu Datenvisualisierungen.
• Wichtige Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, einschließlich Leistungstrends und problematische Bereiche.

Kursübersicht

Dieses praxisorientierte Training richtet sich an Fachleute mit einem Hintergrund im Data Engineering, die ihre praktischen Fähigkeiten in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Python und Large Language Models (LLMs) ausbauen möchten. Der Kurs konzentriert sich auf reale Anwendungen und behandelt Themen wie die Nutzung von Modellen, Prompt-Engineering sowie den Aufbau KI-gestützter Lösungen. Die Teilnehmer bearbeiten schrittweise Übungen, die von den Kernkonzepten bis hin zum Erstellen einsetzbarer AI-Workflows führen. 

Format des Trainings

• Präsenzkurs im Klassenraum

 • Dozentengeleitete Sessions mit geführter Praxis  

• Interaktive Diskussionen und reale Fallstudien

 • Tägliche praktische Übungen

Kursziele

• Verständnis der grundlegenden KI- und Machine-Learning-Konzepte, die für moderne Anwendungen relevant sind

 • Stärkung der Python-Fähigkeiten für die AI-Entwicklung und Data Workflows  

• Erlernen der Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs) sowie deren effektive Nutzung  

• Entwicklung und Optimierung von Prompts für verlässliche Ausgaben  

• Aufbau umfassender AI-Lösungen mittels APIs und Frameworks

 • Integration von KI in Data-Engineering-Pipelines  

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI in Kombination mit Python nutzen möchten, um RESTful-APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• die erforderliche Entwicklungsumgebung einrichten, um APIs mit Python und FastAPI zu entwickeln.
• mit Hilfe der FastAPI-Bibliothek schneller und einfacher APIs erstellen.
• lernen, wie Datenmodelle und Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI erstellt werden.
• APIs über SQLAlchemy mit einer Datenbank verbinden.
• Sicherheit und Authentifizierung in APIs mithilfe der FastAPI-Tools implementieren.
• Container-Images erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.

Diese live durchgeführte Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die TensorFlow nutzen möchten, um potenzielle Betrugsdaten zu analysieren.

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

• Ein Betrugserkennungsmodell mit Python und TensorFlow zu erstellen.
• Liniere Regressionen und lineare Regressionsmodelle zur Betrugsprognose aufzubauen.
• Eine durchgängige KI-Anwendung zur Analyse von Betrugsdaten zu entwickeln.

Diese dozentengeleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Netzwerktechniker, die Computernetzwerke mit Python warten, verwalten und gestalten möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet und pyntc zur Optimierung und Nutzung der Netzwerkautomatisierung mit Python einzusetzen.
• Multithreading und Multiprocessing in der Netzwerkautomatisierung zu beherrschen.
• GNS3 und Python für die Netzwerkprogrammierung zu verwenden.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Innsbruck (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsprofis und Datenanalysten mit mittleren Python-Kenntnissen, die Python zur Automatisierung von Workflows, zur Analyse von Geschäftsdaten und zur Erstellung dynamischer Excel-basierter Berichte einsetzen möchten.

Dieser vom Dozenten geleitete, Live-Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Anwender.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zwecks Organisation.

Computer Vision ist ein Bereich, der sich mit der automatischen Extraktion, Analyse und dem Verständnis nützlicher Informationen aus digitalen Medien befasst. Python ist eine Hochsprache, die für ihre klare Syntax und hohe Code-Lesbarkeit bekannt ist.

In diesem vom Instructor geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der Computer Vision kennen, indem sie Schritt für Schritt eine Reihe einfacher Computer-Vision-Anwendungen mit Python erstellen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer Folgendes:

• Die Grundlagen der Computer Vision verstehen
• Python zur Implementierung von Computer-Vision-Aufgaben nutzen
• Eigene Systeme zur Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bewegungserkennung entwickeln

Zielgruppe

• Python-Programmierer mit Interesse an Computer Vision

Format des Kurses

• Vortrag, Diskussion, Übungen und intensive praktische Übungen

Dieser praxisorientierte Kurs richtet sich an Unix- und Shell-Nutzer, die ihre Automatisierungsfähigkeiten durch den Einsatz von Python erweitern möchten. Während Shell-Scripting weiterhin für einfache Aufgaben leistungsfähig ist, bietet Python erhebliche Vorteile in puncto Flexibilität, Lesbarkeit und Skalierbarkeit bei komplexen Automatisierungs-, Systemverwaltungs- und DevOps-Arbeitsabläufen.