Agentic AI Schulungen in Bern

Generative AI und Agentic AI sind zwei leistungsfähige Paradigmen, die die nächste Welle der Automatisierung und Intelligenz vorantreiben – eines fokussiert auf die Inhaltsgenerierung, das andere auf zielgerichtete, autonome Handlungen.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technische Fachkräfte und KI-Experten mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die verstehen möchten, wie man generative und agentic AI in realweltlichen Anwendungen entwickelt, bewertet und integriert.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Architektur und Fähigkeiten von generativen KI-Systemen zu verstehen.
• Das Aufkommen autonomer KI-Agenten zu erkunden und zu begreifen, wie sie Sprachmodelle (LLMs) erweitern.
• Prompt Engineering und Tool-Integrationen für praktische Bereitstellungen einzusetzen.
• Modelle, Tools und Techniken für den verantwortungsvollen Einsatz zu vergleichen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisnahe Arbeit mit generativen und agentic AI-Tools in realistischen Szenarien.
• Geleitete Übungen, die auf Inhaltsgenerierung und autonome Workflows fokussiert sind.

Optionen zur Kursanpassung

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zwecks Abstimmung.

Agentic AI bezeichnet eine neuartige Klasse von Systemen, die autonome Entscheidungen treffen, Aufgaben ausführen und Workflows orchestrieren können.

Dieses von Dozierenden geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf Intermediate-Niveau, die verstehen möchten, wie Agentic AI die Arbeitsabläufe in Organisationen, Personalstrategien und die Gestaltung von Arbeitsplätzen verändern wird.

Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Fähigkeiten und Einschränkungen von Agentic AI in Unternehmensumgebungen zu evaluieren.
• Möglichkeiten für Automatisierung, Ergänzung und Neugestaltung von Aufgaben zu identifizieren.
• Auswirkungen auf die Belegschaft einzuschätzen und Strategien für einen verantwortungsvollen Einsatz zu entwickeln.
• Governance-Frameworks für eine sichere, transparente und konforme Implementierung von AI zu planen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen und analysebasierte Szenarien.
• Hands-on-Erkundung von agentic Workflows in einer geführten Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

Der Hands-On-Agentic-AI-Bootcamp ist ein intensiver, projektbasierter Kurs, der Teilnehmern hilft, praktische Erfahrungen im Design, Aufbau und Einsatz autonomer KI-Agenten mit Python zu sammeln. Durch fünf zunehmend komplexere Projekte werden die Teilnehmer agentic design patterns, Prompt-Workflows, API-Orchestrierung und reale Integrations Szenarien erkunden.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Profis mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die schnell von der Theorie zur Implementierung wechseln möchten, indem sie funktionierende Prototypen von Agentic-AI-Anwendungen entwickeln.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Agentic AI-Architekturen und zentrale Designprinzipien zu verstehen.
• Mehrere agentenbasierte Anwendungen in Python zu entwickeln, testen und bereitzustellen.
• Agenten mit externen Tools, APIs und Datenbanken zu integrieren.
• Prompts und Workflows hinsichtlich Leistung und Zuverlässigkeit zu optimieren.
• Best Practices für Überwachung, Versionsverwaltung und Skalierung von Agentensystemen anzuwenden.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und geführte Coding-Sessions.
• Praktische Projektentwicklung und Debugging.
• Live-Demonstration der vollständigen Bereitstellungsprozesse von Agenten.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Edge & Lightweight Agents ist ein praxisorientierter Kurs zur Bereitstellung von agentenbasierten KI-Workloads auf ressourcenbeschränkten Geräten. Die Teilnehmer lernen, leichte Agenten zu erstellen, zu optimieren und zu verwalten, die lokal Schlüsse ziehen und Inferenzen durchführen können, wodurch Geschwindigkeit, Privatsphäre und Zuverlässigkeit in verteilten Umgebungen verbessert werden. Der Kurs legt Schwerpunkt auf Performance-Tuning, Design mit geringer Latenz und der Integration von Hardware und Software.

Diese angeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Anwender mit mittlerem Kenntnisstand, die on-device-Agentensysteme mit Python und Edge-KI-Frameworks implementieren und optimieren möchten.

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

• Die Architektur und Herausforderungen des Betriebs von agentenbasierter KI auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Leichte Agent-Schleifen für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu entwerfen.
• Lokale Inferenzen mit TensorFlow Lite, PyTorch Mobile und ONNX zu implementieren.
• Agenten mit Sensoren, Aktoren und IoT-Plattformen zu integrieren.
• Performance, Energieverbrauch und Latenz für den Echtzeitbetrieb zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und praktische Demonstrationen.
• Praktische Entwicklung in lokalen oder emulierten Umgebungen.
• Projektbasiertes Lernen und angeleitete Implementierungsübungen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

Agentic AI bezieht sich auf Systeme, die autonom handeln, um Ziele zu erreichen, indem sie Reasoning, Speicher (Memory) und die Nutzung von Tools integrieren. Dieser Kurs bietet eine strukturierte Einführung in die Konzepte der Agentic AI mit Fokus auf Prompt Engineering, architektonische Entwurfsmuster und Praktiken für den verantwortungsvollen Einsatz. Teilnehmende erwerben grundlegendes Wissen, um Agenten effektiv und sicher zu entwickeln, zu steuern und bereitzustellen.

Diese unter Anleitung durchgeführte Live-Trainingsveranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit Grundlagen- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die verstehen möchten, wie man verantwortungsvolle agentic Systeme mithilfe praktischer Rahmenwerke und Beispiele entwirft, über Prompts steuert und verwaltet.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Kernprinzipien und den Lebenszyklus von agentic AI-Systemen zu erläutern.
• Prompt-Engineering-Techniken für die effiziente Aufgabenerledigung anzuwenden.
• Einfache Agent-Workflows mittels Tool-Zugriff und Entscheidungslogik zu entwerfen.
• Aspekte der Sicherheit, Governance und des verantwortungsvollen Einsatzes in AI-Agenten umzusetzen.
• Einen Prototypen eines Agenten unter Verwendung offener Frameworks und Python zu erstellen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und geführte Demonstration.
• Praktische Übungen und Coding-Praxis.
• Kollaborative Diskussionen und fallbasierte Aktivitäten.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu vereinbaren.

Agentic AI für die Geschäftsautomatisierung ist ein praxisorientierter Kurs, der Teilnehmende darin schult, KI-gesteuerte Agenten zu entwerfen, zu integrieren und für reale Geschäftsprozesse zu skalieren. Der Kurs konzentriert sich darauf, Automatisierungsmöglichkeiten aufzuzeigen, Tools zu integrieren und praktische Anwendungsfälle in den Bereichen Kundenservice, Lieferkette und Marketing-Workflows zu entwickeln.

Diese unter Anleitung erfolgende Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die KI-gestützte Automatisierung mittels No-Code-, Low-Code- sowie Python-basierten Ansätzen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmende:

• Schlüsselbereiche identifizieren, in denen Agentic AI die Prozesseffizienz und Innovation vorantreiben kann.
• Workflows für die Integration von KI-Agenten abbilden.
• Automatisierung durch APIs und Orchestrierungstools implementieren.
• KI-Modelle in reale Geschäftsszenarien mit messbarer Wirkung integrieren.
• Strukturen für Governance und Überwachung von KI-gesteuerten Abläufen entwickeln.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und praktische Demonstrationen.
• Praktische Übungen und geführte Projekte.
• Live-Implementierung in einer Sandbox-Automatisierungsumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für die Anforderung einer maßgeschneiderten Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Vereinbarung zu treffen.

Dieser Kurs behandelt das Design, die Koordination und die Implementierung von Multi-Agenten-Systemen (MAS) mit Python. Die Teilnehmer lernen, wie man Agenten entwickelt, die kommunizieren, zusammenarbeiten und sich anpassen, um gemeinsame Ziele in komplexen, dynamischen Umgebungen zu erreichen.

Dieser Dozentengeleitete, Live-Schulung (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Multi-Agenten-Systeme für intelligente Automatisierung, Simulation und Entscheidungsanwendungen entwerfen und implementieren möchten.

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

• Die Architektur und Prinzipien von Multi-Agenten-Systemen zu verstehen.
• Agenten zu entwickeln, die fähig sind zu kommunizieren, zu koordinieren und zu verhandeln.
• Verteilte Umgebungen für Interaktionen zwischen Agenten zu implementieren.
• Verstärkungslernen und Planung in Multi-Agenten-Kontexten anzuwenden.
• Kooperative und kompetitive Verhaltensweisen von Agenten zu simulieren.
• Hybride Workflows zu entwerfen, die Menschen und intelligente Agenten kombinieren.

Format des Kurses

• Dozentengeleitete Vorträge und Live-Demonstrationen.
• Praktische Übungen mit Open-Source-Agent-Frameworks.
• Angewandtes Gruppenprojekt zur Simulation eines Multi-Agenten-Szenarios.

Maßgeschneiderte Kurs-Optionen

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

Dieser Kurs beleuchtet die Prinzipien und die Implementierung des Bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning, RL) sowie der sequenziellen Entscheidungsfindung im Kontext agenticer KI-Systeme. Die Teilnehmer lernen, wie man Agenten entwirft, trainiert und bewertet, die dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren, um langfristige Ziele durch Lernen und Anpassung zu erreichen.

Diese dozentengeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Forscherinnen und Forscher, die Bestärkendes Lernen und Planungsalgorithmen in agenticen Systemen für Automatisierung, Robotik und adaptives Schlussfolgern integrieren möchten.

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

• Die mathematischen Grundlagen des Bestärkenden Lernens und der Entscheidungsfindung zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen wie DQN, PPO und A3C mit Python und PyTorch zu implementieren.
• Umgebungen mit OpenAI Gym zu modellieren und benutzerdefinierte Simulationsszenarien zu entwerfen.
• Agenten für kontinuierliche und diskrete Steuerungsaufgaben zu trainieren, zu bewerten und zu debuggen.
• RL-Techniken auf agentic-KI-Anwendungsfälle in der Robotik und Planung anzuwenden.
• Ein Gleichgewicht zwischen Exploration, Exploitation und Sicherheitsrichtlinien beim Einsatz in der realen Welt zu finden.

Kursformat

• Dozentengeführte Vorträge und Live-Code-Demonstrationen.
• Praktische Übungen mit Open-Source-Frameworks und Simulationsumgebungen.
• Ein angewandtes Projekt, das Entscheidungsfindung in ein agentices KI-System integriert.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

Dieser Kurs konzentriert sich auf das Skalieren, Betreiben und Verwalten von agentenbasierten KI-Systemen in Produktionsumgebungen mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Kosteneffizienz.

Diese instruktionsgeleitete, praktische Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die robuste, beobachtbare und kostengünstig optimierte Pipelines für grosse skalierbare agentenbasierte Systeme aufbauen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Skalierbare Architekturen für agiente KI-Arbeitslasten entwerfen.
• Beobachtbarkeits- und Überwachungsframeworks implementieren, die speziell auf das Verhalten von Agents sowie deren Interaktionen abgestimmt sind.
• Leistungsoptimierungs- und Ressourcenoptimierungstechniken für langlaufende Agent-Prozesse anwenden.
• Kosten kontrollieren und "Agent-Sprawls" durch Richtlinien, Orchestrierung und Automatisierung verhindern.
• MLOps-Best-Practices für kontinuierliche Bereitstellungen, Versionsverwaltung und Rollbacks von agentenbasierten Diensten integrieren.

Format des Kurses

• Praxisnahe, ingenieursorientierte Sitzungen mit lebhaften Infrastrukturbeispielen.
• Interaktive Diskussion über Architekturtrade-offs und Herausforderungen der Beobachtbarkeit.
• Abschlussprojekt: Bereitstellen und Überwachen eines kostengünstigen, produktionsreifen agentenbasierten Systems.

Optionen zur Kursanpassung

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

WrenAI ermöglicht es Organisationen, sich von statischen Dashboards wegzubewegen hin zu konversationeller Analytik und eingebetteter generativer BI. Dieser Übergang erfordert eine sorgfältige Planungen für die Adoption, die Migration von Assets und effektive Change-Management-Praktiken.

Diese vom Dozent geleitete, live Trainingsveranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene BI- und Datenplattform-Experten, die ihre Legacy-BI-Systeme mit WrenAI modernisieren möchten.

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

• Legacy-BI-Umgebungen zu bewerten und Modernisierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
• Migrationen von statischen Dashboards zu WrenAI zu planen und durchzuführen.
• Konversationelle Analytik und eingebettete GenBI-Funktionen zu übernehmen.
• Das organisationale Change Management für die BI-Modernisierung zu leiten.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Migrations- und Adoptionsplanung.
• Praxisorientierte Laboreinheiten zu konversationeller Analytik und eingebetteter GenBI.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für ein maßgeschneidertes Training dieses Kurses kontaktieren Sie uns bitte.

Dieser Kurs behandelt Governance, Identitätsmanagement und adversariales Testing für Agentic-AI-Systeme mit Schwerpunkt auf unternehmenssicherer Einsatzarchitektur und praktischen Red-Teaming-Methoden.

Das von Instructor:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die Agent-gestützte AI-Systeme in Produktionsumgebungen entwerfen, absichern und evaluieren möchten.

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

• Governance-Modelle und Richtlinien für den sicheren Einsatz von Agentic AI zu definieren.
• Nicht-menschliche Identitäten und Authentifizierungsflüsse mit Least-Privilege-Zugriff für Agenten zu entwerfen.
• Zugriffskontrollen, Audit-Trails und Observability-Lösungen für autonome Agenten zu implementieren.
• Red-Team-Übungen zu planen und durchzuführen, um Fehlverwendungen, Eskalationspfade und Risiken der Datenexfiltration aufzudecken.
• Gängige Bedrohungen für Agentic-Systeme durch Richtlinien, technische Kontrollen und Monitoring abzumildern.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Threat-Modeling-Workshops.
• Praxisnahe Labore: Identity-Provisioning, Policy-Durchsetzung und Adversary-Simulation.
• Red-Team-/Blue-Team-Übungen sowie eine Kursabschlussbewertung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

Python ist die zentrale Sprache, 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 zum Aufbau, zur Verbindung und zum Management von Agent-Workflows.

Diese unterweisergeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Backend-Ingenieure, Platform-Ingenieure und ML-Ingenieure auf mittlerem Niveau, die autonome Agenten mit Python-Werkzeugen und APIs implementieren und orchestrieren möchten.

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

• Python-basierte Umgebungen für agentic Systeme einzurichten und zu konfigurieren.
• Beliebte Agent-SDKs wie LangChain und AutoGen zu verwenden, um funktionale Agenten zu erstellen.
• Tools und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Mehrstufige Agent-Workflows und Kommunikationsmuster zu orchestrieren.
• Bewährte Praktiken für das Debugging, Testing und die Wartung von agentic Codebasen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Programmierübungen und Live-Demonstrationen.
• Praktische Projekte zum Aufbau end-zu-end Agent-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

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

Mit WrenAI können Finanzteams KPIs modellieren, standardisierte Kennzahlen integrieren und Dashboards entwerfen, die sich an regulatorischen Anforderungen und Audit-Standards orientieren.

Dieser Kurs wird von erfahrenen Instruktoren geleitet (online oder vor Ort) und richtet sich an Finanzprofessionelle auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die WrenAI nutzen möchten, um konforme finanzielle Datenmodelle und Dashboards zu erstellen, die fundierte Entscheidungsfindung und Risikomanagement unterstützen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Finanzielle KPIs und Kennzahlen in WrenAI zu modellieren.
• Dashboards zu erstellen, die den regulatorischen und Audit-Anforderungen entsprechen.
• WrenAI mit Finanzdatenquellen für Echtzeit-Berichterstattung zu integrieren.
• Bewährte Praktiken der Finanzanalyse und Risikokontrolle anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen mit finanziellen Datenmodellen.
• Praktische Labore zur Dashboard-Erstellung und Compliance-Berichterstattung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Terminvereinbarung.

Dieser Kurs vermittelt praktische ingenieurtechnische Methoden zum Entwurf, zur Erstellung, zum Test und zum Deployment agenter (autonomer) Systeme in Python. Er behandelt die Agent-Loop, Tool-Integrationen, Speicher- und Zustandsverwaltung, Orchestrierungsmuster, Sicherheitsmassnahmen sowie Überlegungen für den produktiven Einsatz.

Diese instructor-led, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure, AI-Entwickler und Software-Ingenieure mit fortgeschrittenem bis mittlerem Kenntnisstand, die robuste, produktionsreife autonome Agenten in Python erstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Agent-Loop und Entscheidungsfindungs-Workflows entwerfen und implementieren.
• Externe Tools und APIs integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Kurzzeitige und langfristige Speicherarchitekturen für Agenten implementieren.
• Multischrittige Orchestrierungen und Komposition von Agenten koordinieren.
• Bewährte Methoden für Sicherheit, Zugriffskontrolle und Observierbarkeit bei bereitgestellten Agenten anwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Labore zum Erstellen von Agenten mit Python und beliebten SDKs.
• Projektbasierte Übungen, die deploybare Prototypen erzeugen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

WrenAI ermöglicht die Generierung von SQL aus natürlichsprachlichen Abfragen und bietet KI-gestützte Analysen, wodurch der Datenzugriff schneller und intuitiver wird. Für den Einsatz im Unternehmensumfeld sind Qualitätssicherungs- und Observability-Praktiken unerlässlich, um Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Compliance sicherzustellen.

Dieses live durchgeführte Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Daten- und Analysefachleute, die die Genauigkeit von Abfragen bewerten, Prompt-Tuning-Techniken anwenden und Observability-Praktiken für das Monitoring von WrenAI in der Produktion implementieren möchten.

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

• Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der NL-zu-SQL-Ausgaben zu bewerten.
• Prompt-Tuning-Techniken zur Leistungsverbesserung anzuwenden.
• Drift und Abfrageverhalten im Zeitverlauf zu überwachen.
• WrenAI mit Logging- und Observability-Frameworks auszustatten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit Evaluations- und Tuning-Techniken.
• Praktische Labs zu Observability- und Monitoring-Integrationen.

Anpassungsoptionen für den Kurs

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

Agentic AI bezeichnet einen Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, Schlussfolgerungen ziehen und werkzeugbasierte Aktionen durchführen, um Ziele innerhalb definierter Einschränkungen zu erreichen.

Diese von einer instruktionsleitenden Person durchgeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT- und Datenexperten im Gesundheitswesen auf mittlerem Niveau, die agentic AI-Lösungen für klinische und betriebliche Anwendungsfälle entwerfen, bewerten und steuern möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Agentic-AI-Konzepte und deren Einschränkungen im Gesundheitskontext zu erklären.
• Sichere Agent-Workflows mit Planung, Gedächtnis und Werkzeugnutzung zu entwerfen.
• Auf klinischen Dokumenten und Wissensdatenbanken basierende retrieval-augmentierte (abrufgestützte) Agenten zu entwickeln.
• Das Verhalten von Agenten mittels Guardrails (Sicherheitsgrenzen) und Human-in-the-Loop-Kontrollen (Mensch im Steuerkreis) zu bewerten, zu überwachen und zu steuern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und moderierte Diskussion.
• Geführte Labs und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen zu Sicherheit, Bewertung und Governance (Steuerung).

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

WrenAI ist eine KI-gestützte Analytics-Plattform, die darauf ausgelegt ist, Daten zu verbinden, Erkenntnisse zu modellieren und Dashboards zu erstellen. In Unternehmensumgebungen sind robuste Governance und Sicherheit entscheidend für eine sichere und konforme Adoption.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die Governance-, Compliance- und Sicherheitsmuster für WrenAI skalieren möchten.

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

• Berechtigungsmodelle in WrenAI zu entwerfen und umzusetzen.
• Praktiken für Nachverfolgbarkeit und Überwachung zur Sicherstellung der Compliance anzuwenden.
• Sichere Umgebungen mit Kontrollen auf Unternehmensebene einzurichten.
• WrenAI sicher in grossen Organisationen einzuführen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Praktische Labore mit Governance- und Sicherheitskonfigurationen.
• Praxisnahe Übungen, die Szenarien zur Einführungsphase im Unternehmen simulieren.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Um ein massgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Bern (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler:innen und Automatisierungsspezialist:innen mit mittlerem Kenntniserwerb, die agentic capabilities in KI-gestützte Anwendungen integrieren möchten.

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

• Die Grundsätze von Agentic AI und autonomer Entscheidungsfindung zu verstehen.
• Zielfokussierte KI-Agenten mit Techniken zur Selbstoptimierung zu implementieren.
• Multi-Agent-Kollaboration für komplexe Problemlösungen zu integrieren.
• Die Interaktion zwischen KI und Mensch durch adaptive Nutzererlebnisse zu verbessern.
• Agentic-KI-Modelle in realen Anwendungen bereitzustellen.

Durch die WrenAI-Tabellen und die Metriken-Bibliothek wird ein schnelles Reporting ermöglicht, das auf KI-gestützten Tabellenarbeitsabläufen sowie einer Bibliothek mit vorgefertigten, plattformübergreifenden Geschäftskennzahlen basiert.

Dieser live angebotene Kurs mit Trainer:in (online oder vor Ort) richtet sich an Operation-Professional-Fachleute auf Einsteiger- bis Mittelstufenniveau, die ihren Reporting- und Analyseprozess mit WrenAI-Tabellen und der Metriken-Bibliothek beschleunigen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmenden:

• KI-gestützte Tabellen für Datenanalyse und Reporting erstellen.
• Die WrenAI Metriken-Bibliothek für standardisierte Kennzahlen (KPIs) nutzen.
• Tabellen mit mehreren Datenquellen verbinden, um Live-Aktualisierungen sicherzustellen.
• Automatisierte Arbeitsabläufe erstellen, um das operative Reporting zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Lehrvorträge und Diskussionen.
• Praxisnahe Arbeit mit der Erstellung von Tabellen in WrenAI.
• Praktische Übungen zum Reporting mit Metriken und KPIs.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Falls Sie einen angepassten Kurs für dieses Angebot wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Organisation zu klären.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Bern (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die Multi-Agent-Systeme mit Hilfe von Agentic-KI-Frameworks entwickeln und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Prinzipien der Agentic KI in Multi-Agent-Umgebungen zu verstehen.
• KI-gesteuerte Agenten zu entwickeln, die autonom interagieren.
• Reinforcement Learning für adaptives KI-Verhalten einzusetzen.
• Die Zusammenarbeit und den Wettbewerb zwischen Multi-Agenten zu optimieren.
• Agentic KI in Robotik, Spieleentwicklung und Unternehmensautomatisierung anzuwenden.

Die WrenAI API ist eine leistungsstarke Schnittstelle zum Generieren von SQL-Abfragen aus natürlicher Sprache, zum Aufbau benutzerdefinierter Anwendungen sowie zur Integration von Diagrammen in interne Plattformen.

Dieser Instructor-led-Livetrainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure mit mittlerem Erfahrungsniveau, die die WrenAI API für praktische Anwendungen nutzen möchten, darunter SQL-Generierung, Visualisierung und App-Integration.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Anwendungen zu authentifizieren und mit der WrenAI API zu verbinden.
• SQL-Abfragen aus natürlichsprachigen Eingaben zu generieren.
• Diagramme zu erstellen und über API-Endpunkte einzubetten.
• WrenAI in Backend-Systeme und interne Tools zu integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen mit API-Aufrufen und Integrationen.
• Praktische Projekte, die Apps, Diagramme und Datenpipelines verbinden.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie an einer maßgeschneiderten Schulung für diesen Kurs interessiert sind, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Bern (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Agentic AI für die Automatisierung im Unternehmensmassstab und strategische KI-Adoption nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Rolle von Agentic AI in Unternehmensanwendungen verstehen.
• Autonome KI-Agenten mit Unternehmenssystemen integrieren.
• KI-gesteuerte Workflows für Skalierbarkeit und Effizienz optimieren.
• Compliance, Sicherheit und Governance in der KI-Automatisierung gewährleisten.
• KI-gestützte Geschäftsstrategien für die digitale Transformation entwickeln.

WrenAI Cloud ist eine moderne Plattform zum Verbinden von Datenquellen, Modellieren von Daten und Erstellen interaktiver Dashboards.

Diese instruktionsgeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene aus der Datenbranche, die lernen möchten, wie man WrenAI Cloud einrichtet, Daten modelliert und Erkenntnisse in Dashboards visualisiert.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• WrenAI Cloud-Umgebungen einrichten und konfigurieren.
• WrenAI Cloud mit mehreren Datenquellen verbinden.
• Daten modellieren und Beziehungen für Analysen definieren.
• Interaktive Dashboards für Geschäftseinblicke erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Konfiguration der Cloud-Plattform und Datenmodellierung.
• Praktische Übungen zum Erstellen von Dashboards und Visualisierungen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu veranlassen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Bern (online oder vor Ort) richtet sich an Profis mit fortgeschrittenem Know-how, die agentic AI für die Entscheidungsfindung in komplexen geschäftlichen und technischen Szenarien nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Die Grundsätze der autonomen Entscheidungsfindung in KI verstehen.
• KI-Agents entwickeln und implementieren, die mit minimalem menschlichem Eingriff operieren.
• Agentic AI in Automatisierungswürden und Geschäftssysteme integrieren.
• KI-gestützte Entscheidungsprozesse hinsichtlich Effizienz und Skalierbarkeit optimieren.
• Compliance, Sicherheit und ethische Aspekte bei der autonomen KI sicherstellen.

WrenAI ist ein Open-Source-BI-Tool (Business Intelligence), das die Konvertierung von natürlicher Sprache in SQL sowie semantische Datenmodellierung ermöglicht.

Diese Instructor-led-Schulung (live, online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Data Engineers, Analytics Engineers und ML Engineers, die robuste semantische Schichten aufbauen, Prompts optimieren und zuverlässige SQL-Generierung sicherstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Semantische Modelle implementieren, um konsistente Metriken definiert zu halten – teamübergreifend.
• Die Performance von Text-zu-SQL hinsichtlich Genauigkeit und Skalierbarkeit optimieren.
• Guardrails konfigurieren und durchsetzen, um ungültige oder riskante Queries zu vermeiden.
• WrenAI OSS in Daten-Pipelines und Analytics-Workflows integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxis.
• Hands-On-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für die Anforderung einer maßgeschneiderten Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Dieses von Dozierenden geleitete Live-Training in Bern (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieurinnen und -Ingenieure auf mittlerem Niveau, ML-Forscher sowie Entwicklerinnen und Entwickler, die Agentic-AI-Systeme in realen Anwendungen entwickeln und implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Die Kernprinzipien von Agentic-AI-Systemen verstehen.
• KI-Agenten mit autonomer reasoning-Fähigkeit und Handlungskompetenz implementieren.
• Agentic AI in APIs und Dienste Dritter integrieren.
• Interaktionen zwischen mehreren Agenten für komplexe Aufgaben optimieren.
• Ethische, sicherheitsrelevante und Skalierbarkeits-Herausforderungen im Bereich Agentic AI adressieren.

WrenAI ermöglicht es SaaS-Anbietern, generative Business Intelligence (GenBI) direkt in kundenorientierte Produkte zu integrieren. Dieser Kurs vermittelt SaaS-Teams die Fähigkeiten zur Integration von Wren AI über die Embedded API, zur Konfiguration von White-Label-Analytics und zum Management von Multi-Tenant-Deployments.

Dieser Dozenten-gestützte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an SaaS-Produktleiter, Daten-Ingenieure und Fullstack-Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die WrenAI als eingebettete Analytiks-Lösung in SaaS-Umgebungen bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• WrenAI mit der Embedded API für kundenorientierte Anwendungen integrieren.
• Weisslabel-konforme konversationelle BI mit Branding und Individualisierung implementieren.
• Sichere und skalierbare Multi-Tenant-Deployments entwerfen.
• Die Nutzung überwachen, die Leistung optimieren und die Konformität in SaaS-Umgebungen gewährleisten.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Labore mit der WrenAI Embedded API.
• Workshop: Entwerfen und Bereitstellen einer White-Label-Analytik-Funktion für einen SaaS-Anwendungsfall.

Optionen zur Kursanpassung

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

Dieses von Instruktoren geleitete, live stattfindende Training in Bern (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die die grundlegenden Prinzipien von Agentic AI, deren Fähigkeiten und das potenzielle Einflusspotential auf verschiedene Branchen verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Kernprinzipien der Agentic AI verstehen.
• Traditionelle KI von autonomen KI-Agenten unterscheiden.
• Praxisnahe Anwendungen von Agentic AI in verschiedenen Branchen erkunden.
• Die Vorteile und Herausforderungen der Einführung autonomer KI-Systeme einschätzen.
• Ethische und sicherheitsrelevante Aspekte der Agentic AI analysieren.

WrenAI ist eine konversationelle Analytics-Plattform, die natürliche Sprachabfragen in zuverlässige Analysen übersetzt und es nicht-technischen Teams ermöglicht, Erkenntnisse schnell und konsistent zu generieren.

Dieses live stattfindende Training mit Dozent:in (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager:innen, Analyst:innen und Data-Champion:innen auf mittlerem Erfahrungslevel, die konversationelle Analytik einführen und Self-Service-BI-Fähigkeiten mit WrenAI aufbauen möchten.

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

• Konversationelle Analytics-Workflows zu entwickeln, die verlässliche Produkteinsichten sichtbar machen.
• Eine standardisierte Metrikschicht zu erstellen und für konsistente Berichte zu pflegen.
• Die Funktion zur Übersetzung natürlicher Sprache in SQL effektiv einzusetzen, um Produktfragen zu beantworten.
• Self-Service-Dashboards und Guardrails (Sicherheitsvorkehrungen) auf Basis von WrenAI in Produktworkflows zu integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisnahe Labs mit WrenAI und Beispiel-Datasets.
• Workshop: Erstellung eines Self-Service-Dashboards und eines Satzes konversationeller Abfragen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für die Anfrage einer maßgeschneiderten Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieser eintägige Kurs vermittelt Software-Ingenieuren, technischen Leitern und Entwicklungsteams einen praxisnahen Rahmen für die effektive Zusammenarbeit mit KI-Coding-Agenten in realen Softwareprojekten. Statt sich ausschliesslich auf Prompting-Techniken zu konzentrieren, beleuchtet der Kurs das gesamte Agenten-Ökosystem, einschließlich Context Engineering, wiederverwendbare Workflows, MCP (Model Context Protocol)-Integrationen, Feedbackschleifen sowie Sicherheitsaspekte und die Organisationseinführung.

KI-Agenten entwickeln sich von Forschungs-Demos zu Produktionsystemen, die autonom in Text-, Bild-, Sprach- und Tool-gesteuerten Workflows agieren. Dies erhöht die Anforderungen an engineering-spezifische Strenge, Angriffsfestigkeit (Adversarial Robustness) und regulatorische Rechenschaftspflicht. Diese unterrichtsgestützte Schulung führt erfahrene Fachkräfte durch den vollständigen Agenten-Lebenszyklus – vom Entwurf einzelner und multi-agentischer Systeme bis zur Integration multimodaler Wahrnehmung und der Koordination des zusammenhängenden Verhaltens von Agenten über moderne Frameworks. In praxisorientierten Python-Laboren wird schrittweise ein multi-agentisches System auf Produktionsniveau aufgebaut, das die Teilnehmenden anschliessend mit Angriffstechniken und dem Adversarial Robustness Toolbox (Adversarial-Robustheits-Toolbox) testen. Der Kurs schliesst mit der Ausrichtung an NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, EU-AI-Gesetz und DSGVO sowie mit sicheren Deployment-Massnahmen, Überwachung und Incident Response ab. Die Teilnehmenden verlassen den Kurs in der Lage, Agenten zu liefern, die funktionsfähig, rechtlich haltbar und konform sind.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Bern (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Cloud-Praktiker auf Einsteiger- bis fortgeschrittenem Niveau, die Alibaba Cloud nutzen möchten, um KI-Agenten zu erstellen, die Aufgaben automatisieren, Fragen beantworten und mit Geschäftssystemen verbunden sind.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: Die Architektur von KI-Agenten auf Alibaba Cloud zu verstehen, einen einfachen Agent-Workflow zu erstellen, einen Agenten mit Unternehmenswissen und -tools zu verbinden sowie einen Agenten in einer Cloud-Umgebung bereitzustellen und zu überwachen.