Künstliche Intelligenz mit Python (Fortgeschrittenes Niveau) Schulung

LangGraph ist ein Framework zum Erstellen zustandsbehafteter LLM-Anwendungen mit mehreren Akteuren als composables Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Diese von Instruktoren geleitete, live Veranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche KI-Plattform-Ingenieure, DevOps für KI und ML-Architekten, die Produktions-reife LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit entwerfen und optimieren.
• Zuverlässigkeit durch Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und Checkpoint-basierte Wiederherstellung gewährleisten.
• Graph-Ausführungen debuggen und zurückverfolgen, Zustände inspizieren und Produktionsprobleme systematisch reproduzieren.
• Graphen mit Logs, Metriken und Traces instrumentieren, in Produktion deployen sowie SLAs und Kosten überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

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

Devstral ist ein Open-Source-Framework, das zum Erstellen und Ausführen von Coding-Agenten entwickelt wurde. Diese können mit Codebasen, Entwickler-Tools und APIs interagieren, um die engineering-Produktivität zu steigern.

Dieser instructor-led-Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure sowie Teams für Developer-Tools und SREs mit fortgeschrittenem bis Expertenlevel, die Coding-Agenten mit Devstral entwerfen, implementieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Devstral für die Entwicklung von Coding-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agentic Workflows zur Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
• Coding-Agenten in Entwickler-Tools und APIs zu integrieren.
• Best Practices für die sichere und effiziente Bereitstellung von Agenten umzusetzen.

Kursformat

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

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie einen massgeschneiderten Training für diesen Kurs anfordern möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler und Data Analysts mit mittlerem Kenntnissniveau, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy vertiefen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgendes können:

• Eine Entwicklungsumgebung einrichten, die Python, Pandas und NumPy umfasst.
• Eine Datenanalyseanwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Fortgeschrittene Datenbereinigungs-, Sortierungs- und Filteroperationen durchführen.
• Aggregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mithilfe von Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Iren Code zur Datenanalyse debuggen und optimieren.

Devstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für flexible Bereitstellung, Feinabstimmung und skalierbare Integration konzipiert wurden.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, Plattformteams und Forschungsinstrumente, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbst hosten, feinabstimmen und verwalten möchten.

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

• Selbst gehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einzurichten und zu konfigurieren.
• Feinabstimmungstechniken für eine domänenspezifische Leistung anzuwenden.
• Versionierung, Überwachung und Governance des Lebenszyklus umzusetzen.
• Daten-Compliance, Konformität und verantwortungsvollen Umgang mit Open-Source-Modellen sicherzustellen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Praktische Übungen zur Selbstbetreibung und Feinabstimmung.
• Live-Labor-Implementierung von Governance- und Monitoring-Pipelines.

Optionen zur Kursanpassung

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

Diese instructor-led Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den FARM-Stack (FastAPI, React und MongoDB) nutzen möchten, um dynamische, leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen.

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

• Die erforderliche Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die wesentlichen Konzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• Zu erlernen, wie man REST-APIs mit FastAPI erstellt.
• Zu erlernen, wie man interaktive Anwendungen mit React entwirft.
• Anwendungen (Frontend und Backend) mit dem FARM-Stack zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Diese von Dozierenden geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python nutzen möchten, um RESTful-APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Entwickeln von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• APIs dank der FastAPI-Bibliothek schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu erlernen, wie man Datenmodelle und Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mittels SQLAlchemy mit einer Datenbank zu verbinden.
• Sicherheit und Authentifizierung in APIs durch die Einsatz von FastAPI-Tools zu implementieren.
• Containerimages zu erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene aus dem Bereich der Forschung und Laborpraxis, die Bilder von histologischem Gewebe, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Fiji-Oberfläche zu bedienen und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und zu optimieren, um eine bessere Analyse zu ermöglichen.
• Bilder quantitativ zu analysieren, darunter Zellzählungen und Flächenmessungen.
• Wiederkehrende Aufgaben durch Makros und Plugins zu automatisieren.
• Arbeitsabläufe für spezifische Bildanalyseanforderungen in der biologischen Forschung anzupassen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Diese dozentengestützte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die darauf abzielen, auf LangGraph basierende Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance zu entwerfen, zu implementieren und zu betreiben.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Finanzspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die den regulatorischen und Audit-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 Performance, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Hands-on Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

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

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von graphstrukturierten LLM-Anwendungen, das Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speichersteuerung sowie kontrollierte Ausführungsabläufe unterstützt.

Diese live dozierende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler auf Einstiegsniveau, Prompt-Engineering-Fachleute sowie Datenexpertinnen und -experten, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mit LangGraph entwerfen und implementieren möchten.

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

• Konzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und den passenden Einsatzzweck zu erläutern.
• Prompt-Ketten mit Verzweigungen, Werkzeugaufrufen und persistierendem Speicher aufzubauen.
• Retrieval-Funktionalität sowie externe APIs in graphbasierte Workflows zu integrieren.
• LangGraph-Anwendungen im Hinblick auf Zuverlässigkeit und Sicherheit zu testen, zu debuggen und zu evaluieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge gefolgt von moderierten Diskussionen.
• Angeleitete Labore und Code-Durchläufe in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Übungen zu Design, Testing und Evaluation.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

LangGraph ermöglicht zustandsbehaftete, Multi-Akteurs-Workflows, die von LLMs unterstützt werden, mit präziser Kontrolle über Ausführungspfade und Zustandspersistenz. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für Compliance, Interoperabilität sowie den Aufbau von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinischen Workflows orientieren.

Diese instruktorgeführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf Intermediate- bis Advanced-Niveau, die LangGraph-basierte Gesundheitslösungen entwerfen, implementieren und verwalten möchten, während sie regulatorische, ethische und operative Herausforderungen adressieren.

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

• Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows unter Berücksichtigung von Compliance und Auditierbarkeit zu entwerfen.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
• Best Practices für Zuverlässigkeit, Nachverfolgbarkeit und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im Gesundheitswesen in Produktionsumgebungen bereitzustellen, zu überwachen und zu validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisübungen mit realen Fallbeispielen.
• Implementierungspraxis in einer Live-Lab-Umgebung.

Individualisierungsoptionen des Kurses

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um diese zu organisieren.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung zustandsbehafteter, Multi-Aktor-LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistentem Zustand und präziser Kontrolle über die Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem bis erfahrenem Niveau, die LangGraph-basierte Rechtslösungen unter Einhaltung der erforderlichen Compliance-, Nachverfolgbarkeits- und Governance-Anforderungen entwerfen, implementieren und betreiben möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Rechtsspezifische LangGraph-Workflows entwerfen, die Auditierbarkeit und Compliance gewährleisten.
• Rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphenzustand und die Verarbeitung integrieren.
• Guardrails, Freigabeprozesse mit menschlicher Beteiligung und nachvollziehbare Entscheidungswege implementieren.
• LangGraph-Dienste in der Produktionsumgebung bereitstellen, überwachen und warten, wobei Observability und Kostenkontrolle gewährleistet sind.

Form des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

LangGraph ist ein Framework zur Komposition von graphstrukturierten LLM-Workflows, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speichersteuerung sowie kontrollierte Ausführung unterstützen.

Dieses von Dozent:innen geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieur:innen und Produktteams mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die LangGraphs Graphlogik mit LLM-Agent-Schleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen wie Kundensupport-Agents, Entscheidungsbaumsysteme und Informationsabrufsysteme zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Graphbasierte Workflows entwerfen, die LLM-Agents, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
• Konditionales Routing, Wiederholungsversuche und Fallbacks für eine robuste Ausführung implementieren.
• Datenabruf, APIs und strukturierte Ausgaben in Agent-Schleifen integrieren.
• Agent-Verhalten evaluieren, überwachen und für Zuverlässigkeit sowie Sicherheit härten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung mit moderierter Diskussion.
• Geführte Labore und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Designübungen und Peer-Reviews.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

LangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungs-Framework, das bedingte, mehrstufige Workflows mit LLMs und Tools ermöglicht. Es eignet sich ideal zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.

Diese instruktorgeleitete, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Marketer auf fortgeschrittenem Niveau, Content-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Generierungspipelines mit LangGraph implementieren möchten.

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

• Graph-strukturierte Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik zu entwerfen.
• LLMs, APIs und Datenquellen für automatisierte Personalisierung zu integrieren.
• State, Memory und Context über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Die Workflow-Performance und Auslieferungsergebnisse zu evaluieren, zu überwachen und zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
• Praxisübungen zur Implementierung von E-Mail-Workflows und Content-Pipelines.
• Szenario-basierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und verzweigter Logik.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

Le Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die sicheren, anpassbaren und kontrollierten conversational AI-Kapazitäten für Organisationen bietet. Diese umfassen Unterstützung für RBAC, SSO, Konnektoren sowie Integrationen mit Unternehmensapplikationen.

Dieser Kurs wird von einem erfahrenen Dozenten geleitet (online oder vor Ort) und richtet sich an Produktmanager*innen der mittleren Ebene, IT-Leitende, Solution Engineers sowie Security- und Compliance-Teams, die Le Chat Enterprise in enterprise-Umgebungen bereitstellen, konfigurieren und verwalten möchten.

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

• Le Chat Enterprise für sichere Deployment-Szenarien einzurichten und zu konfigurieren.
• RBAC, SSO und compliance-getriebene Kontrollen zu aktivieren.
• Le Chat in Unternehmensapplikationen und Datenspeicher zu integrieren.
• Governance- und Admin-Playbooks für ChatOps zu entwickeln und umzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praktika.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

Mistral ist eine hochperformante Familie grosser Sprachmodelle, die für eine kosteneffiziente Produktionsbereitstellung im Massstab optimiert wurde.

Diese Dozent:innengeleitete, live stattfindende Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Infrastrukturingenieur:innen, Cloud-Architekt:innen und MLOps-Leitende, die Mistral-basierte Architekturen entwerfen, bereitstellen und optimieren möchten, um einen maximalen Durchsatz bei minimalen Kosten zu erreichen.

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

• skalierbare Bereitstellungsmuster für Mistral Medium 3 zu implementieren.
• Batching, Quantisierung und effiziente Serving-Strategien anzuwenden.
• Inferenzkosten zu optimieren, während die Leistung erhalten bleibt.
• produktionsreife Serving-Topologien für Unternehmensworkloads zu entwerfen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxistraining.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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