KI auf Amazon Web Services (AWS) 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.

Diese dozentengestützte, live Schulung in Schweiz (vor Ort oder remote) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden eine IoT-Plattform erstellen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und von Geräten auf Basis von AWS umfasst.

Dieser von Dozenten geleitete Live-Trainingskurs in Schweiz (vor Ort oder remote) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in die Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich Gedanken über das Bereitstellen der Ausführungsinfrastruktur machen zu müssen (z. B. Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.).

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• AWS Lambda konfigurieren, um eine Funktion auszuführen.
• FaaS (Functions as a Service) verstehen und die Vorteile der serverlosen Entwicklung begreifen.
• AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
• Auf Lambda basierte Anwendungen paketieren, bereitstellen, überwachen und Fehler beheben.

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.

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.

Dieses instructor-led-live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fortgeschrittene, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.

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

• AWS Cloud9 für DevOps-Arbeitsabläufe einzurichten und zu konfigurieren.
• Continuous Integration- und Continuous Delivery-Pipelines (CI/CD) zu implementieren.
• Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozesse mit AWS Cloud9 zu automatisieren.
• AWS-Dienste wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Quellcodeverwaltungssysteme wie GitHub oder GitLab innerhalb von AWS Cloud9 zu nutzen.

Diese live stattfindende, von einem Dozenten geleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Know-how, die lernen möchten, wie sie serverlose Anwendungen auf AWS Cloud9 und AWS Lambda effektiv erstellen, bereitstellen und warten können.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundprinzipien der serverlosen Architektur zu verstehen.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung serverloser Anwendungen einzurichten.
• Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.
• AWS Lambda mit anderen AWS-Diensten wie API Gateway und S3 zu integrieren.
• Serverlose Anwendungen in Bezug auf Leistung und Kosteneffizienz zu optimieren.

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.

Zusammenfassung:

• Verstehen der IoT-Architektur und der Kernfunktionen.
• Erforschung des Konzepts von „Dingen“ und „Sensoren“, des Internet of Things sowie der Abbildung von Geschäftsfunktionen auf IoT-Lösungen.
• Komplexe Übersicht über die Softwarekomponenten des IoT: Hardware, Firmware, Middleware, Cloud-Infrastruktur und mobile Anwendungen.
• Wichtige IoT-Funktionen: Flottenmanagement, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarm-/Alarmsysteme, Onboarding von Sensoren und „Dingen“ sowie Geo-Fencing.
• Grundlagen der Kommunikation zwischen IoT-Geräten und der Cloud mittels MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS über MQTT unter Verwendung von AWS IoT Core.
• Integration von AWS IoT Core mit AWS Lambda für die Datenverarbeitung und Amazon DynamoDB für die Datenspeicherung.
• Verbindung eines Raspberry Pi mit AWS IoT Core für eine nahtlose Datenkommunikation.
• Praktisches Labor: Aufbau eines Smart Devices mittels Raspberry Pi und AWS IoT Core.
• Datenvisualisierung von Sensoren und Kommunikation über die Webschnittstelle.

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.