Künstliche Intelligenz auf Amazon Web Services (AWS) Schulung

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit persistierendem Zustand und Kontrolle über die Ausführung.

Dieses instruktor-gesteuerte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps für AI und ML-Architekten, die LangGraph-Systeme der Produktionsqualität optimieren, debuggen, überwachen und betreiben möchten.

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

• Komplexe LangGraph-Topologien für Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu entwerfen und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit mit Wiederholungen, Timeouts, Idempotenz und punktgestützter Wiederherstellung zu gestalten.
• Graph-Ausführungen zu debuggen und zu verfolgen, den Zustand zu überprüfen und produktionsbedingte Probleme systematisch nachzustellen.
• Graphen mit Protokollen, Metriken und Verfolgungen auszurüsten, in die Produktion zu deployen und SLAs sowie Kosten zu überwachen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

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

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine IoT-Plattform aufzubauen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und von Geräten auf AWS umfasst.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die AWS IoT Greengrass-Funktionen installieren, konfigurieren und verwalten möchten, um Anwendungen für verschiedene Geräte zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, mit AWS IoT Greengrass Anwendungen auf intelligenten Geräten zu erstellen, bereitzustellen, zu verwalten, zu sichern und zu überwachen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (vor Ort oder aus der Ferne) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich um die Bereitstellung der Ausführungsumgebung (Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.) kümmern zu müssen.

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

• Konfigurieren Sie AWS Lambda, um eine Funktion auszuführen.
• FaaS (Functions as a Service) und die Vorteile der serverlosen Entwicklung zu verstehen.
• AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
• Lambda-basierte Anwendungen zu verpacken, bereitzustellen, zu überwachen und Fehler zu beheben.

Devstral ist ein quelloffener Framework, der für die Erstellung und Ausführung von Codierung-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten können sich mit Codebasen, Entwicklertools und APIs interagieren, um die Ingenieurproduktivität zu steigern.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Teams für Entwicklerwerkzeuge und SREs, die lernen möchten, Codierung-Agenten mit Devstral zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

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

• Devstral für die Entwicklung von Codierung-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agenziale Workflows für die Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
• Codierung-Agenten mit Entwicklertools und APIs zu integrieren.
• Beste Praktiken für sichere und effiziente Agentendeployment zu implementieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und die Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.

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

• AWS Cloud9 für DevOps-Workflows einrichten und konfigurieren.
• Implementierung von Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD).
• Automatisieren von Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozessen mit AWS Cloud9.
• Integrieren Sie AWS-Services wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Arbeitsabläufe.
• Verwenden Sie Versionskontrollsysteme wie GitHub oder GitLab in AWS Cloud9.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die lernen möchten, wie man effektiv serverlose Anwendungen auf AWS Cloud9 und AWS Lambda erstellt, bereitstellt und wartet.

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

• Die Grundlagen der serverlosen Architektur zu verstehen.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung serverloser Anwendungen einrichten.
• Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda entwickeln, testen und bereitstellen.
• Integrieren von AWS Lambda mit anderen AWS-Services wie API Gateway und S3.
• Optimieren Sie serverlose Anwendungen für Leistung und Kosteneffizienz.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Forscher und Labortechniker, die Bilder im Zusammenhang mit histologischem Gewebe, Blutkörperchen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

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

• Die Fiji-Oberfläche zu navigieren und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder für eine bessere Analyse vorzubereiten und zu optimieren.
• Bilder quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Wiederkehrende Aufgaben mit Makros und Plugins zu automatisieren.
• Workflows für spezifische Bildanalysebedarfe in der biologischen Forschung anzupassen.

Zusammenfassung:

• Grundlagen der IoT-Architektur und -Funktionen
• „Dinge“, „Sensoren“, das Internet und die Abbildung auf die Geschäftsfunktionen des IoT
• Wesentliche Aspekte aller IoT-Softwarekomponenten: Hardware, Firmware, Middleware, Cloud und mobile App
• IOT-Funktionen: Flottenmanager, Datenvisualisierung, SaaS-basierte FM und DV, Alarme/Meldungen, Sensor-Onboarding, „Thing“-Onboarding, Geo-Fencing
• Grundlagen der IoT-Gerätekommunikation mit der Cloud über MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS über MQTT (AWS IoT Core).
• Anbindung von AWS IoT Core an AWS Lambda-Funktionen zur Berechnung und Datenspeicherung mit DynamoDB.
• Anbindung von Raspberry PI an AWS IoT Core und einfache Datenkommunikation.
• Praktische Umsetzung mit Raspberry PI und AWS IoT Core zum Aufbau eines intelligenten Geräts.
• Visualisierung und Kommunikation von Sensordaten über eine Web-Oberfläche.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von stateful, multi-actor LLM-Anwendungen als zusammensetzbare Graphen mit beständigen Zustand und Steuerung der Ausführung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis anspruchsvollste Fachleute, die LangGraph-basierte Finanzlösungen mit angemessener Governance, Beobachtbarkeit und Compliance entwerfen, umsetzen und betreiben möchten.

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

• Finanzspezifische LangGraph-Arbeitsabläufe zu gestalten, die den regulatorischen und auditbedingten Anforderungen entsprechen.
• Finanzdatenstandards und -ontologien in den Graphen-Zustand und -Tooling zu integrieren.
• Zuverlässigkeit, Sicherheit und menschliche Schaltstellenkontrolle für kritische Prozesse umzusetzen.
• LangGraph-Systeme zur Leistung, Kosten und SLAs bereitzustellen, zu überwachen und zu optimieren.

Abschlussform des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt-im-Code-Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphbasierte LLM-Anwendungen, die Planung, Verzweigung, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Dieses von Dozenten geführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger-Entwickler, Prompt-Ingenieure und Datenpraktiker, die Reliable, mehrstufige LLM-Arbeitsabläufe mit LangGraph entwerfen und erstellen möchten.

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

• Kernkonzepte von LangGraph (Knoten, Kanten, Zustand) zu erklären und wann sie eingesetzt werden sollten.
• Prompt-Ketten zu erstellen, die verzweigen, Tools aufrufen und den Speicher beibehalten.
• Abfragefunktionen und externe APIs in graphbasierte Arbeitsabläufe integrieren.
• LangGraph-Anwendungen auf Zuverlässigkeit und Sicherheit hin testen, debuggen und evaluieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und geführte Diskussion.
• Führung durch Laborübungen und Code-Durchgänge in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Übungen zum Entwurf, Testen und Evaluieren.

Optionen für die Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

LangGraph ermöglicht den Einsatz statebezogener, multi-actor Workflows, die durch LLMs gesteuert werden und eine präzise Kontrolle über Ausführungswege und Zustandspersistenz bieten. Im Gesundheitswesen sind diese Fähigkeiten entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, Interoperabilität und das Erstellen von Entscheidungsunterstützungssystemen, die sich an medizinische Arbeitsabläufe anpassen.

Dieses durch einen Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die sich mit dem Design, der Implementierung und der Verwaltung von LangGraph-basierten Gesundheitslösungen befassen möchten und regulatorische, ethische und operative Herausforderungen angehen.

Am Ende dieses Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Gesundheitsbezogene LangGraph-Workflows zu gestalten, bei denen Einhaltung von Vorschriften und Prüfbarkeit berücksichtigt werden.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien und Standards (FHIR, SNOMED CT, ICD) zu integrieren.
• Beste Praktiken zur Zuverlässigkeit, Spürbarkeit und Erklärbarkeit in empfindlichen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im Produktionsumfeld des Gesundheitswesens zu bereitstellen, zu überwachen und zu validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hände-direkt-Übungen mit realen Fallbeispielen.
• Ausführung von Praxisübungen in einer live-Lab-Umgebung.

Mögliche Kursanpassungen

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung von zustandsbehafteten, mehrbenutzer-LLM-Anwendungen als komponierbare Graphen mit persistenter Zustand und präziser Steuerung der Ausführung.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenförmige Fachkräfte, die LangGraph-basierte rechtliche Lösungen mit den notwendigen Compliance-, Nachvollziehbarkeits- und Governance-Kontrollen gestalten, implementieren und betreiben möchten.

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

• Rechtsspezifische LangGraph-Workflows zu entwerfen, die Nachvollziehbarkeit und Compliance gewährleisten.
• Rechtliche Ontologien und Dokumentstandards in den Graphen-Zustand und -Verarbeitung zu integrieren.
• Schutzvorrichtungen, menschliche Genehmigungsprozesse und nachvollziehbare Entscheidungspfade umzusetzen.
• LangGraph-Dienste in der Produktion bereitzustellen, zu überwachen und zu warten, unter Berücksichtigung von Nachverfolgbarkeit und Kostenkontrolle.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Einzelheiten zu besprechen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphstrukturierter LLM-Arbeitsabläufe, die Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicher und steuerbare Ausführung unterstützen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Mittelstufen-Ingenieure und Produktteams, die LangGraphs graphlogische Strukturen mit LLM-Agentenschleifen kombinieren möchten, um dynamische, kontextabhängige Anwendungen wie Kundensupportagenten, Entscheidungsbäume und Informationsabrufsysteme zu erstellen.

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

• Graphbasierte Arbeitsabläufe zu entwerfen, die LLM-Agenten, Werkzeuge und Speicher koordinieren.
• Bedingte Routenführung, Wiederholungen und Fallbacks umzusetzen, um eine robuste Ausführung sicherzustellen.
• Abrufe, APIs und strukturierte Ausgaben in Agentenschleifen zu integrieren.
• Das Verhalten von Agenten zu bewerten, zu überwachen und zu verhärten, um Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und geführte Diskussionen.
• Geführte Laborübungen und Code-Throughs in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenario-basierte Designübungen und Peer Reviews.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns um die Vorhaben abzustimmen.

LangGraph ist ein graphbasiertes Orchestrierungsframework, das bedingte, mehrstufige Abläufe von LLMs und Tools ermöglicht. Es eignet sich hervorragend zur Automatisierung und Personalisierung von Content-Pipelines.

Diese vom Trainer geführte, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Marketing-Experten, Content-Strategen und Automatisierungsentwickler, die dynamische, verzweigte E-Mail-Kampagnen und Content-Erstellungsabläufe mit LangGraph umsetzen möchten.

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

• Graphbasierte Content- und E-Mail-Abläufe mit bedingter Logik zu entwerfen.
• LLMs, APIs und Datenquellen zur automatisierten Personalisierung zu integrieren.
• Zustand, Speicher und Kontext über mehrstufige Kampagnen hinweg zu verwalten.
• Workflow-Performance und -Auslieferungsergebnisse zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Gruppengespräche.
• Praktische Übungen zur Implementierung von E-Mail-Abläufen und Content-Pipelines.
• Szenariobasierte Übungen zu Personalisierung, Segmentierung und verzweigter Logik.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Trainingseinheit für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Terminierung zu vereinbaren.