LLMs and Agents in DevOps Workflows Schulung

AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft, um Multi-Agent-Anwendungen zu erstellen, die LLMs, Tools, Speicher und Nutzerinteraktionen verwenden.

Dieses unterrichtete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Architekten, die darauf ausgerichtet sind, tiefgreifend personalisierte Agenten zu entwerfen und bereitzustellen, indem sie APIs auf Basis von Python, Funktionierfähigkeiten und modularen Werkzeugketten von AutoGen verwenden.

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

• Eigenen Agenten mit rollenspezifischer Logik und Toolrouting zu entwickeln.
• Dynamische Workflows unter Verwendung fortgeschrittener Funktionsaufrufe und Kontextwechsel zu erstellen.
• Speichermodule und Planungsframeworks innerhalb von Agententeams umzusetzen.
• Fehlstände von Multi-Agenten und adaptive Wiederholungsmechanismen zu handhaben.

Abschnitt: Format des Kurses

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

Abschnitt: Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte für die Absprache.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die Read AI mit Plattformen wie Slack, CRM-Systemen und Notion integrieren möchten, um Workflows zu automatisieren und die Effizienz der Teams zu verbessern.

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

• Read AI mit Slack, Salesforce, Notion und ähnlichen Tools zu verbinden.
• Die Bereitstellung von Meetingzusammenfassungen und Aktionspunkten über verschiedene Plattformen zu automatisieren.
• Read AI-Daten mit CRM-Systemen und Aufgabenbrettern synchronisieren.
• Integrationsprobleme beheben und Konfigurationen für die Bedürfnisse der Teams optimieren.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vor deren Auftreten zu预测 incidents before they occur 并自动化根本原因分析（RCA），以最小化停机时间并加速解决。 这里的翻译似乎开始出现错误，我将直接从英文继续正确翻译剩余内容。

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Spezialisten, die prädiktive Analyse implementieren, Remediierung automatisieren und intelligente RCA-Abläufe mithilfe von AIOps-Tools und maschinellem Lernen gestalten möchten.

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

• Maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vorherzusagen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Abläufe basierend auf der Korrelation von Mehrquelle-Logs und -Metriken automatisieren.
• Warnungen und Remediierungsvorgänge in bestehende Plattformen integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitstellen und skalieren.

Format des Kurses

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

AnpassungsOptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analyse einsetzt, um IT-Operationen zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Überwachung, Vorfallerkennung und -behandlung.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe IT-Operations-Professionelle, die AIOps-Techniken einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, Alarmgeräusche zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

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

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Ablaufverfolgungen zu korrelieren, um Ursachen festzustellen.
• Mit intelligenter Filterung und Geräuschunterdrückung die Alarmmüdigkeit zu reduzieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatischen Überwachung und -behandlung von Vorfällen einzusetzen.

Format der Ausbildung

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

Anpassungsoptionen für die Ausbildung

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

Eine AIOps-Pipeline, die ausschließlich mit Open-Source-Tools aufgebaut wird, ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Alerting in Produktionsumgebungen zu gestalten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die eine end-to-end-AIOps-Pipeline mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

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

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Protokollen, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und Vorhersage von Vorfällen anzuwenden.
• Mit Open-Tooling Alerting und Remidiation automatisieren.

Aufbau des Kurses

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

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

AutoGen für Unternehmens-IA-Automatisierung ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Implementierung skalarer, intelligenter Agentensysteme zur Automatisierung komplexer Geschäftsvorgänge mit dem AutoGen-Framework konzentriert.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an AI-Professionals mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die Architekturen mit mehreren Agenten über Unternehmensplattformen und -prozesse mithilfe des AutoGen-Frameworks einsetzen möchten.

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

• Unternehmenstranskurse mit AutoGen und LLM-Agenten zu gestalten und zu automatisieren.
• AutoGen mit LangChain zu integrieren, um erweiterte Orchestrierung und Kontextverarbeitung zu ermöglichen.
• RAG-Pipelines aufzubauen und Unternehmensdaten für kontextbasierte Automatisierung zu verbinden.
• Agenten mit Unternehmensplattformen wie Slack, Jira und SharePoint zu verbinden.
• AutoGen-Bereitstellungen in Produktionsumgebungen zu skalieren und zu überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praxisbezogene Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Zum Anfordern eines angepassten Trainings für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

AutoGen Studio ist eine visuelle Umgebung zur Erstellung und Verwaltung von LLM-basierten Multi-Agent-Workflows ohne den Einsatz von Code.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger und Fortgeschrittene in Business und Innovation, die AutoGen Studio verwenden möchten, um Agenteninteraktionen visuell zu entwerfen, zu testen und zu optimieren für interne Automatisierung oder AI-gestütztes Produktentwicklung.

Am Ende des Kurses werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Mehrere Agenten-Workflows mit einer interface-basierten grafischen Oberfläche zu erstellen.
• Rollen, Anforderungen und Ziele von Agenten unter Verwendung von AutoGen Studio definieren.
• Nachrichtenaustausch zwischen Agents visualisieren und verwalten.
• Fehlerrichtlinien und Kontextoptimierung in die Agentlogik integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisarbeit.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Anomalien, Korrelation von Warnungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Observability-Stacks und operativen Arbeitsabläufe integrieren möchten.

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

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur zu konfigurieren und zu integrieren.
• Metriken, Logdateien und Ereignisse über verteilte Systeme mithilfe von künstlicher Intelligenz-gestützter Analyse zu korrelieren.
• Inzidenzen detektieren, priorisieren und reagieren mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows automatisieren.
• Leistung optimieren, die MTTR reduzieren und die operativen Effizienz im Unternehmensumfang verbessern.

Format des Kurses

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

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Observability in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen zur Automatisierung von Operationsentscheidungen ergänzt.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an observability-fähige Fachleute mittlerer Expertise, die ihre Überwachungsinfrastruktur durch das Integrieren von AIOps-Praktiken unter Verwendung von Prometheus, Grafana und ML-Techniken modernisieren möchten.

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

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste zu konfigurieren.
• Hochwertige Zeitreihendaten zu sammeln, speichern und visualisieren.
• Maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien und Vorhersagen anzuwenden.
• Intelligente Warnregeln auf der Grundlage prädiktiver Erkenntnisse zu erstellen.

Kursformat

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

Anpassungsoptionen des Kurses

• Zur Anfrage eines angepassten Trainings für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

Bau von LLM-Agentensystemen mit AutoGen ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Entwicklung von mehragentensystemen konzentriert, die das Microsoft-Framework AutoGen für große Sprachmodelle (LLMs) verwenden.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an AI- und Automatisierungsexperten mit fortgeschrittenem Niveau, die mehragentensysteme mit AutoGen und LLMs entwerfen, implementieren und orchestrieren möchten.

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

• Mehragentenarchitekturen mithilfe des Frameworks AutoGen zu gestalten.
• Rollen, Fähigkeiten und Koordinationsverhalten von Agenten einzurichten.
• Funktionsaufrufe und Speicherverwaltung für Agentenkommunikation zu nutzen.
• Python-basierte LLM-Agenten-Workflow für reale Anwendungen aufzubauen und zu testen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Eine praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um einen angepassten Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.

Dieser eintägige Workshop richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Enthusiasten und soll Ihnen helfen, die Leistungsfähigkeit agentischer KI-Systeme mit AutoGen v0.4 zu verstehen und zu nutzen. 

Anhand einer Mischung aus praktischen Übungen und Demonstrationen lernen Sie, wie Sie Multi-Agent-Anwendungen aufbauen, verwalten und bereitstellen, die von Large Language Models (LLMs) unterstützt werden. 

Am Ende des Kurses verfügen Sie über eine solide Grundlage in AutoGens Schichtenarchitektur, beherrschen die asynchrone Kommunikation zwischen Agenten und erkunden reale Anwendungsfälle und bewährte Verfahren für die Entwicklung skalierbarer und intelligenter LLM-gesteuerter Anwendungen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die lernen möchten, wie man Read AI einsetzt, um Sitzungszusammenfassungen zu erfassen, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren und Aktionselemente mit minimaler manueller Anstrengung zu generieren.

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

• Read AI für Sitzungen auf den wichtigsten Plattformen einzurichten und zu konfigurieren.
• Sitzungszusammenfassungen automatisch zu generieren und Aktionselemente zu identifizieren.
• Die von Read AI bereitgestellten Engagement- und Sentimentanalysen zu interpretieren.
• Zusammenfassungen effektiv teilen, bearbeiten und organisieren, um die Zusammenarbeit im Team zu fördern.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Zusammenarbeit von Remote-Teams durch AI-gestützte Workflows und Read AI-Analysen vereinfachen möchten.

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

• Vollständige Workflows für Meetings von Remote-Teams mit Read AI zu gestalten.
• Folgetätigkeiten und Dokumentation zu automatisieren, um den Aufwand für Meetings zu reduzieren.
• AI-basierte Zusammenfassungen sowohl für zeitgleiche als auch für asynchrone Zusammenarbeit zu nutzen.
• Mit Read AI-Einblicke die Engagement und Verantwortungsbewusstsein des Teams zu verfolgen.