Large Language Models (LLMs) Schulungen in Zürich

Diese vom Dozenten geleitete, live stattfindende Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Führungskräfte der oberen Ebene, die ein grundlegendes Verständnis von LLMs erlangen, deren potenzielle Auswirkungen auf die Geschäftstätigkeit erkunden und praktische Anwendungen von KI-Tools wie ChatGPT, Microsoft Copilot oder Grok für reale Aufgaben wie Content-Erstellung, Datenzusammenfassung und Entscheidungsunterstützung evaluieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

• Verstehen, was LLMs sind und wie Tools wie ChatGPT und Copilot funktionieren.
• Prompting-Techniken nutzen, um praktische und zuverlässige Ergebnisse von LLMs zu erhalten.
• Reale Anwendungsfälle wie das Entwerfen von E-Mails, das Zusammenfassen von Dokumenten und die Automatisierung der Produktivität bewerten.
• Investitionsmöglichkeiten und strategische Anwendungen für den KI-Einsatz identifizieren.

Diese live durchgeführte Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Senior-Management-Teams, die den strategischen Wert von LLMs und unternehmensweiten KI-Tools verstehen möchten. Die Teilnehmenden untersuchen, wie diese Werkzeuge in hochrangige Arbeitsabläufe integriert werden können, wie bessere Prompts formuliert werden und wie Möglichkeiten für gesteigerte Produktivität und ROI durch den Einsatz von KI bewertet werden.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• das Funktionsprinzip von LLMs verstehen und wie Tools wie ChatGPT und Copilot diese anwenden.
• promptbasierte Interaktionen nutzen, um Aufgaben zu automatisieren und zu beschleunigen.
• KI-Werkzeuge in realen Szenarien anwenden, wie z. B. das Verfassen von E-Mails, die Zusammenfassung von Berichten und die Überprüfung von Verträgen.
• strategische Vorteile, Einschränkungen und Lizenzierungsaspekte für die Einführung von LLMs bewerten.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Forschende, Data Scientists und Entwickler:innen auf fortgeschrittenem bis mittlerem Niveau, die Meta AIs LLMs verstehen, feinabstimmen und für verschiedene NLP-Anwendungen implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmenden:

• Die Architektur und Funktionsweise von Meta AIs Grossen Sprachmodellen verstehen.
• Meta AI LLMs für spezifische Use Cases einrichten und feinabstimmen.
• LLM-basierte Anwendungen wie Textzusammenfassung, Chatbots und Stimmungsanalyse implementieren.
• Grosse Sprachmodelle effizient optimieren und bereitstellen.

Dieser live geleitete Live-Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Fachkräfte auf mittlerem Niveau, Business Analysten und Technologie-Entscheider, die die Prinzipien der generativen KI und die Anwendungsmöglichkeiten von LLMs in Geschäftsumgebungen verstehen möchten. Die Teilnehmenden lernen Grundlagen zu Transformern, Prompt Engineering sowie ethische Überlegungen bei der Umsetzung dieser Modelle für reale Lösungen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden:

• die grundlegenden Prinzipien der generativen KI und grosser Sprachmodelle verstehen.
• LLMs implementieren und auf spezifische Geschäftsanwendungen feinabstimmen können.
• Prompt-Engineering-Methodiken zur Optimierung des Modelloutputs anwenden können.
• Ethische Aspekte erkennen und Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von LLMs managen können.

Dieses live veranstaltete Training, geleitet von einer Dozentin oder einem Dozenten in Zürich (online oder vor Ort), richtet sich an KI-Expertinnen und -Experten auf mittlerem Niveau, Ethikerinnen und Ethiker, Data Scientists sowie Ingenieurinnen und Ingenieure, aber auch an politische Entscheiderinnen und Entscheider sowie Interessensvertreterinnen und -vertreter, die die ethische Landschaft von LLMs verstehen und navigieren möchten.

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

• ethische Fragen und Herausforderungen im Zusammenhang mit LLMs zu identifizieren
• ethische Rahmenwerke und Prinzipien auf die Implementierung von LLMs anzuwenden
• die gesellschaftliche Wirkung von LLMs zu bewerten und potenzielle Risiken zu minimieren
• Strategien für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI zu entwickeln

Dieser dozentengestützte, live durchgeführte Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene NLP-Praktiker und Datenwissenschaftler, Content-Ersteller und Übersetzer sowie an globale Unternehmen, die grosse Sprachmodelle für die maschinelle Übersetzung und die Erstellung mehrsprachiger Inhalte nutzen möchten.

Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Prinzipien des kreisprachigen Lernens und der Übersetzung mit grossen Sprachmodellen zu verstehen.
• Grosse Sprachmodelle zur Übersetzung von Inhalten zwischen verschiedenen Sprachen zu implementieren.
• Mehrsprachige Datensätze für das Training grosser Sprachmodelle zu erstellen und zu verwalten.
• Strategien zur Gewährleistung von Konsistenz und Qualität bei der Übersetzung zu entwickeln.

Diese präsentierte Live-Schulung zu Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzanalysten, Data Scientists und Investment-Professionals mit mittlerem Wissensstand, die LLMs für die Analyse und Vorhersage von Finanzmärkten einsetzen möchten.

Nach Abschluss der Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• die Anwendung von LLMs in der Finanzmarktanalyse zu verstehen.
• LLMs zu verwenden, um Finanznachrichten, Berichte und Daten zu verarbeiten, um Markteinblicke zu gewinnen.
• prädiktive Modelle für Aktienkurse, Markttrends und ökonomische Indikatoren zu entwickeln.
• die Erkenntnisse aus LLMs in die Prozesse der Investitionsentscheidungen zu integrieren.

Diese instructor-led, live Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Umweltwissenschaftler und Forscher im mittleren Niveau, Datenanalysten sowie politische Entscheidungsträger und Umweltaktivisten, die LLMs für die Umweltmodellierung und -analyse nutzen möchten.

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

• Die Anwendung von LLMs in den Umweltwissenschaften zu verstehen.
• LLMs zur Analyse und Modellierung von Umweltdaten zu verwenden.
• LLM-Ausgaben für Umweltverträglichkeitsprüfungen zu interpretieren.
• Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren, um politische Massnahmen und Naturschutzbemühungen zu informieren.

Dieser live-dozierte Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an VR- und AR-Entwickler, Game-Designer und KI-Ingenieure mit mittlerem Wissenstand, die LLMs in VR- und AR-Anwendungen integrieren möchten, um ansprechendere und reaktivere Umgebungen zu schaffen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Rolle von LLMs bei der Erstellung immersiver VR- und AR-Erlebnisse verstehen.
• VR- und AR-Anwendungen entwickeln, die LLMs für interaktive Dialoge und Inhaltserstellung nutzen.
• LLMs mit VR- und AR-Entwicklungstools integrieren, um die Benutzerbindung zu verbessern.
• Best Practices für das Design KI-gesteuerter Erzählungen und Interaktionen in virtuellen Räumen anwenden.

Dieser von Dozierenden geleitete Live-Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Data Scientists, Machine Learning Engineers und Softwareentwickler, die Large Language Models (LLMs) auf multimodale Daten für fortschrittliche KI-Anwendungen anwenden möchten.

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

• Die Prinzipien des multimodalen Lernens mit LLMs zu verstehen.
• LLMs zur Verarbeitung und Analyse von Text-, Bild- und Audiodaten zu implementieren.
• Anwendungen zu entwickeln, die die Stärken der multimodalen Datenintegration nutzen.
• Die Leistung multimodaler LLM-Systeme zu bewerten.

Diese Dozent:in-leitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Cybersicherheitsfachleute und Data Scientists auf fortgeschrittenem Niveau, die LLMs nutzen möchten, um ihre Cybersicherheitsmassnahmen und Threat Intelligence zu verbessern.

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

• Die Rolle von LLMs in der Cybersicherheit zu verstehen.
• LLMs für die Bedrohungserkennung und -analyse zu implementieren.
• LLMs für Sicherheitsautomatisierung und -reaktion einzusetzen.
• LLMs in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur zu integrieren.

Dieser live geleitete Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysen auf mittlerem Niveau, die grosse Sprachmodelle (LLMs) nutzen möchten, um Trends und Verhaltensweisen in verschiedenen Branchen vorhersagen zu können.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundlagen von LLMs und deren Rolle in der prädiktiven Analytik zu verstehen.
• LLMs zur Analyse und Vorhersage von Daten in verschiedenen Branchen einzusetzen.
• Die Wirksamkeit prädiktiver Modelle mit LLMs zu bewerten.
• LLMs in bestehende Datenverarbeitungs-Pipelines zu integrieren.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die sowohl umfassende Kenntnisse als auch praktische Fähigkeiten in Grosse Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkendes Lernen (RL) erwerben möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer Folgendes:

• Die Komponenten und Funktionsweise von Transformer-Modellen verstehen.
• LLMs für spezifische Aufgaben und Anwendungen optimieren und feinabstimmen.
• Die Kernprinzipien und Methoden des verstärkenden Lernens verstehen.
• Lernen, wie Techniken des verstärkenden Lernens die Leistung von LLMs verbessern können.

Diese von Instruktoren geleitete, live stattfindende Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Content-Ersteller, Marketingspezialisten und Bildungs technologen, die die Kraft von LLMs nutzen möchten, um hochwertige, vielfältige und ansprechende Inhalte in verschiedenen Bereichen zu erzeugen.

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

• Die Möglichkeiten von LLMs und deren Anwendung in der Inhaltserzeugung zu verstehen.
• LLMs einzurichten und zur Erzeugung verschiedener Arten von Inhalten zu nutzen.
• Bewährte Praktiken für Prompting und Feinabstimmung (Fine-Tuning) von LLMs anzuwenden, um gewünschte Ausgaben zu erzeugen.
• Die Qualität KI-generierter Inhalte zu bewerten und für spezifische Zielgruppen zu verfeinern.
• Fortgeschrittene Techniken für die kreative und multimodale Inhaltserzeugung mit LLMs zu erkunden.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Pädagoginnen und Pädagogen, EdTech-Professionelle sowie Forschende mit unterschiedlichem Erfahrungs- und Expertisenstand, die LLMs nutzen möchten, um personalisierte Bildungserfahrungen zu schaffen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Die Architektur und Fähigkeiten von LLMs verstehen.
• Gelegenheiten für Personalisierung in Bildungsinhalten mithilfe von LLMs identifizieren.
• Adaptive Lernplattformen entwerfen, die LLMs zur Inhaltspersonalisierung nutzen.
• LLM-gesteuerte Strategien zur Verbesserung der Schülerbeteiligung und des Lernerfolgs implementieren.
• Die Wirksamkeit von LLMs in Bildungskontexten bewerten und datengestützte Entscheidungen für Verbesserungen treffen.

Dieses live durchgeführte Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Praktiker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, die offengewichtete Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische Geschäftsanwendungen oder interne Projekte feinjustieren und bereitstellen möchten.

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

• Das Ökosystem und die Unterschiede zwischen Open-Source-LLMs zu verstehen.
• Datensätze und Konfigurationen für das Fine-Tuning von Modellen wie LLaMA, Mistral und Qwen vorzubereiten.
• Fine-Tuning-Pipelines mit Hugging Face Transformers und PEFT auszuführen.
• Feinjustierte Modelle zu evaluieren, zu speichern und in sicheren Umgebungen bereitzustellen.

Diese von einer Lehrperson geleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und Data Scientists mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die LLMs in Systemen zur Spracherkennung und -synthese implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Rolle von LLMs in der Sprachtechnologie zu verstehen.
• LLMs für eine präzise Spracherkennung und natürliche Klangsynthese umzusetzen.
• LLMs mit Spracherkennungs-Engine-Suites und Sprachsynthesizern zu integrieren.
• Die Leistungsfähigkeit von Sprachsystemen unter Verwendung von LLMs zu evaluieren und zu optimieren.
• Über aktuelle Trends und zukünftige Entwicklungen in der Sprachtechnologie auf dem Laufenden zu bleiben.

Diese dozentengestützte, live stattfindende Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Kundendienst- und IT-Fachleute mit Kenntnissen vom Anfänger- bis zum mittleren Niveau, die LLMs implementieren möchten, um reaktionsfähige und intelligente Chatbots für den Kundensupport zu erstellen.

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

• Die Grundlagen und die Architektur von Grossen Sprachmodellen (LLMs) zu verstehen.
• LLMs im Kundensupport-System zu entwerfen und zu integrieren.
• Die Reaktionsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit von Chatbots zu verbessern.
• Ethische Aspekte zu berücksichtigen und die Einhaltung branchenspezifischer Standards sicherzustellen.
• einen auf LLMs basierenden Chatbot für reale Anwendungen bereitzustellen und zu warten.

Dieses live geleitete Schulungsangebot in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und KI-Ingenieure mit mittleren Vorkenntnissen, die Large Language Models auf kosteneffizientere und effizientere Weise feintunen möchten, unter Verwendung von Methoden wie LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• die theoretischen Grundlagen der Ansätze für parameter-effizientes Feintuning zu verstehen.
• LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT zu implementieren.
• die Abwägungen zwischen Leistung und Kosten von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Feintuning zu bewerten.
• feingetunte LLMs mit reduzierten Anforderungen an Berechnungsleistung und Speicherplatz bereitzustellen und zu skalieren.

Dieser instruktorgeführte Live-Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinelles Lernen-Ingenieure, KI-Entwickler und Datenwissenschaftler auf dem mittleren bis fortgeschrittenen Niveau, die lernen möchten, wie man QLoRA effizient für die Feinabstimmung grosser Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen verwendet.

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

• Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
• QLoRA bei der Feinabstimmung grosser Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen einzusetzen.
• Die Feinabstimmungsleistung auf begrenzte Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
• Feingetunte Modelle effizient in realen Anwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.

Diese dozentengeführte,Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Daten- und Marketingprofis mit mittlerem Niveau, die LLMs anwenden möchten, um die öffentliche Stimmung aus verschiedenen Textquellen wie Social-Media-Posts, Produktbewertungen und Kundenfeedback zu analysieren und zu interpretieren.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Die Grundsätze der Sentimentanalyse und deren Anwendung mit LLMs verstehen.
• Datensätze für die Sentimentanalyse vorverarbeiten und vorbereiten.
• LLMs trainieren und feinabstimmen (fine-tunen), um die Stimmung in Texten genau widerzuspiegeln.
• Die Stimmung in Echtzeit aus Social Media und anderen Textquellen analysieren.
• Sentimentanalyse-Ergebnisse in Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozesse integrieren.

Diese dozentengestützte Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler und technische Redaktoren mit mittlerem Erfahrungsniveau, die LLMs nutzen möchten, um ihren Coding-Workflow zu optimieren und detaillierte sowie umfassende Dokumentationen zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Rolle von LLMs bei der Automatisierung der Codegenerierung und Softwaredokumentation verstehen.
• LLMs einsetzen, um präzise und effiziente Codeausschnitte sowie Dokumentationen zu erstellen.
• LLMs in ihren Softwareentwicklungslebenszyklus integrieren, um die Produktivität zu steigern.
• Hochwertige Dokumentationsstandards mit automatisierten Tools aufrechterhalten.
• Ethische Überlegungen und Best Practices für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung berücksichtigen.

Diese unter der Leitung eines Dozenten durchgeführte Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Geschäftsprofis und Datenanalysten mit mittlerem Kenntnisstand, welche die Möglichkeiten von LLMs nutzen möchten, um Geschäftseinblicke zu gewinnen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• die Grundlagen und Anwendungen von LLMs im Kontext von Business Intelligence zu verstehen.
• LLMs zur Analyse grosser Datensätze einzusetzen und bedeutende Einblicke zu extrahieren.
• LLM-gestützte Analysen in strategische Entscheidungsprozesse der Geschäftsführung zu integrieren.
• die ethischen Aspekte und Best Practices im Umgang mit LLMs in Unternehmen zu bewerten.
• Zukunftstrends in der KI abzuschätzen und sich auf die sich entwickelnde Landschaft der Business Intelligence vorzubereiten.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler auf dem mittleren bis fortgeschrittenen Niveau, die LlamaIndex meistern möchten, um innovative Anwendungen zu entwickeln, die mit LLMs betrieben werden.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• LlamaIndex einrichten und konfigurieren für die Verwendung mit LLMs.
• Benutzerdefinierte Datensätze mit LlamaIndex indizieren und abfragen, um die Funktionalität von LLMs zu verbessern.
• Sophisti zierte Anwendungen entwerfen und entwickeln, die LlamaIndex und LLMs nutzen.
• Best Practices für den Umgang mit LLMs und LlamaIndex verstehen und anwenden.
• Ethische Aspekte bei der Implementierung von mit LLMs betriebenen Anwendungen berücksichtigen.

Dieses instruktionsgeleitete, live durchgeführte Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Forscher, Machine-Learning-Experten und Data Scientists auf mittlerem Niveau, die LlamaIndex nutzen möchten, um die Fähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern und diese für verschiedene Anwendungen genauer und zuverlässiger zu machen.

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

• Die Prinzipien und Komponenten von LlamaIndex zu verstehen.
• Daten zu erfassen und für die Verwendung mit LLMs zu strukturieren.
• Kontextuelle Anreicherung zu implementieren, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.
• LlamaIndex in bestehende KI-Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren.

Diese live-Anleitung durch eine Trainerperson (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmende mit mittlerem Niveau, die die Kraft des Prompt Engineering und Few-Shot Learning nutzen möchten, um die Leistung von LLMs für reale Anwendungen zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Prinzipien des Prompt Engineering und Few-Shot Learning zu verstehen.
• Wirksame Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Few-Shot-Techniken zu nutzen, um LLMs mit minimalem Datenbedarf anzupassen.
• Die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

Diese von einem Dozenten gelebte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene im Bereich Ingenieurwesen, KI-Spezialisten und Lokalisierungsleiter, die Large Language Model (LLM)-Systeme für die automatisierte Übersetzung, Qualitätsbewertung und unternehmensweite Governance implementieren möchten.

Am Ende der Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Unternehmensweite LLM-Lokalisierungspipelines zu erstellen, die offene und proprietäre Modelle integrieren.
• Automatisierte QA-Workflows und Qualitätskennzahlen für die Übersetzungskonsistenz zu implementieren.
• Governance- und Freigabeframeworks für die mehrsprachige Inhaltserstellung zu etablieren.
• Skalierbare, auditierbare, auf LLM basierende Lokalisierungssysteme in sicheren Umgebungen bereitzustellen.

Dieses instruktionsbasierte Live-Training in Zürich vermittelt Daten-Engineeren die Fähigkeiten, LLMs in SQL-Umgebungen zu integrieren. Die Teilnehmer bauen Pipelines für natürliche Sprache auf, implementieren KI-gestützte Optimierung und entwerfen sichere Enterprise-Workflows für die automatisierte Datenanalyse.

Dieses Trainer-gestützte Live-Schulungsangebot (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Localisierungsingenieure mit mittleren Kenntnissen, die skalierbare, automatisierte Übersetzungspipelines mit proprietären und Open-Source-LLMs gestalten möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Übersetzungsworkflows mit modernen LLM-Frameworks und APIs zu entwerfen und zu deployen.
• Open-Source- und kommerzielle Modelle in skalierbare Übersetzungssysteme zu integrieren.
• Die Übersetzungsqualität durch Fine-Tuning, Prompt Engineering und Automatisierung zu optimieren.
• Kosteneffiziente und compliant Übersetzungsinfrastrukturen für Enterprise-Umgebungen zu implementieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittleren Kenntnissen, die lernen möchten, wie sie generative KI mit LLMs für verschiedene Aufgaben und Anwendungsbereiche einsetzen können.

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

• Zu erklären, was generative KI ist und wie sie funktioniert.
• Die Transformer-Architektur zu beschreiben, die LLMs antreibt.
• Empirische Skalierungsgesetze anzuwenden, um LLMs für verschiedene Aufgaben und Einschränkungen zu optimieren.
• Modernste Tools und Methoden zur Schulung, Feinabstimmung und Bereitstellung von LLMs einzusetzen.
• Die Chancen und Risiken der generativen KI für Gesellschaft und Wirtschaft zu diskutieren.

Meistern Sie die KI-Integration in Postgres mit dieser von Dozenten gelebten Live-Schulung in Zürich. Lernen Sie, Erweiterungen zu konfigurieren, pgvector-Embeddings zu implementieren und LLMs für Echtzeit-Einblicke zu verbinden. Optimieren Sie Abfragen und entwickeln Sie intelligente Systeme in einer praxisorientierten Live-Lab-Umgebung./p>

Diese angeleitete, live durchgeführte Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler:innen auf fortgeschrittenem Niveau sowie an Architekt:innen und Produktmanager:innen, die Risiken im Zusammenhang mit LLM-gestützten Anwendungen identifizieren und mindern möchten. Dazu zählen Prompt-Injection-Datenlecks und nicht gefilterte Ausgaben. Gleichzeitig werden Sicherheitsmassnahmen wie Eingabevalidierung, menschliche Überwachung (Human-in-the-Loop) sowie Guardrails für die Ausgabeintegration erarbeitet.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

• Die Kernverwundbarkeiten von LLM-basierten Systemen zu verstehen.
• Sichere Gestaltungsprinzipien auf die Architektur von LLM-Anwendungen anzuwenden.
• Tools wie Guardrails AI und LangChain für Validierung, Filterung und Sicherheit einzusetzen.
• Techniken wie Sandboxing, Red-Teaming und menschliche Überprüfung in produktionsreifen Pipelines zu integrieren.

Dieser live geführte Schulungskurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenen bis mittleren Vorkenntnissen, die vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

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

• Die Prinzipien des Fine-Tunings und dessen Anwendungen zu verstehen.
• Datensätze für die Feinabstimmung vortrainierter Modelle vorzubereiten.
• Grosse Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
• Die Modellleistung zu optimieren und häufig auftretende Herausforderungen zu bewältigen.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler auf fortgeschrittenem Niveau, KI-Entwicklerinnen und -entwickler sowie KI-Enthusiastinnen und -enthusiasten, die LLMs nutzen möchten, um verschiedene NLP-Aufgaben durchzuführen und für unterschiedliche Zwecke neuartige und vielfältige Inhalte zu erstellen.

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

• Eine Entwicklungsumgebung mit LLMs und essenziellen Tools einzurichten.
• NLU- und NLI-Aufgaben mit LLMs fachgerecht durchzuführen.
• Wissensgraphen effektiv zu extrahieren, zu erschliessen und zu nutzen.
• Dialoge für Konversationsanwendungen mittels LLMs zu generieren und zu verwalten.
• Die Qualität und Vielfalt der von LLMs und generativer KI erzeugten Inhalte zu bewerten.
• Ethische Prinzipien anzuwenden, um Fairness und verantwortungsvollen Umgang mit LLMs sicherzustellen.

Diese dozentengeführte, Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler mit Kenntnissen auf Anfänger- bis Einsteigerniveau, die Large Language Models für verschiedene natursprachliche Aufgaben nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• eine Entwicklungsumgebung einrichten, die ein beliebtes LLM enthält.
• ein grundlegendes LLM erstellen und es auf einem eigenen Datensatz feinjustieren (fine-tunen).
• LLMs für unterschiedliche natursprachliche Aufgaben wie Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Textgenerierung und weiteres einsetzen.
• LLMs mit Werkzeugen wie TensorBoard, PyTorch Lightning und Hugging Face Datasets debuggen und evaluieren.

Dieser live angebotene, instruktorgeführte Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Observability- und SRE-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die LLMs und KI in ihre Überwachungs-, Alarmierungs- und Incident-Analyse-Arbeitsabläufe integrieren möchten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Supportfachleute, die KI-Tools und Automatisierungsplattformen nutzen möchten, um Supportprozesse zu optimieren, Antworten zu standardisieren und den manuellen Dokumentationsaufwand zu reduzieren.

Diese instructorsgeleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Architekt*innen mit mittleren Kenntnissen, die Tencent Hunyuan nutzen möchten, um grosse Modelle und MoE-Architekturen mit geringerer Latenz, höherem Durchsatz und besserer Kostenkontrolle bereitzustellen.

Am Ende der Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein: Bereitstellungs Patterns für Hunyuan im Produktivbetrieb zu erklären, die Inferenzleistung zu optimieren, Batching- und Quantisierungsstrategien umzusetzen sowie skalierbare Serving-Operationen zu planen.

Diese angeleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, technische Produktteams und KI-Praktiker, die Hunyuan-Modelle nutzen möchten, um multimodale Anwendungen für die Erstellung und Auslieferung von Bildern, 3D-Inhalten und Videos zu entwickeln.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage: promptbasierte Workflows aufzubauen, multimodale Assets zu generieren und zu überprüfen, Ausgaben über Apps oder APIs bereitzustellen und Hunyuan-Funktionen mit unternehmerischen Produktstacks zu verbinden.

Kursziele von Software-/ KI-Ingenieurinnen und -Ingenieuren zu Legal Engineer werden — den Fachkräften, die tatsächlich KI-Lösungen für juristische Aufgaben (eDiscovery, Review, Ermittlungen) entwickeln können.

In zwei Tagen wird vom gesamten Kernstack aufgebaut: Eingabe und Extraktion unstrukturierter, realer juristischer Daten, deren Suche und Abruf sowie die Ergänzung um Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Quellenangaben. Die Lösungen bleiben privat dank lokaler Modelle und lassen sich nachweisen. Eine verteidigungsfähige KI-Bewertung mit gerichtsrelevanten Kennzahlen wird durchgeführt und das Ergebnis für den Einsatz aufbereitet.

Dieser live stattfindende Lehrgang unter Anleitung eines Dozenten in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Fachleute mit Grundkenntnissen / mittlerem Niveau / fortgeschrittenem Niveau, die MCP nutzen möchten, um KI-Assistenten mit externen Tools, Daten und Unternehmensdiensten zu verbinden.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer: MCP-Konzepte erklären, wichtige Architekturkomponenten identifizieren, eine grundlegende Integration einrichten und gute Praktiken für die Sicherheit anwenden.

Diese unterrichtende Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Enterprise-Architekten mit mittlerer Erfahrungsstufe, die das Model Context Protocol nutzen möchten, um sichere, skalierbare und regierbare Plattformen für Agent-Integrationen in Unternehmensumgebungen zu entwerfen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: Die MCP-Architektur und Unternehmensmuster zu erklären, sichere Integrationsplattformen zu gestalten, Governance- und Zugriffskontrollen anzuwenden sowie Bereitstellungs- und Skalierungsoptionen zu bewerten.

Diese instruktorgeführte Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Architekten und Platform-Engineering-Experten mit Mittelstufenkenntnissen, die MCP nutzen möchten, um zuverlässige Server und Clients für den Enterprise-Einsatz und -Betrieb zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer: MCP-Architektur in der Praxis erklären, produktionsreife Integrationen entwickeln, MCP-Dienste bereitstellen und beobachten sowie Versionierungs-, Resilienz- und Support-Muster anwenden können.

Dieses von einem Instructor geleitete Live-Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Leiter, Compliance-Experten, Sicherheitsteams und Enterprise-Architekten mit mittlerem Wissensstand, die souveräne KI-Grundsätze und Governance-Praktiken nutzen möchten, um KI-Umgebungen zu designen, die sensible Daten schützen, Lokalisierungsanforderungen erfüllen und Vendor-Lock-in reduzieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: souveräne KI-Konzepte zu erläutern, Hosting- und Governance-Optionen zu bewerten, Kontrollen für Prompts und Logs zu definieren sowie einen praktischen Einführungs-Fahrplan zu erstellen.