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.

Dieser live von einem Dozenten geleitete Schulungskurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Führungsteams, die das strategische Potenzial von LLMs und unternehmensinternen KI-Tools verstehen möchten. Die Teilnehmenden werden sich damit befassen, wie sie diese Tools in hochrangige Arbeitsabläufe integrieren, effektive Prompts formulieren und Möglichkeiten zur Steigerung der Produktivität und des Return on Investment (ROI) durch den Einsatz von KI bewerten können.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Verstehen, wie LLMs funktionieren und wie Tools wie ChatGPT und Copilot diese anwenden.
• Prompt-basierte Interaktionen nutzen, um Aufgaben zu automatisieren und zu beschleunigen.
• KI-Tools in konkreten Szenarien anwenden, etwa beim Verfassen von E-Mails, Zusammenfassen von Berichten und Überprüfen von Vereinbarungen.
• Strategische Vorteile, Einschränkungen und Lizenzierungsaspekte der LLM-Einführung 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 von Dozenten geleitete, live stattfindende Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzanalysten, Data Scientists und Investmentexperten auf mittlerem Niveau, die LLMs für die Analyse und Vorhersage von Finanzmärkten nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Anwendung von LLMs in der Finanzmarktanalyse verstehen.
• LLMs nutzen, um Finanznachrichten, Berichte und Daten für Markterkenntnisse zu verarbeiten.
• Vorhersagemodelle für Aktienkurse, Markttrends und Wirtschaftsindikatoren entwickeln.
• LLM-Erkenntnisse in den Entscheidungsprozess für Investitionen 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.

Dieser live geleitete Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und KI-Ingenieure mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die grosse Sprachmodelle kostengünstiger und effizienter mit Methoden wie LoRA, Adapter-Tuning und Prefix-Tuning fine-tunen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden:

• die Theorie hinter parametereffizienten Fine-Tuning-Ansätzen verstehen.
• LoRA, Adapter-Tuning und Prefix-Tuning mit Hugging Face PEFT implementieren können.
• Leistungs- und Kostenvorteile von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Fine-Tuning vergleichen können.
• fine-tunte LLMs mit geringerem Rechen- und Speicherbedarf bereitstellen und skalieren können.

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.

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.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure, KI-Spezialisten sowie Lokalisierungsverantwortliche, die Systeme für Large Language Models (LLM) für automatisierte Übersetzung, Qualitätsbewertung und Unternehmens-Compliance implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmende:

• Enterprise-grade-LLM-Lokalisierungs-Pipelines aufbauen, die offene und proprietäre Modelle integrieren.
• Automatisierte QA-Workflows und Qualitätsmetriken für konsistente Übersetzungen implementieren.
• Governance- und Genehmigungsframeworks für die Erstellung mehrsprachiger Inhalte etablieren.
• Skalierbare, überprüfbare LLM-basierte Lokalisierungssysteme in sicheren Umgebungen bereitstellen.

KI für SQL bezeichnet die Anwendung künstlicher Intelligenz und grosser Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), um die Generierung, Ausführung und Auswertung von SQL-Abfragen in unternehmerischen Datenumgebungen zu automatisieren, zu optimieren und zu verbessern.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Dateningenieur:innen und technische Fachverantwortliche auf mittlerem Niveau, die KI-Funktionen in ihre SQL-Workflows integrieren möchten, um Abfragen in natürlicher Sprache zu ermöglichen, intelligente Optimierungen durchzuführen und Datenanalysen zu automatisieren.

Die Teilnehmenden können am Ende der Schulung:

• LLMs wie GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen und Mistral in SQL-Umgebungen integrieren.
• NL2SQL-Pipelines (Natural Language to SQL) für den dialogbasierten Datenzugriff aufbauen.
• KI-gestützte Abfrageoptimierung und Fehlererkennung implementieren.
• Sichere, prüfbare AI-SQL-Workflows für den unternehmerischen Einsatz entwerfen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Vielfältige Übungen und Praxistraining.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie massgeschneiderte Schulungen für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

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.

Vertex AI bietet leistungsstarke Tools zum Erstellen multimodaler LLM-Workflows, die Text-, Audio- und Bilddaten in einer einzigen Pipeline integrieren. Mit Unterstützung für lange Kontextfenster und Gemini-API-Parametern ermöglicht es fortschrittliche Anwendungen in Planung, Argumentation und cross-modal-intelligenter Verarbeitung.

Dieser dozentengeleitete, live durchgeführte Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker auf fortgeschrittenem bis mittlerem Niveau, die multimodale AI-Workflows in Vertex AI entwerfen, entwickeln und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Gemini-Modelle für multimodale Eingaben und Ausgaben nutzen.
• Langkontext-Workflows für komplexe Argumentation implementieren.
• Pipelines entwerfen, die Text-, Audio- und Bildanalyse integrieren.
• Gemini-API-Parameter für Leistung und Kosteneffizienz optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit multimodalen Workflows.
• Projektbasierte Aufgaben für angewandte multimodale Use Cases.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für einen maßgeschneiderten Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

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.

Diese unter Anleitung stattfindende Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Localization-Ingenieure auf mittlerem Niveau, die skalierbare, automatisierte Übersetzungspipelines mit proprietären und Open-Source-LLMs entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Übersetzungsarbeitsabläufe mit modernen LLM-Frameworks und APIs zu entwerfen und bereitzustellen.
• Open-Source- und kommerzielle Modelle in skalierbare Übersetzungssysteme zu integrieren.
• Die Übersetzungsqualität durch Fine-Tuning, Prompt Engineering und Automatisierung zu optimieren.
• Eine kosteneffiziente und konforme Übersetzungsinfrastruktur für Unternehmensumgebungen umzusetzen.

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.

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.

LLMs und autonome Agent-Frameworks wie AutoGen und CrewAI verändern die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Change-Tracking, Testgenerierung und Alert-Triage automatisieren, indem sie menschähnliche Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung simulieren.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure, die DevOps-Automatisierungsworkflows entwerfen und implementieren möchten, die von Grossen Sprachmodellen (LLMs) und Multi-Agent-Systemen angetrieben werden.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflows für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• Testgenerierung, Commit-Analyse und Zusammenfassungen von Änderungen mithilfe von Agenten zu automatisieren.
• Mehrere Agenten zur Bewältigung von Alerts, Generierung von Antworten und Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen zu koordinieren.
• Sichere und wartbare Agent-gestützte Workflows mit Open-Source-Frameworks aufzubauen.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungs- und Praxiszeit.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten für den Kurs

• Um einen maßgeschneiderten Kurs für dieses Thema anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Postgres ist eine fortschrittliche Open-Source-relationale Datenbank, die als Grundlage für KI-gestützte Systeme und Datenintelligenz-Anwendungen dienen kann.

Dieser instructor-led-live training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenbankprofis und Entwickler auf mittlerem Niveau, die KI-Fähigkeiten direkt in Postgres integrieren, verwalten und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• PostgreSQL-Erweiterungen für KI-Anwendungsfälle einrichten und konfigurieren.
• Einbettungen (Embeddings) und Ähnlichkeitssuchen mit pgvector implementieren.
• Open-Source- und proprietäre LLMs (Large Language Models) in Postgres für Echtzeiteinblicke integrieren.
• PostgreSQL für KI-gesteuerte Abfragen und Workflows optimieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

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.

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.

Das technische Kursangebot «LLMs für Codeverständnis, Refaktorierung und Dokumentation» konzentriert sich auf den Einsatz grosser Sprachmodelle (LLMs), um die Codequalität zu verbessern, technischen Schulden abzubauen und Dokumentationsaufgaben in Softwareteams zu automatisieren.

Diese Dozenten-gestützte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene bis fortgeschrittene Fachkräfte aus der Softwareentwicklung, welche LLMs wie GPT nutzen möchten, um komplexe oder legacy Codebasen effektiver zu analysieren, zu refaktorieren und zu dokumentieren.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• LLMs zur Erläuterung von Code, Abhängigkeiten und Logik in unbekannten Repositories einzusetzen.
• Anti-Patterns zu identifizieren und den Code lesbarer zu gestalten.
• In-Code-Kommentare, README-Dateien sowie API-Dokumentationen automatisch zu generieren und pflegen.
• LLM-gestützte Erkenntnisse in bestehende CI/CD- und Review-Abläufe zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viel Praxis und Übungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

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

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.

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.

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 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.

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.