Prädiktive KI Schulungen in Schweiz

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, die KI-gestützte Anwendungen mittels prädiktiver Analysen und generativer Modelle erstellen möchten.

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

• Die Grundlagen der prädiktiven KI und generativer Modelle zu verstehen.
• KI-gestützte Tools zur prädiktiven Codierung, Prognostizierung und Automatisierung zu nutzen.
• LLMs (Large Language Models) und Transformer für die Text- und Codegenerierung einzusetzen.
• Zeitreihenprognosen und KI-basierte Empfehlungssysteme anzuwenden.
• KI-Modelle für reale Anwendungen zu entwickeln und feinabzustimmen.
• Ethische Überlegungen und Best Practices bei der KI-Einführung zu bewerten.

Dieser durch einen Dozenten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte auf Anfängerniveau, die die Grundlagen von Predictive AI verstehen möchten.

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

• Die Kernkonzepte von Predictive AI sowie dessen Anwendungsbereiche zu verstehen.
• Daten für prädiktive Analysen zu sammeln, zu bereinigen und vorzubereiten.
• Daten zu explorieren und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Einfache statistische Modelle zur Erstellung von Vorhersagen zu entwickeln.
• Die Leistung von prädiktiven Modellen zu bewerten.
• Konzepte der Predictive AI auf reale Szenarien anzuwenden.

Diese live geleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an DevOps-Fachleute mit mittlerem Erfahrungslevel, die Predictive KI in ihre DevOps-Praktiken integrieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Predictive-Analytics-Modelle zu implementieren, um Herausforderungen in der DevOps-Pipeline vorherzusehen und zu lösen.
• KI-gesteuerte Tools für verbessertes Monitoring und Betrieb zu nutzen.
• Methoden des maschinellen Lernens anzuwenden, um Softwarebereitstellungsarbeitsabläufe zu verbessern.
• KI-Strategien für proaktive Problemlösung und Optimierung zu entwerfen.
• Ethische Aspekte des Einsatzes von KI im DevOps zu berücksichtigen.