Predictive AI Schulungen in Lausanne

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Lausanne (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die Anwendungen mit künstlicher Intelligenz unter Verwendung prädiktiver Analysen und generativer Modelle erstellen möchten.

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

• Die Grundlagen von prädiktiver KI und generativen Modellen zu verstehen.
• AI-gestützte Werkzeuge für prädiktives Programmieren, Prognosen und Automatisierung einzusetzen.
• LLMs (Large Language Models) und Transformer zur Erstellung von Texten und Codes umzusetzen.
• Zeitreihenprognosen und KI-gestützte Empfehlungen anzuwenden.
• AI-Modelle für praktische Anwendungen zu entwickeln und abzugleichen.
• Ethische Überlegungen und Best Practices bei der Implementierung von KI zu bewerten.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Lausanne (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich IT, die eine fundierte Grundlage der prädiktiven KI erlernen möchten.

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

• Die Kernkonzepte der prädiktiven KI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Daten für die vorhersagende Analyse zu sammeln, zu reinigen und vorzubereiten.
• Daten zu erforschen und zu visualisieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Grundlegende statistische Modelle zur Vorhersage aufzubauen.
• Die Leistung von vorhersagenden Modellen zu bewerten.
• Prädiktive KI-Konzepte in realen Szenarien anzuwenden.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Lausanne (online oder vor Ort) richtet sich an mittelspezialisierte DevOps-Profiessionelle, die predictive AI in ihre DevOps-Praktiken integrieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Implementieren von Vorhersagemodellen zur Prognose und Behebung von Herausforderungen in der DevOps-Pipeline.
• Nutzung von AI-gesteuerten Werkzeugen für verbesserte Überwachung und Operationen.
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Verbesserung der Software-Lieferabläufe.
• Entwerfen von AI-Strategien für proaktive Problemlösungen und Optimierung.
• Bewältigung ethischer Überlegungen bei der Nutzung von AI in DevOps.