Automatisieren, absichern, deployen: KI dort nutzen, wo sie wirklich Arbeit spart.
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Von Datenpipelines bis Deployment: baue, teste und betreibe KI-Systeme mit reproduzierbaren Ergebnissen.
Von Use Case bis Betrieb: Chatbots bauen, integrieren, messen und sicher skalieren.
Baue, evaluiere und betreibe LLM-Anwendungen, die im Alltag bestehen: RAG, Agents, Guardrails, Monitoring und Kostenkontrolle.
Bringe ML-Modelle stabil, sicher und messbar in echte Systeme – mit CI/CD, Monitoring und klaren Betriebsprozessen.
Von GPU-Stacks bis MLOps: KI-Systeme stabil, sicher und kostenkontrolliert betreiben.
Baue Plattformen, die ML-Workloads zuverlässig deployen, skalieren und absichern, ohne dass Teams im Ticket-Chaos versinken.
Python ist die Sprache der Datenanalyse und der Künstlichen Intelligenz. In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie mit Python arbeiten, Daten effizient auswerten und erste..
Deep Learning mit Python praxisnah lernen: von Datenaufbereitung bis TensorFlow und Keras
Lernen Sie in unserem Kurs zu Deep Learning mit Pytorch alle notwendigen Kenntnisse über das Framework Pytorch, sowie den grundlegenden Netzwerktypen bei Deep Learning, den Multilayer Perzeptrons und den..
Machine Learning bzw. Maschinelles Lernen hat in den letzten Jahren für einen regelrechten Boom gesorgt. Viele Unternehmen verwenden es inzwischen für die Lösung unterschiedlichster Probleme. Aber wofür..
Ziel dieses Seminars ist, den TeilnehmerInnen einen umfassenden Einblick in die Welt der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu vermitteln. In einer Zeit, in der die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine..
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
In diesem Seminar lernst Du, wie Du mit Python und TensorFlow moderne Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle praxisnah umsetzt. Du verstehst das Prinzip und die Arbeitsweise künstlicher neuronaler..
Machine Learning verstehen und praktisch anwenden – genau das lernen Sie in diesem kompakten 3-tägigen Intensivseminar. Sie erhalten das nötige mathematische Fundament, um Daten gezielt auszuwerten, Modelle zu..
In diesem Kurs erhältst du einen tiefen Einblick in die Welt der Large Language Models (LLM). Von der Auswahl der richtigen Modelle, dem Training und der Anpassung an eigene Inhalte. Auch ein Vergleich der..
In diesem Seminar baust du dir ein belastbares Verständnis dafür auf, wie moderne Large Language Models funktionieren und wie du sie in der Praxis zuverlässig einsetzt. Du frischt die LLM-Architektur auf,..
Von RAG und Fine-Tuning bis Guardrails, Evaluation und produktionsnahen Deployments.
In diesem Seminar entwickelst du als Entscheiderin oder Entscheider eine klare Large Language Model Strategie, die zu deinen Zielen und Rahmenbedingungen passt. Du verstehst die Grundlagen und Funktionsweise..
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Praxisnahes Training für RAG-Pipelines, semantische Suche und produktive Enterprise AI
Von Use Case bis Betrieb: Support-Automation aufbauen, messen und sicher steuern, ohne dich in Tool-Details zu verlieren.
Im digitalen Zeitalter erwarten Kunden schnelle, präzise und personalisierte Antworten. Dialogflow, ein KI-gestütztes Tool von Google, ermöglicht die Entwicklung moderner Chatbots, die genau diesen..
In diesem Kurs lernen Sie, wie Chatbots und virtuelle Assistenten den Kundenservice automatisieren und verbessern . Sie erfahren, welche Technologien und Plattformen verfügbar sind, wie Sie leistungsfähige..
Automatisiere Prozesse mit Skills, Tools und sicheren Freigaben statt schwerer Flow-Builder.
5 tägiges Intensivtraining zur Automatisierung von Workflows und Aufgaben mit selbstlernenden KI-Agenten
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Baue KI-Oberflächen, die vertrauenswürdig, schnell und messbar besser sind.
Baue, betreibe und skaliere KI-Workloads über Functions, Events und Managed Services, ohne Server zu patchen oder Kapazitäten zu planen.
Vom Notebook zur überwachten Azure-Deployment-Pipeline mit reproduzierbaren Releases und sauberem Betrieb.
Baue einen belastbaren End-to-End-Flow mit Auth, Prompting, Tools, Streaming und Monitoring, ohne dich in Frameworks zu verlieren.
Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.
Baue belastbare Segmente, die KI-Teams verstehen, nutzen und messen können.
Baue Knowledge Graphs, die RAG, Empfehlungen und Betrugserkennung messbar verbessern.
Baue XAI-Checks in deine ML-Pipeline ein und liefere Erklärungen, die Fachbereiche und Audits akzeptieren.
Schütze Trainingsdaten, Modelle und Pipelines, bevor aus KI ein Compliance-Risiko wird.
Baue robuste Datenpipelines, die Training, Inferenz und Monitoring zuverlässig versorgen.
Baue Agenten, die Entscheidungen treffen, experimentieren und aus Feedback messbar besser werden.
Nutze vortrainierte Foundation Models, reduziere Trainingskosten und liefere robuste Ergebnisse mit sauberer Evaluierung und Deployment-Strategie.
Baue belastbare ML-Modelle schneller, ohne die Kontrolle über Daten, Metriken und Deployment zu verlieren.
Baue performante Datenpipelines für RAG, Feature Stores und Echtzeit-Inferenz mit den passenden NoSQL-Patterns.
Von Architektur bis Betrieb: So bringst Du offene GPT-Modelle sicher in Deine Prozesse.
Wähle das passende Llama-Modell für Qualität, Kosten, Latenz und Compliance, mit messbaren Kriterien und praxistauglichen Tests.
AI-Agents: Du setzt Fernsteuerung kontrolliert, nachvollziehbar und auditfähig um.
Vom Container zur skalierbaren Inferenz: Images, Deployments, GPU, Security und Betrieb im Cluster
Von Datensatz bis Deployment: LoRA, DPO, Evaluation und sichere Inferenz in deiner Umgebung.
Vom Mikrofon bis zur Antwort: robuste Pipelines, Latenz, Qualität und Datenschutz sauber gelöst.
Bringe LLMs und Automatisierung in gewachsene Systeme, ohne Stabilität, Compliance und Betrieb zu riskieren.
Treiber, CUDA-Stack, Performance und stabile Deployments für Training und Inference
Baue, deploye und betreibe ein KI-Produkt mit MLOps, API und Monitoring.
Von Ticket-Flut zu verlässlichen Fixes: KI sinnvoll einsetzen, ohne Qualitätsrisiko.
Baue AI-gestützte Workflows für Tuning, Checks und Changes, ohne deine Datenbank aus der Hand zu geben.
Baue semantische Suche, RAG und Ranking, die in echten Datenbanken zuverlässig funktionieren.
Baue reproduzierbare Cloud-Infrastruktur, reduziere Drift und nutze KI für Reviews, Tests und sichere Änderungen.
Baue robuste APIs, Pipelines und Deployments für LLM- und ML-Workloads
Baue KI-Features als Events, nicht als Infrastruktur und bringe sie mit CI/CD sauber in Produktion.
ML-Modelle sicher bauen, deployen und betreiben ohne Internetzugang
Von Setup bis Governance: GLM-5.1 sicher betreiben, evaluieren und in Workflows integrieren.
Baue robuste Sensor-Modelle, quantisiere sie sauber und bringe sie auf MCU und Edge-SoCs unter harten Echtzeit- und Energiegrenzen.
Bewerte Qwen 3.5 und verwandte Alibaba Open Source Modelle nach Qualität, Kosten, Betrieb und Compliance.
Von der sicheren Inbetriebnahme bis zur produktiven Nutzung im Team, inklusive Betrieb, Kostenkontrolle und Governance.
Von Setup bis Governance: Kimi K2.6 sicher betreiben, bewerten und in Workflows integrieren.
Baue Retrieval-Augmented Generation (RAG) stabil, schnell und auditierbar mit der passenden Vector-DB-Architektur.
In diesem Kurs lernst Du nicht nur, wie ChatGPT funktioniert , sondern vor allem, wie Du es professionell, sicher und wirkungsvoll in Deine Projekte integrierst . Egal, ob Du gerade erst einsteigst oder..
Baue produktionsreife GenAI-Systeme für das Enterprise
Bring Deine ML-Modelle sicher in die Produktion
Ohne Programmierkenntnisse mit Prompting und No-Code zum funktionierenden Programm
OpenAI hat mit seiner Web-Plattform ChatGPT ein mächtiges Werkzeug geschaffen, das im IT-Bereich eine neue Produktivitätswelle auslöst, vergleichbar mit der Einführung des Internets. Statt mühsam nach..
Tauchen Sie ein in die Zukunft der Softwareentwicklung! In diesem 3-tägigen Intensivkurs lernen Java-Programmierer, wie sich moderne KI-Technologien mit Spring AI und LangChain4j nahtlos in Microservices..
Im Seminar AB-900T00-A: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration lernst du, wie du Microsoft 365 sicher administrierst und KI gezielt einsetzt – für schnellere Abläufe, bessere Entscheidungen und..
Entwerfen und Implementieren einer Azure AI-Lösung ist für Softwareentwickler gedacht, die AI-infundierte Anwendungen erstellen möchten die Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search und Microsoft Bot..
Richte lokale Inferenz ein, bewerte Modelle und baue sichere Workflows ohne Cloud-Abhängigkeit.
Baue, bewerte und betreibe MiniMax 2.7 praktisch: von Setup, über Prompting bis Anpassung und Kontrolle.
Plane, deploye und betreibe LLM-Inferenz on-premises: reproduzierbar, sicher, kostenkontrolliert.
Richte Antigravity sauber ein, arbeite schneller mit KI-Assistenz und liefere nachvollziehbare Ergebnisse statt IDE-Chaos.
Baue Dir einen sicheren KI-Workflow mit der Claude oder Codex Alternative, ohne Vendor-Lock-in und mit sauberer Governance.
Baue mit Codex verlässliche Workflows für Code, Tests und Reviews, damit aus Ideen schnell wartbare Software wird.
Vom ersten Prompt bis zum getesteten Feature: Du steuerst, Claude liefert Vorschläge, du entscheidest.
Triff belastbare Architekturentscheidungen für GPU, Daten, Sicherheit und Kosten, bevor Dein KI-Projekt teuer wird.
Schöpfen Sie das volle Potenzial von Microsoft 365 Copilot aus: In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie mit Microsoft Copilot Studio intelligente Low-Code-Agenten entwickeln, die Copilot durch individuelles..
Das Seminar „MS-4017 – Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot“ vermittelt Ihnen praxisnah, wie Sie Microsoft 365 Copilot als Administrator optimal implementieren, verwalten und an die Anforderungen..
Wie du Aufgaben an KI abgibst, Verantwortung behältst und dich in Richtung AI Operations, Platform Engineering und Product Ownership positionierst.
Baue Chatbot-Funnels, die qualifizieren, statt nur zu antworten und miss dabei sauber den Beitrag zu Pipeline und Umsatz.
Von E-Mail bis PDF: Du baust robuste KI-Workflows für Erfassung, Prüfung und Übergabe an ERP, CRM und DMS.
Data Mining und Maschine Learning: Lerne den kompletten Analyse-Workflow nach CRISP-DM – praxisnah umgesetzt in KNIME.
Große Sprachmodelle transformieren Unternehmen, öffnen jedoch völlig neue Angriffsvektoren, die klassische Firewalls oft ignorieren. In diesem Training tauchen Sie tief in die Welt der LLM-Sicherheit ein. Wir..
In dieser praxisnahen 2-tägigen Schulung von Smartesting tauchen Sie in die Welt der generativen Künstlichen Intelligenz im Softwaretest ein. Erlernen Sie essentielle Techniken des Prompt Engineerings, um..
In dieser 1-tägigen Schulung erhalten Sie eine Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Der Kurs vermittelt zentrale KI-Begriffe, praxisorientierte..
Dieser Kurs vermittelt praxisnah, wie Sie ChatGPT und andere KI-Technologien im Content Marketing effektiv einsetzen können. Sie lernen die Grundlagen von ChatGPT kennen und erfahren, wie Sie KI nutzen, um..
Dieser Kurs bietet ein tiefgehendes Verständnis der Amazon-Bedrock-Plattform und konzentriert sich auf die Entwicklung leistungsfähiger generativer KI-Anwendungen. Neben der Einführung in grundlegende Konzepte..
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie bewährte DevOps-Praktiken auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning (ML)-Modellen anwenden können. Der Fokus liegt auf Tools, Automatisierung, Prozessen und..
In der heutigen digitalisierten Welt spielen Chatbots und künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle. Das Seminar "Chatbots und Datenschutz" beleuchtet sowohl die Chancen als auch die Risiken des..
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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Diese Kurs-Kategorie richtet sich an Entwickler, DevOps Engineers, Systemadministratoren und IT-Operations-Teams, die KI nicht nur „ausprobieren“, sondern produktiv betreiben wollen. Im Fokus stehen konkrete Fähigkeiten: LLM-gestützte Entwicklung, Automatisierung von Runbooks, schnellere Fehleranalyse, sowie der sichere Einsatz von KI in produktionsnahen Umgebungen.
Sie lernen, wie KI-Assistenz in IDEs und CI/CD-Pipelines sinnvoll eingesetzt wird, wie man Prompts als wiederverwendbare Artefakte behandelt und wie man Ergebnisse verifiziert, damit Qualität und Nachvollziehbarkeit stimmen. Ein weiterer Schwerpunkt ist der Betrieb: Monitoring, Logging, Kostenkontrolle, Zugriffskonzepte, Secrets-Handling und Datenklassifizierung bei KI-Workloads. Dazu kommen praxisnahe Themen wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) für interne Wissensdaten, API-Integration von LLMs, Guardrails gegen Datenabfluss und Halluzinationen sowie die Bewertung von On-Prem vs. Cloud-Optionen.
Ziel ist, dass Sie KI als Werkzeugkette beherrschen: schneller liefern, stabiler betreiben und Risiken messbar reduzieren.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Wer KI für Entwickler & Administratoren sucht, will meist eines: weniger manuelle Arbeit bei gleicher oder besserer Qualität. Genau dafür sind Weiterbildungen in diesem Bereich relevant. Statt theoretischer KI-Grundlagen geht es um den Einsatz von LLMs im Engineering-Alltag: von Code-Assistenz über automatisierte Dokumentation bis hin zu Incident Response und Knowledge Management.
In der Softwareentwicklung beschleunigt KI typische Aufgaben wie Refactoring, Testfall-Generierung, API-Client-Erstellung oder das Erstellen von Migrationsskripten. Entscheidend ist dabei nicht nur „schneller Code“, sondern verlässliche Ergebnisse: Prompting-Techniken, Review-Workflows, statische Analysen, Unit- und Integrationstests sowie klare Qualitätskriterien helfen, KI-Ausgaben reproduzierbar zu machen. Für Administratoren und DevOps Teams steht die Operationalisierung im Vordergrund: KI-gestützte Runbooks, Log- und Metrik-Analyse, Ticket-Triage, ChatOps sowie Automatisierung in Shell, PowerShell, Python oder Ansible.
Ein zentraler SEO-relevanter Schwerpunkt ist Sicherheit und Governance: Umgang mit sensiblen Daten, Rollen- und Rechtekonzepte, Secrets, Auditierbarkeit, sowie Schutz vor Prompt Injection und Datenabfluss. Viele Organisationen setzen zudem auf RAG, um interne Dokumentation, Wikis und Ticketsysteme sicher nutzbar zu machen, ohne Trainingsdaten zu vermischen. In den passenden Kursen lernen Sie, wie man Vektordatenbanken, Embeddings, Retrieval-Strategien und Evaluationsmetriken einsetzt, um Antworten nachvollziehbar und fachlich belastbar zu halten.
Diese Kategorie bündelt Weiterbildungen, die KI in Entwicklung und Betrieb zusammenbringen: praxisnah, tool-agnostisch, mit Blick auf Kosten, Stabilität und Compliance. Damit wird KI vom Experiment zur belastbaren Plattform-Komponente.
