Inno­va­ti­ve Tech­ni­ken für Soft­ware­ent­wick­lung und Ope­ra­ti­ons

Exklu­si­ves Inhouse-Semi­nar für tech­ni­sche Exper­ten

  • Fokus auf rea­le Anwen­dungs­sze­na­ri­en aus dem IT-All­tag
  • Aus­ge­wo­ge­ne Mischung aus Theo­rie, Pra­xis und Fall­stu­di­en
  • Fle­xi­ble Anpas­sung an Ihre Unter­neh­mens­an­for­de­run­gen
  • Alle Teil­neh­mer erhal­ten ein Zer­ti­fi­kat
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KI-Seminarleiter Maximilian Päzolt
Semi­nar­lei­ter: Maxi­mi­li­an Päzolt, Geschäfts­füh­rer der Fit für KI GmbH

Stär­ken Sie die KI-Kom­pe­ten­zen Ihres Teams mit die­sem maß­ge­schnei­der­ten Semi­nar. Ent­wi­ckelt für Unter­neh­men, die in der sich schnell wan­deln­den Welt der IT und IT-Bera­tung füh­rend blei­ben wol­len.

Wir bie­ten die­ses Semi­nar in Koope­ra­ti­on mit der Fit für KI GmbH an. Deren Geschäfts­füh­rer Maxi­mi­li­an Pät­zolt ist nicht nur KI-Exper­te, son­dern kennt den IT-Bereich aus ope­ra­ti­ver und bera­ten­der Per­spek­ti­ve. Als Fach­in­for­ma­ti­ker für Sys­tem­in­te­gra­ti­on hat er in der Rol­le des DevOps Cloud Engi­neer für gro­ße Unter­neh­men KI-Pro­jek­te ent­wi­ckelt und dabei wert­vol­le Erfah­run­gen gesam­melt.

Logo - Fit für KI GmbH

Ihr Mehr­wert auf einen Blick

Besseres KI-Verständnis

KI-Kom­pe­ten­zen

Praxisnahe KI-Kompetenzen für sofortige Anwendung

KI-Trends und KI-Tools

KI-Trends

Einblicke in neueste KI-Trends und KI-Tools

KI-Strategien

KI-Stra­te­gien

Strategien zur Integration von KI in IT-Beratungsleistungen

Schnelle Amortisation

Schnel­le Amor­ti­sa­ti­on

Schnelle Realisierung von Zeit- & Kostenvorteilen durch konsequente Ausrichtung an Praxisfällen

Eck­da­ten des Semi­nars

Ort

Inhouse-Semi­nar,
bei Ihnen vor Ort

Dau­er

2–3 Tage

Ziel­grup­pe

Ent­wick­ler, DevOps-Spe­zia­lis­ten, Solu­ti­on Archi­tects und tech­ni­sche Bera­ter

Kos­ten

ab 3.200 €*

* zzgl. MwSt, abhän­gig von indi­vi­du­el­len Anfo­de­run­gen, Buchungs­um­fang und Anrei­se

Semi­nar­in­hal­te im Detail

Tag 1: Grund­la­gen und Tech­no­lo­gien der KI

  • KI-Fun­da­men­te: Maschi­nel­les Ler­nen und neu­ro­na­le Net­ze
  • Pra­xis mit Python: Ent­wick­lung eines neu­ro­na­len Net­zes für Bil­der­ken­nung und Sta­tis­tik
  • Foun­da­ti­on Models: Archi­tek­tur und Ein­satz­be­rei­che
  • Hands-on mit Goog­le Cloud Ver­tex AI: Model Gar­den und Image Ana­ly­sis
  • Lar­ge Lan­guage Models: Ver­ständ­nis gän­gi­ger Bench­marks, Ver­gleich und prak­ti­sches Aus­pro­bie­ren ver­schie­de­ner Model­le
  • LLMs in der Pra­xis: Anwen­dun­gen für Code-Gene­rie­rung, Refac­to­ring und Doku­men­ta­ti­on

Tag 2: KI-Inte­gra­ti­on im IT- und Bera­tungs-All­tag

  • KI-Tools in IDEs: Effek­ti­ve Nut­zung von KI-Assis­ten­ten in gän­gi­gen Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen
  • Ent­wick­lung von KI-Agen­ten: Ein­satz ver­schie­de­ner Tech­no­lo­gien wie der Ope­nAI API und dem Goog­le Cloud Agent Buil­der
  • KI-gestütz­te Ent­wick­lung: Best Prac­ti­ces und Work­flows für effi­zi­en­tes Arbei­ten mit KI-Tools
  • KI in DevOps: Inte­gra­ti­on in CI/CD-Pipe­lines für auto­ma­ti­sier­te Code-Reviews und Secu­ri­ty Audits
  • Stra­te­gien für KI-Ein­satz bei Kun­den: Optio­nen für loka­le und Cloud-Anwen­dun­gen, Daten­schutz und Inte­gra­ti­on

Tag 3: KI-Inno­va­ti­ons­wett­be­werb (optio­nal)

  • Grup­pen­ar­beit: Kon­zep­ti­on und Ent­wick­lung eige­ner KI-Anwen­dun­gen
  • Prä­sen­ta­ti­on und Aus­wahl der bes­ten Lösung
  • Unter­stüt­zung durch erfah­re­ne Trai­ner

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