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Die InfoDays zu Generative AI für Developer sind das dreitägige Event für alle, die sich einen tieferen Einblick zu Generative AI verschaffen wollen und sie mit den richtigen Tools und Techniken in neue und/oder bestehende Business-Anwendungen gewinnbringend integrieren möchten. Wir präsentieren, implementieren und diskutieren mit den Teilnehmer:innen alles von A wie Agents, über Large Language Models, Embeddings, RAG, Fine-Tuning, Frameworks wie Langchain und LlamaIndex bis hin zu Z wie Zero-Shot Prompting.
... Das war das Versprechen der ersten InfoDays Generative AI für Developer Ende Mai in Bonn. Aufgrund der hohen Nachfrage gibt es nun eine neue Ausgabe schon im November, diese Mal online. Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen erwartet ein komplett neues Programm. Denn es ist zu beobachten, dass die Szenerie rund um die LLM-basierte KI-Anwendungen Veränderungen quasi im Wochentakt erlebt. Verschaffen Sie sich einen Ein- oder Überblick zur neuen GenAI-Welt und seien Sie für die KI-getriebene Zukunft gewappnet.Die InfoDays zu Generative AI für Developer sind das dreitägige Event für alle, die sich einen tieferen Einblick zu Generative AI verschaffen wollen und sie mit den richtigen Tools und Techniken in neue und/oder bestehende Business-Anwendungen gewinnbringend integrieren möchten. Wir präsentieren, implementieren und diskutieren mit den Teilnehmer:innen alles von A wie Agents, über Large Language Models, Embeddings, RAG, Fine-Tuning, Frameworks wie Langchain und LlamaIndex bis hin zu Z wie Zero-Shot Prompting.Unsere Expert:innen vermitteln auf der Veranstaltung ihr Wissen und ihre Erfahrungen verständlich und praxisnah. Die Hauptkonferenz findet am 19. und 20. November 2024 auf unserer Online-Plattform statt. Der ganztägige Workshop "Professionelle GenAI-Softwareentwicklung in der Praxis"am 18. November rundet das Programm ab.
Wie lassen sich LLMs sinnvoll effizient in eigene Anwendungen integrieren?
Welche LLMs kommen abseits von OpenAI für Business-Anwendungen infrage?
Welche Toolkits und Frameworks beschleunigen die Implementierung von AI signifikant?
Wie werden anspruchsvolle AI-Workflows effizient gebaut?
Wie funktionieren Debugging, Tracing und Monitoring bei GenAI-Apps?
Welche Betriebsmodelle sind für Generative AI relevant und welche Kosten fallen an?
Wie funktionieren Agents?
Wie wird ein Ausbrechen oder Fehlverhalten von Prompts verhindert?
Ergibt sich ein neues Rollenverständnis bzw. welche Aufgaben machen den künftigen Developer aus?
Wie können die Gen-AI-Tools bei der Qualitätssicherung (Testing, Security, Dokumentation) helfen
Datenschutzrechtliche Herausforderungen bei Large Language Models
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Prompt Engineers
Softwarearchitekt:innen
AI Engineers
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