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In einer Ära, in der Generative AI die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend verändert, ist es von entscheidender Bedeutung, sich darauf vorzubereiten. Unser Training bietet Unternehmen die Möglichkeit, sich mit den Potenzialen und Risiken dieser technologischen Revolution auseinanderzusetzen und eine sinnvolle "AI-Strategie" zu entwickeln.
Dieses Training bietet einen aktuellen Überblick über die Grundlagen der generativen AI. Wir zeigen die rapide Entwicklung der letzten Jahre auf und blicken auf die Potentiale und zukünftige Möglichkeiten. Dabei betrachten wir beispielhaft konkrete Anwendungsbereiche und Beispiele für Unternehmen und sprechen über sinnvolle konkrete strategische Ableitungen und Empfehlungen. Nach dem Training sind die Teilnehmenden in der Lage, strategische Ableitungen und Empfehlungen für ihre Organisation zu formulieren.
Dieses Training richtet sich an alle Personen in Unternehmen, die sich auf die Herausforderungen und Chancen der Generativen AI vorbereiten möchten.
1. Einführung
2. Playground
3. LLM Details
4. Einblick genAI Ecosystem
5. Trends und Beispiele
6. Ausblick
7. Mögliche First and Next Steps
Daniel Pötzinger verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung und Architektur von Enterprise Web Applications. Er hat mit vielen großartigen selbst-organisierten Agile-Teams zusammengearbeitet und weiß, wie Zusammenarbeit und gegenseitige Inspiration – zusammen mit den richtigen Technologien und Patterns – Softwareprojekte zum Erfolg führen und das Lösen von Herausforderungen zum Vergnügen machen können. Außerdem verfügt Daniel über umfassendes Wissen darüber, wie man DevOps und Continuous Delivery Praktiken in IT-Organisationen einführt.
Bei AOE stellt Daniel sein umfangreiches Beratungs-Know-how zur Verfügung und hat mittlerweile mehr als 100 Enterprise-Projekte für Kunden wie Deutsche Telekom, congstar, Rovio und Cisco Webex begleitet. Darüber hinaus betreut er weiterhin die Entwicklung von AOE Produkten wie Searchperience, einer hochentwickelten Enterprise-Such- und Recommendation-Engine und Flamingo, einem skalierbaren Frontend-Framework für Headless Microservice-Architekturen und moderne Commerce-Anwendungen.
