AI in der Oracle Cloud Infrastructure (OCI)

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung „AI in der Oracle Cloud Infrastructure (OCI)“ lernen Sie die vielfältigen KI-Services der Oracle Cloud kennen und praxisnah einzusetzen. Sie erhalten einen fundierten Überblick über moderne AI-Funktionen wie Generative AI, Large Language Models (LLMs) sowie weitere OCI AI Services und erfahren, wie Sie diese in eigene Anwendungen integrieren. Darüber hinaus lernen Sie, wie AI-gestützte Workflows entwickelt, bereitgestellt und sicher betrieben werden können.

Zielgruppe Seminar

• Data Engineers
• Entwickler mit Oracle-Datenbanken
• IT-Architekten und technische Projektleiter
• Cloud- und Plattform-Administratoren

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in SQL und Datenbankarchitekturen
• Erfahrung in der Administration von Oracle-Datenbanken
• Kenntnisse im Umgang mit JSON
• Teilnahme an der Schulung [„Oracle DB – Administration“] (https://www.it-schulungen.com/seminare/datenbanken/oracle/oracle-db-administration.html) oder vergleichbare Kenntnisse

Seminarinhalt

AI Infrastructure

• Überblick über die relevanten OCI-Plattformservices für AI-Workloads (z. B. GPU-Instanzen, Bare Metal)
• Compute: Auswahl geeigneter Shapes (CPU/GPU), Skalierung und Performance-Optimierung für AI-Modelle
• Network: Aufbau sicherer und performanter Netzwerkarchitekturen (VCN, Subnetze, Load Balancer)
• Storage: Einsatz von Object Storage, Block Volume und File Storage für Trainingsdaten und Modelle

Enterprise AI

• Auswahl geeigneter AI-/LLM-Modelle (z. B. generativ vs. klassisch, Use-Case-orientiert)
• Identifikation und Anbindung relevanter Datenquellen (strukturierte Daten, Dokumente, APIs)
• Entwicklung von Agentic Workflows (z. B. Prompt Chaining, Tool Integration, Orchestrierung)
• Deployment von AI-Lösungen inkl. Sicherheitskonzepten (IAM, Policies) und Betrieb (Monitoring, Skalierung)

AI Code Assist

• Automatisierte Codegenerierung zur Beschleunigung von Entwicklungsprozessen
• Generierung und Erweiterung von Testfällen (Unit Tests, Edge Cases)
• Annotation und Dokumentation von Code zur Verbesserung der Wartbarkeit
• Analyse von bestehendem Code zur Identifikation von Optimierungspotenzialen und Qualitätsproblemen

AI Data Science

• Einbindung und Verarbeitung verschiedener Datenquellen (Batch, Streaming, strukturierte und unstrukturierte Daten)
• Entwicklung, Training und Evaluierung von AI-/ML-Modellen in Jupyter Notebooks
• Nutzung integrierter MLOps-Funktionen (Versionierung, Pipelines, Deployment, Monitoring)

AI Digital Assistant

• Entwicklung von Conversational AI-Lösungen (Chatbots, virtuelle Assistenten)
• Verarbeitung und Interpretation natürlicher Sprache (Intent Recognition, Dialogsteuerung)
• Integration in Enterprise-Systeme (z. B. CRM, ERP, Ticketsysteme)

Language

• Extraktion von Entitäten (z. B. Personen, Orte, Organisationen) und Themen aus Texten
• Durchführung von Sentiment-Analysen zur Bewertung von Stimmungen
• Automatische Klassifikation und Kategorisierung von Textdokumenten
• Integration in bestehende Anwendungen und Workflows zur Textverarbeitung

Vision

• Analyse von Bildern zur Objekterkennung und Klassifikation in Business-Anwendungen
• Training eigener Vision-Modelle mit individuellen Datensätzen
• Einsatzszenarien wie Qualitätskontrolle, Dokumentenerkennung oder Sicherheitsanwendungen

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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