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SUMMARY:Workshop "Jenseits des Hypes: GenAI-Ops für zuverlässige KI-Anwendu
 ngen"
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DESCRIPTION:\n\nGenerative KI eröffnet faszinierende Möglichkeiten. Doch de
 r Weg von der ersten Demo zu einem stabilen Produkt ist voller einzigartig
 er Hürden. Für den professionellen Betrieb dieser Systeme etabliert sich e
 ine neue Disziplin: GenAI-Ops (Generative AI Operations). Sie adressiert d
 ie neuen Herausforderungen\, die bei Generativer KI aufkommen: Wie stellt 
 man die Qualität und Zuverlässigkeit kritischer Anwendungen sicher? Dies g
 ilt für den Wechsel auf neue LLMs genauso wie für den Betrieb komplexer RA
 G (Retrieval-Augmented Generation) Systeme\, deren Wissensbasis sich ständ
 ig ändert. Wie testet man Systeme\, deren Antworten nie identisch sind? No
 ch komplexer wird es bei aufkommenden Architekturen wie Agentic AI\, wo me
 hrere KI-Schritte autonom interagieren. Wie behält man hier die Kontrolle 
 über Kosten und schützt das System vor Missbrauch? Wie gewinnt man die nöt
 ige Transparenz (Observability)\, um Fehler in diesen vielschichtigen Proz
 essen schnell zu finden und die Leistung gezielt zu optimieren? Dieses Web
 inar gibt Ihnen die Antworten. Wir zeigen Ihnen praxisnahe Lösungsansätze 
 für diese Herausforderungen. Melden Sie sich jetzt an und erhalten Sie das 
 entscheidende Praxiswissen\, um Ihre GenAI-Projekte zukunftssicher zu mach
 en. \n\nZielgruppe \n\nDieser Workshop richtet sich an alle Fach- und Führ
 ungskräfte\, die an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und künstlic
 her Intelligenz arbeiten oder sich für das Thema interessieren. \n\nEs ist 
 ideal für: \n\n• Produktmanager & Business-Stakeholder\, die das Potenzial 
 und die betrieblichen Herausforderungen von GenAI verstehen möchten. \n\n• 
 Technische Leiter\, die für die strategische und nachhaltige Implementieru
 ng von KI-Lösungen verantwortlich sind. \n\n• Softwareentwickler & DevOps/
 MLOps-Engineers\, die GenAI-Anwendungen bauen und betreiben. \n\nEs sind k
 eine tiefgehenden Vorkenntnisse im Machine Learning erforderlich\; ein gru
 ndlegendes Verständnis für Softwareentwicklung und Produktzyklen ist ausre
 ichend. \n\nJetzt anmelden
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<p>Generative KI eröffnet faszinierende Möglic
 hkeiten. Doch der Weg von der ersten Demo zu einem stabilen Produkt ist vo
 ller einzigartiger Hürden. Für den professionellen Betrieb dieser Systeme 
 etabliert sich eine neue Disziplin: <strong>GenAI-Ops (Generative AI Opera
 tions)</strong>. Sie adressiert die neuen Herausforderungen, die bei Gener
 ativer KI aufkommen: Wie stellt man die Qualität und Zuverlässigkeit kriti
 scher Anwendungen sicher? Dies gilt für den Wechsel auf neue LLMs genauso 
 wie für den Betrieb komplexer RAG (Retrieval-Augmented Generation) Systeme
 , deren Wissensbasis sich ständig ändert. Wie testet man Systeme, deren An
 tworten nie identisch sind? Noch komplexer wird es bei aufkommenden Archit
 ekturen wie Agentic AI, wo mehrere KI-Schritte autonom interagieren. Wie b
 ehält man hier die Kontrolle über Kosten und schützt das System vor Missbr
 auch? Wie gewinnt man die nötige Transparenz (Observability), um Fehler in 
 diesen vielschichtigen Prozessen schnell zu finden und die Leistung geziel
 t zu optimieren? Dieses Webinar gibt Ihnen die Antworten. Wir zeigen Ihnen 
 praxisnahe Lösungsansätze für diese Herausforderungen. Melden Sie sich jet
 zt an und erhalten Sie das entscheidende Praxiswissen, um Ihre GenAI-Proje
 kte zukunftssicher zu machen.</p>\n\n<p><strong>Zielgruppe </strong></p>\n
 \n<p>Dieser Workshop richtet sich an alle Fach- und Führungskräfte, d
 ie an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und künstlicher Intelligen
 z arbeiten oder sich für das Thema interessieren.</p>\n\n<p><strong>Es ist 
 ideal für:</strong></p>\n\n<p><strong>• Produktmanager & Busines
 s-Stakeholder</strong>, die das Potenzial und die betrieblichen Herausford
 erungen von GenAI verstehen möchten.</p>\n\n<p><strong>• Technische 
 Leiter</strong>, die für die strategische und nachhaltige Implementierung 
 von KI-Lösungen verantwortlich sind.</p>\n\n<p><strong>• Softwareent
 wickler & DevOps/MLOps-Engineers</strong>, die GenAI-Anwendungen bauen 
 und betreiben.</p>\n\n<p>Es sind keine tiefgehenden Vorkenntnisse im Machi
 ne Learning erforderlich; ein grundlegendes Verständnis für Softwareentwic
 klung und Produktzyklen ist ausreichend.</p>\n\n<p><a href="https://us06we
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