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Schulung Snowflake Cortex AI und Generative-AI-Welt 2026
KI-Welt 2026 mit Cortex Functions und Cortex Agents
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Beschreibung
Snowflake hat dabei eine breite Modell-Welt: Mistral Large 2, Llama 3.1/3.2/3.3, Anthropic Claude (in einigen Regionen), Snowflake Arctic (Snowflake eigenes Open-Source-LLM mit 480B Parameter MoE-Architektur), Reka für multimodale Welten. Daten bleiben in Snowflake - kein Abfluss zu externen LLM-Anbietern.
Damit ist Snowflake 2026 im direkten Wettbewerb mit Databricks Mosaic AI, Amazon Redshift mit Amazon Q und BigQuery mit Gemini. Snowflake-Stärken: tiefe SQL-Integration der KI-Funktionen, eigenes Arctic-Modell, breite Modell-Welt aus mehreren Anbietern.
Der Workshop führt in zwei Tagen durch die KI-Welt. Zwei Praxis-Werkstätten sichern den Lern-Erfolg ab.
Tauchen Sie tiefer ein mit einer weiteren KI Schulung aus unserem Seminarangebot.
Schulungsziel
Jede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einer produktiven LLM-Function-Welt in SQL und einem konfigurierten Cortex Analyst Semantic Model aus Praxis-Übung Tag 1, einer funktionalen RAG-Anwendung mit Cortex Search und produktiven ML-Modellen mit Cortex ML aus Praxis-Übung Tag 2, einem Verständnis der KI-Welt von Snowflake (Cortex Functions, Cortex Analyst, Cortex Search, Document AI, Cortex ML, Cortex Agents, Arctic), einem Vergleich zu Databricks Mosaic AI, Amazon Q und BigQuery Gemini, einer Compliance-Sicht mit EU-AI-Act- und DSGVO-Bezug und konkreten Roll-out-Ideen für die eigene Daten-Welt.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Tag 1: Cortex LLM Functions, Cortex Analyst, Modell-Welt
- 1. Was Snowflake KI 2026 leistet
- Markt-Welt: KI-Funktionen in Cloud-Data-Warehouses als Wettbewerbs-Anker
- Vergleich: Snowflake Cortex AI versus Databricks Mosaic AI versus Redshift ML mit Amazon Q versus BigQuery mit Gemini
- Architektur: Cortex AI als Teil der Snowflake Data Cloud
- Snowflake-Stärken: tiefe SQL-Integration, eigenes Arctic-LLM, breite Modell-Welt
- Anwendungs-Welten: Natural Language Queries, RAG, agentische Anwendungen, KI-gestützte SQL-Welt
- 2. Cortex LLM Functions in SQL
- LLM-Funktionen direkt in SQL-Abfragen:
- SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE() für allgemeine LLM-Anfragen
- SNOWFLAKE.CORTEX.SUMMARIZE() für Zusammenfassungen
- SNOWFLAKE.CORTEX.EXTRACT_ANSWER() für Question-Answering
- SNOWFLAKE.CORTEX.TRANSLATE() für Übersetzung
- SNOWFLAKE.CORTEX.SENTIMENT() für Sentiment-Analyse
- SNOWFLAKE.CORTEX.CLASSIFY() für Klassifikation in vorgegebene Kategorien
- SNOWFLAKE.CORTEX.EMBED_TEXT_768() und EMBED_TEXT_1024() für Embeddings
- Daten bleiben in Snowflake - kein Abfluss zu LLM-Anbietern
- Performance und Kosten-Welt (Credit-basiert pro Token)
- Anwendungs-Beispiele: Sentiment-Analyse auf Kunden-Feedback, automatische Klassifikation von Tickets, Zusammenfassung großer Berichts-Welten
- LLM-Funktionen direkt in SQL-Abfragen:
- 3. Verfügbare Modelle in Cortex
- Snowflake Arctic - Snowflake eigenes Open-Source-LLM (480B MoE, kosteneffizient für Enterprise-Welten)
- Mistral Large 2 - Mistrals Premium-Modell für anspruchsvolle Welten
- Llama 3.1, 3.2, 3.3 - Meta Open-Source-Welt (8B, 70B, 405B-Parameter)
- Anthropic Claude - in einigen Regionen verfügbar
- Reka - multimodale Welt (Text plus Bild)
- Modell-Auswahl: wann welches Modell - Latenz, Qualität, Kosten
- Region-Verfügbarkeit: EU-Regionen (Frankfurt, Amsterdam) mit Daten-Standort-Welt
- 4. Cortex Analyst: Natural Language to SQL
- Cortex Analyst als KI-Welt für Daten-Fragen seit 2024
- Fragen auf Deutsch oder Englisch stellen, Cortex Analyst generiert SQL
- Semantic Models als YAML-basierte Konfiguration der Daten-Welt
- Tabellen-Beschreibungen, Synonyme, gängige Fragen vordefinieren
- REST API für Anwendungs-Einbettung
- Integration in Streamlit-Apps und Snowsight-Werkstatt
- Anwendungs-Welten: Fach-Mannschaften, BI-Anwender ohne SQL-Profi-Welt, Selbst-Bedienung über Chat-Welt
- Praxis-Übung Tag 1: Cortex LLM Functions und Cortex Analyst aufbauen
- Ziel: Eine produktive LLM-Function-Welt in SQL und einen Cortex Analyst Semantic Model aufbauen
- Aufgaben: Drei Cortex LLM Functions auf einem Text-Datensatz anwenden (Sentiment auf Kunden-Bewertungen, Klassifikation auf Support-Tickets, Zusammenfassung auf Berichts-Texten), ein Semantic Model in YAML für einen Beispiel-Datensatz erstellen, Cortex Analyst mit drei Natural-Language-Fragen testen, Modell-Auswahl vergleichen (Arctic versus Mistral versus Llama)
- Tools: Snowflake-Konto mit Cortex AI in EU-Region, vorbereitete Beispiel-Datensätze (Text-Daten für LLM Functions, strukturierte Daten für Cortex Analyst), Snowsight für SQL-Welt
- Ergebnis: produktive LLM-Function-Welt mit drei Anwendungen und ein konfigurierter Cortex Analyst Semantic Model mit erfolgreichen Natural-Language-Antworten
- Tag 2: Cortex Search, Document AI, Cortex ML, Agents, Compliance
- 5. Cortex Search und RAG-Welten
- Cortex Search als hybride Vector- und Text-Suche (seit 2024)
- Automatische Embedding-Generierung im Hintergrund
- Snowflake-Search-Service mit verwalteten Indizes
- Hybrid Search: Vector plus BM25 Text-Suche
- RAG-Welten mit Cortex Search als Wissens-Basis
- Architektur: Dokumente -> Cortex Search -> Vector + Text -> LLM-Antwort über Cortex COMPLETE
- Anwendungs-Beispiele: interne Wissens-Suche, Kunden-Support-Welten, Compliance-Dokumenten-Welt
- 6. Document AI für unstrukturierte Daten
- Document AI für Verarbeitung unstrukturierter Dokumente (seit 2024)
- Unterstützte Formate: PDF, Word, Excel, Bilder
- Extraktion strukturierter Daten aus Dokumenten
- Custom-Welt: eigene Extraktions-Vorlagen trainieren
- Integration in Cortex-Pipeline: Document AI -> Cortex Search -> Cortex COMPLETE
- Anwendungs-Beispiele: Rechnungs-Verarbeitung, Vertrags-Analyse, Forschungs-Berichts-Auswertung
- 7. Cortex ML: Forecasting, Klassifikation, Anomalie-Erkennung
- Cortex ML Forecasting für Zeit-Reihen mit FORECAST()
- Cortex ML Classification für Klassifikations-Welten
- Cortex ML Anomaly Detection für Ausreißer-Erkennung mit ANOMALY_DETECTION()
- Top Insights für automatische Erkenntnisse aus Daten
- AutoML-Welt: Snowflake wählt Modell und Hyper-Parameter automatisch
- Anwendungs-Welten: Sales-Forecasting, Fraud-Erkennung, Predictive Maintenance
- 8. Cortex Agents und Snowflake Notebooks
- Cortex Agents (seit 2024) für Multi-Step Reasoning
- Tool-Calling: SQL-Werkstatt, Cortex Search, Cortex Analyst als Tools
- Agent-Welt: Klassifikation einer Frage und automatische Werkzeug-Wahl
- Snowflake Notebooks für Werkstatt-Welt (Python plus SQL)
- Streamlit in Snowflake für KI-Anwendungs-Welt
- Lakehouse Apps und Snowflake Native App Framework als Anwendungs-Plattform
- 9. Sicherheit, Compliance und Roll-out
- Daten bleiben in Snowflake - kein Abfluss zu externen LLM-Anbietern
- RBAC-Berechtigungen für Cortex-Funktionen
- Cortex Guardrails für Input- und Output-Filtering
- AI Observability für Modell-Verhalten-Sicht
- EU AI Act seit 2. August 2026 mit Transparenz-Pflicht bei Cortex-Welt
- DSGVO bei personenbezogenen Daten in ML-Welten
- Daten-Standort-Wahl in EU-Regionen (Frankfurt, Amsterdam)
- SOC 2, HIPAA-Compliance für regulierte Welten
- Roll-out-Strategie: Pilot mit Mannschafts-Schulung, FinOps-Sicht für Credit-Kosten, Erweiterung auf Fach-Welten
- ISO 42001 als KI-Management-System-Standard
- Praxis-Übung Tag 2: RAG mit Cortex Search und Cortex ML Anwendung
- Ziel: Eine moderne RAG-Anwendung mit Cortex Search aufbauen und eine ML-Anwendung mit Cortex ML
- Aufgaben: Einen Cortex Search Service auf einem Dokument-Datensatz konfigurieren, eine RAG-Welt mit Cortex Search und COMPLETE bauen (Frage -> Search -> LLM-Antwort), ein Forecasting-Modell mit FORECAST() auf Zeit-Reihen-Daten trainieren, einen Klassifikations-Modell mit Cortex ML bauen, optional eine kleine Streamlit-App mit Cortex Analyst-Anbindung
- Tools: Snowflake mit Cortex AI in EU-Region, vorbereitete Dokument-Daten und Zeit-Reihen-Daten, Snowflake Notebooks, optional Streamlit in Snowflake
- Ergebnis: funktionale RAG-Anwendung mit Cortex Search und produktive ML-Modelle mit Cortex ML
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Data Scientists und ML Engineers mit Snowflake-Bestand: Die KI-Welten in Snowflake aufbauen ohne separaten ML-Stack.
- BI-Profis und Daten-Analysten: Die mit Cortex Analyst Natural Language Queries und KI-Dashboards in der Data Cloud nutzen.
- Data Engineers mit RAG-Auftrag: Die Cortex Search und Embeddings in Daten-Pipelines integrieren.
- AI Application Developer: Die Streamlit-Apps und Cortex-basierte Anwendungs-Welten bauen.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen auf persönlichem Schulungs-PC. | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
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| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen