Schulungsübersicht
Einführung in die Generative KI
- Was ist Generative KI?
- Geschichte und Entwicklung der Generativen KI
- Wichtige Konzepte und Fachbegriffe
- Überblick über Anwendungen und Potenzial der Generativen KI
Grundlagen des Machine Learnings
- Einführung in das Machine Learning
- Arten des Machine Learnings: Überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
- Grundlegende Algorithmen und Modelle
- Datenvorverarbeitung und Feature-Engineering
Grundlagen des Deep Learnings
- Neuronale Netzwerke und Deep Learning
- Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktionen und Optimierer
- Overfitting, Underfitting und Regularisierungstechniken
- Einführung in TensorFlow und PyTorch
Überblick über generative Modelle
- Arten generativer Modelle
- Unterschiede zwischen diskriminativen und generativen Modellen
- Anwendungsfälle für generative Modelle
Variational Autoencoders (VAEs)
- Verständnis von Autoencodern
- Die Architektur von VAEs
- Der Latent Space und seine Bedeutung
- Praxisprojekt: Aufbau eines einfachen VAE
Generative Adversarial Networks (GANs)
- Einführung in GANs
- Die Architektur von GANs: Generator und Diskriminator
- Training von GANs und Herausforderungen
- Praxisprojekt: Erstellung eines einfachen GAN
Fortgeschrittene generative Modelle
- Einführung in Transformer-Modelle
- Überblick über GPT-Modelle (Generative Pretrained Transformer)
- Anwendungen von GPT bei der Textgenerierung
- Praxisprojekt: Textgenerierung mit einem vortrainierten GPT-Modell
Ethik und Implikationen
- Ethische Aspekte der Generativen KI
- Verzerrungen (Bias) und Fairness in KI-Modellen
- Zukunftsaussichten und verantwortungsvoller Umgang mit KI
Branchenspezifische Anwendungen der Generativen KI
- Generative KI in Kunst und Kreativität
- Anwendungen in Wirtschaft und Marketing
- Generative KI in Wissenschaft und Forschung
Capstone-Projekt
- Entwicklung und Vorschlag eines Projekts zur Generativen KI
- Datenerhebung und -vorverarbeitung
- Modellauswahl und Training
- Auswertung und Präsentation der Ergebnisse
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung
- Kenntnisse in grundlegenden mathematischen Konzepten, insbesondere in Wahrscheinlichkeitsrechnung und linearer Algebra
Zielgruppe
- Entwicklerinnen und Entwickler
Erfahrungsberichte (3)
Umfassende Informationen zum Hintergrund; wie man eine Prompt-Anfrage formuliert.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Maschinelle Übersetzung
die Tipps und empfohlenen Prompts, die wir aus diesem Training mitnehmen können
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurs - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Maschinelle Übersetzung
Einsatz von angemessenen und wirksamen Prompts
Marses Pacaldo
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Maschinelle Übersetzung
