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Schulungsübersicht
Einführung in Generative AI und Large Language Models
- Überblick über generative AI und ihre Entwicklung
- Einführung in LLMs: GPT, BERT und ihre Fähigkeiten
- Vergleich von generativen Modellen mit traditionellen NLP-Methoden
Transformer-Architektur und Modellausbildung
- Verständnis der Transformer-Architektur in LLMs
- Selbst-Attention-Mechanismus und Sprachmodellierung
- Ausbildung von großen Sprachmodellen und Feinabstimmungsprozesse
Prompt Engineering für effektive Interaktionen
- Erstellen von Prompts für genaue und nützliche Ausgaben
- Anpassung von Prompt-Strategien für unterschiedliche Anwendungen
- Experimentieren mit verschiedenen Prompts zur Optimierung der Antworten
Anwendungen von LLMs im Geschäftsbereich
- Automatisierung des Kundendienstes durch konversationelle AI
- Inhaltsgenerierung für Marketing und Medien
- LLMs in der Datenanalyse und Berichterstellung
Ethische Aspekte und Bias-Management
- Identifizierung möglicher Bias in von LLM-generierten Inhalten
- Bewältigung ethischer Bedenken bei generativer AI-Anwendungen
- Strategien für verantwortungsvolle Bereitstellung von LLMs
Fortgeschrittene Techniken in LLMs
- Feinabstimmung von LLMs für fachspezifische Anwendungen
- Integration von LLMs mit anderen AI-Systemen zur Verbesserung der Funktionalität
- Untersuchung multilingualer und cross-linguistischer Fähigkeiten
Die Zukunft der generativen AI im Geschäftsbereich
- Entstehende Trends in der Forschung zu generativer AI und LLMs
- Chancen und Herausforderungen bei der Skalierung von LLM-Lösungen
- Vorbereitung auf AI-gestützte Transformation im Geschäftsbereich
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Machine-Learning- und Natural-Language-Processing-Konzepten
- Vertrautheit mit Python-Programmierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler und AI-Praktiker, die an generativen AI-Technologien interessiert sind
- Geschäftsführende Personen, die die Automatisierung und Inhaltsgenerierung erkunden
- Technische Manager und Entscheider, die LLMs in ihre Arbeitsabläufe implementieren möchten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Engagement, Extended Knowledge
