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LLMs und Diffusion Modelle - Aufbau
Kompakt-Intensiv-Training
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Kursbeschreibung
Der Kurs „LLMs und Diffusion Modelle - Aufbau“ bietet eine detaillierte Einführung in die Welt der Large Language Models (LLMs) und Diffusionsmodelle. Sie werden die Grundlagen dieser fortschrittlichen KI-Technologien verstehen und lernen, wie sie zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden können. Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die theoretischen Konzepte hinter LLMs und Diffusionsmodellen, gefolgt von praktischen Übungen zur Anwendung und Anpassung dieser Modelle.
Ein zentraler Bestandteil des Kurses ist das Training und die Feinabstimmung von Modellen. Sie erfahren, wie Sie bestehende Modelle an spezifische Anwendungsfälle anpassen können, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Durch praxisnahe Beispiele und Anwendungsfälle erhalten Sie ein tiefes Verständnis dafür, wie LLMs und Diffusionsmodelle in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können.
Darüber hinaus erhalten Sie einen Überblick über die wichtigsten Tools und Technologien, die dir bei der Implementierung und Nutzung dieser Modelle helfen. Der Kurs schließt mit Best Practices und ethischen Überlegungen, die für den verantwortungsvollen Einsatz von KI unerlässlich sind. Abschließend werfen wir einen Blick auf zukünftige Trends und Innovationen im Bereich der LLMs und Diffusionsmodelle.
Der Kurs richtet sich an EntwicklerInnen, DatenwissenschaftlerInnen und KI-Interessierte, die ihre Kenntnisse im Umgang mit Large Language Models und Diffusionsmodellen vertiefen möchten.
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Kursinhalte
Einführung in LLMs
- Definition und Grundlagen
- Funktionsweise und Architekturen
- Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsgebiete
Diffusion Modelle verstehen
- Grundlagen der Diffusionsmodelle
- Mathematische Konzepte und Algorithmen
- Vergleich mit anderen KI-Methoden
Modelltraining und -anpassung
- Datenvorbereitung und Preprocessing
- Trainingsmethoden und Algorithmen
- Feinabstimmung und Hyperparameter-Optimierung
Praktische Anwendungen
- Textgenerierung und -verarbeitung
- Bild- und Videoanalyse
- Sprachverarbeitung und -synthese
Werkzeuge und Technologien
- Überblick über gängige Tools und Frameworks
- Einführung in PyTorch, TensorFlow und andere Libraries
- Nutzung von Cloud-Plattformen für KI-Modelle
Best Practices
- Erfolgsstrategien und Projektmanagement
- Fallstudien und Praxisbeispiele
- Fehlervermeidung und Troubleshooting
Sicherheit und Ethik
- Datenschutz und Sicherheitsaspekte
- Ethische Herausforderungen und Lösungsansätze
- Regulierungen und Bestimmungen
Zukunftsaussichten
- Neue Trends und Entwicklungen
- Innovationen und Forschung
- Ausblick auf zukünftige Anwendungsmöglichkeiten
Tipp: Empfohlene Trainingsdauer für alle Kursinhalte:1 - 2 Personen: 1 Tage - 2 Tage3 - 8 Personen: 2 Tage -
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in maschinellem Lernen und Programmierung sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.
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Unterrichtszeiten
(8 x 45 Minuten)
jeweils von 09.30 Uhr - 17.00 Uhr -
Vorteile
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Kundenbewertungen
- Öffentliches
Training - Inhouse
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