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    • Large Language Models

    Große Sprachmodelle - Kurse Online

    Finden Sie Large Language Models-Kurse, die Themen wie Textverarbeitung, maschinelles Lernen und Sprachmodelle abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Forschung, KI und NLP vor.

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    • M

      Microsoft

      R Programming Essentials with Microsoft Tools

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Version Control, GitHub, Data Manipulation, Git (Version Control System), Software Documentation, Microsoft Visual Studio, Microsoft Copilot, Data Import/Export, R Programming, Statistical Reporting, Statistical Analysis, Development Environment, Data Cleansing, Integrated Development Environments, Descriptive Statistics, Programming Principles, Debugging, Data Structures

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • M

      Microsoft

      Data Manipulation and Cleaning in R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Manipulation, Data Cleansing, Data Wrangling, Data Quality, Data Transformation, Tidyverse (R Package), R Programming, Data Validation, Exploratory Data Analysis, Data Analysis, Data Integrity, Text Mining, Data Structures, Generative AI

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of London

      Graduate Diploma in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Data Science Graduate Certificate

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Service Level, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Modeling, Statistical Inference, Statistical Hypothesis Testing, Statistical Machine Learning, Dimensionality Reduction, Probability, Applied Machine Learning, Probability & Statistics, Data Warehousing, Regression Analysis, Software Engineering, Performance Testing, Data Science, Bash (Scripting Language)

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • W

      West Virginia University

      Master of Science in Software Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unified Modeling Language, Verification And Validation, Threat Modeling, Enterprise Architecture, Security Management, Secure Coding, Scope Management, Application Security, Financial Statements, Proposal Development, Cash Flows, Object Oriented Design, Requirements Analysis, Software Design, Security Requirements Analysis, Database Design, Software Visualization, Object Oriented Programming (OOP), Business Process Management, Mobile Development

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Inteligencia Artificial: Machine learning, ética y nuevas tendencias Certificado MasterTrack®

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Dimensionality Reduction, Artificial Intelligence, Machine Learning, Regression Analysis, Probability & Statistics, Data Ethics, Image Analysis, Natural Language Processing, Computer Vision, Embedded Systems, Applied Machine Learning, Linear Algebra, Machine Learning Algorithms, Statistical Methods, Predictive Modeling, Bayesian Statistics, Ethical Standards And Conduct

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • I

      IIT Guwahati

      Bachelor of Science in Data Science & AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Package and Software Management, Linear Algebra, Data Structures, Data Warehousing, Database Management, Database Theory, Writing, Algorithms, Java Programming, Object Oriented Programming (OOP), Time Series Analysis and Forecasting, Spreadsheet Software, Econometrics, R Programming, Text Mining, Data Visualization Software, Artificial Intelligence, C (Programming Language), Probability, Statistical Machine Learning

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of London

      Bachelor of Science in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, SQL, New Product Development, Real-Time Operating Systems, Model Based Systems Engineering, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Failure Analysis, Delegation Skills, Object Oriented Design, Sampling (Statistics), Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Database Design, Unsupervised Learning, Goal Setting, Generative AI, Process Capability

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of London

      Graduate Certificate in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      University of Michigan

      Master of Applied Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Storytelling, Database Design, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Experimentation, PySpark, Interactive Data Visualization, Generative AI, Pandas (Python Package), Network Analysis, Deep Learning, Cloud Services, Applied Machine Learning, Natural Language Processing, JSON, Data Mining, Qualitative Research, Statistical Visualization, Time Series Analysis and Forecasting

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      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Artificial

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Real-Time Operating Systems, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Computer Vision, Reinforcement Learning, Cloud-Native Computing, Natural Language Processing, Containerization, Deep Learning, Dimensionality Reduction, Artificial Intelligence, Machine Learning, CI/CD, Probability & Statistics, Control Systems, Data Ethics, Application Deployment, Epidemiology, Education Software and Technology

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

    • R Programming Essentials with Microsoft Tools: Microsoft
    • Data Manipulation and Cleaning in R: Microsoft
    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London
    • Data Science Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • Master of Science in Software Engineering: West Virginia University
    • Inteligencia Artificial: Machine learning, ética y nuevas tendencias Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Bachelor of Science in Data Science & AI: IIT Guwahati
    • Bachelor of Science in Computer Science: University of London
    • Master of Science in Data Science: University of Colorado Boulder
    • Graduate Certificate in Computer Science: University of London

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Large Language Models

    Große Sprachmodelle beziehen sich auf Modelle der künstlichen Intelligenz, die an einer großen Menge von Textdaten trainiert wurden. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erstellen und auf Aufforderungen oder Fragen mit kohärenten und kontextbezogenen Antworten zu reagieren. Große Sprachmodelle haben sich bei verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache bewährt, z. B. bei der maschinellen Übersetzung, der Texterstellung und bei Systemen zur Beantwortung von Fragen. Sie haben die Fähigkeiten von KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, erheblich verbessert. ‎

    Um sich bei großen Sprachmodellen (LLMs) auszuzeichnen, sollten Sie sich auf die Entwicklung der folgenden Fähigkeiten konzentrieren:

    1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Das Verständnis der Grundlagen von NLP wird Ihnen helfen, die Algorithmen und Techniken zu verstehen, die in großen Sprachmodellen verwendet werden. Sie sollten etwas über Tokenisierung, syntaktische und semantische Analyse und Spracherzeugung lernen, um ein solides Verständnis der NLP-Techniken zu erlangen.

    2. maschinelles Lernen: Große Sprachmodelle beruhen in hohem Maße auf Techniken des maschinellen Lernens, daher sollten Sie die Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens sowie die Algorithmen von Deep Learning beherrschen. Machen Sie sich mit neuronalen Netzen vertraut, insbesondere mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Transformatoren, die in der Sprachmodellierung häufig verwendet werden.

    3. Programmierung: Die Beherrschung von Programmiersprachen ist für die Arbeit mit großen Sprachmodellen von entscheidender Bedeutung. Python ist besonders im Bereich der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens beliebt, so dass gute Kenntnisse der Python-Programmierung von unschätzbarem Wert sein werden. Darüber hinaus helfen Ihnen Kenntnisse von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, große Sprachmodelle effektiv zu implementieren und zu trainieren.

    4. Vorverarbeitung der Daten: Die Aufbereitung der Daten ist ein entscheidender Schritt beim Training von Sprachmodellen. Lernen Sie, wie man mit Rohtextdaten umgeht, sie bereinigt und normalisiert und geeignete Vorverarbeitungstechniken wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung anwendet. Wenn Sie wissen, wie Sie Daten vorverarbeiten können, verbessern Sie die Qualität Ihrer Sprachmodellausgaben.

    5. Bewertung und Feinabstimmung: Um die Leistung Ihrer Sprachmodelle beurteilen zu können, sollten Sie mit den für Sprachaufgaben spezifischen Evaluierungsmetriken vertraut sein, z. B. Perplexität, BLEU-Score oder ROUGE-Score. Darüber hinaus kann das Wissen um die Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen für bestimmte Bereiche oder Aufgaben deren Fähigkeiten erheblich verbessern.

    6. Fachwissen: Je nach der spezifischen Anwendung von großen Sprachmodellen, an der Sie interessiert sind, kann der Erwerb von Fachwissen in relevanten Bereichen von großem Nutzen sein. Wenn Sie beispielsweise an Sprachmodellen für medizinische Texte arbeiten möchten, kann ein solides Verständnis des medizinischen Bereichs Ihnen helfen, genauere und spezialisierte Modelle zu erstellen.

    7. Kontinuierliches Lernen: Der Bereich der großen Sprachmodelle entwickelt sich ständig weiter. Bleiben Sie auf dem Laufenden mit den neuesten Forschungsarbeiten und Fortschritten auf diesem Gebiet. Beteiligen Sie sich an Online-Communities und Foren, die sich mit NLP und Sprachmodellierung befassen, und nehmen Sie regelmäßig an Trainingsübungen oder Codierungsaufgaben im Zusammenhang mit Sprachmodellen teil.

    Durch die Entwicklung dieser Fähigkeiten können Sie Ihre Kenntnisse über große Sprachmodelle verbessern und verschiedene Anwendungen erforschen, die von Chatbots und Sprachübersetzung bis hin zu Texterstellung und Stimmungsanalyse reichen. ‎

    Mit Ihren Kenntnissen im Bereich Large Language Models können Sie verschiedene Karrieremöglichkeiten sowohl in der Industrie als auch im akademischen Bereich erkunden. Zu den möglichen Tätigkeiten im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen gehören:

    1. Forschungswissenschaftler: Als Forschungswissenschaftler können Sie in hochmodernen Forschungslabors oder Technologieunternehmen arbeiten und zur Entwicklung neuer und zur Verbesserung bestehender Sprachmodelle beitragen.

    2. Ingenieur für natürliche Sprachverarbeitung: Viele Unternehmen und Organisationen investieren in Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Mit Ihren Fähigkeiten im Bereich Large Language Models können Sie als NLP-Ingenieur arbeiten und Sprachmodelle entwickeln und einsetzen, um komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu lösen.

    3. Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler mit Fachkenntnissen in großen Sprachmodellen können ihre Fähigkeiten nutzen, um große Textdatenkorpora zu analysieren und zu interpretieren. Sie können Modelle entwickeln, um Erkenntnisse zu gewinnen, Stimmungsanalysen durchzuführen, die Texterstellung zu automatisieren oder Gesprächsagenten zu verbessern, um nur einige Anwendungen zu nennen.

    4. Ingenieur für maschinelles Lernen: Als Ingenieur für maschinelles Lernen können Sie sich auf das Training, die Feinabstimmung und den Einsatz von Large Language Models für verschiedene Anwendungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Empfehlungssysteme oder die automatische Erstellung von Inhalten spezialisieren.

    5. KI-Forscher: Mit einem fundierten Hintergrundwissen im Bereich der großen Sprachmodelle können Sie zur Forschung und Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme beitragen und die Grenzen des Verständnisses und der Erzeugung natürlicher Sprache erweitern.

    6. Akademischer Forscher/Professor: Universitäten und Forschungseinrichtungen erforschen kontinuierlich die Weiterentwicklung von Sprachmodellen. Mit Ihrem Fachwissen im Bereich der großen Sprachmodelle können Sie eine akademische Laufbahn einschlagen und in den Bereichen NLP oder KI forschen, publizieren und lehren.

    Denken Sie daran, dass sich der Bereich der Large Language Models schnell weiterentwickelt und dass sich mit dem technologischen Fortschritt neue Möglichkeiten ergeben können, so dass dies ein spannender Bereich ist, in dem Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Fachwissen ausbauen können. ‎

    Die im Rahmen eines LLM erworbenen Fähigkeiten können verschiedene Karrieremöglichkeiten in der Technologiebranche eröffnen, insbesondere in Bereichen, die sich auf KI und maschinelles Lernen konzentrieren:

    • AI Research Scientist, der an der Entwicklung neuer Sprachmodelle und NLP-Techniken arbeitet.
    • Ingenieur für maschinelles Lernen, der LLMs für kommerzielle oder Forschungsanwendungen implementiert und skaliert.
    • Data Scientist, der LLMs für die Datenanalyse und die Gewinnung von Erkenntnissen einsetzt.
    • NLP-Spezialist, der sich auf die Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Computer durch Sprache konzentriert.
    • Ethical AI Advocate, der die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Technologien wie LLMs analysiert und anspricht.‎

    Möchten Sie die LLM-Kenntnisse Ihres Teams verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere LLM-Schulungsoptionen zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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