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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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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Python 3 Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, JSON, Objektorientierte Programmierung (OOP), Unified Modeling Language, Software Entwurf, Fehlersuche, Web Scraping, Datenstrukturen, Objektorientierter Entwurf, Instandhaltbarkeit, Restful API, Bildanalyse, Dateiverwaltung, Datenmanipulation, Software-Ingenieur, Grundsätze der Programmierung, Einheitstest, Daten importieren/exportieren, Jupyter, Datenverarbeitung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      22.558 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      V

      Vanderbilt University

      Prompt Engineering for Law

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Generative AI, Productivity, AI Personalization, Law Practice Management Software, OpenAI, Artificial Intelligence, Personalized Service, Large Language Modeling, Legal Writing, Legal Research, Data Ethics, Expense Management, Creative Thinking, Ingenuity, Productivity Software, Legal Support, Brainstorming, Travel Arrangements

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6265 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      V

      Vanderbilt University

      Prompt Engineering for Educators

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Productivity, Creative Problem-Solving, Generative AI, AI Personalization, Data Synthesis, Image Analysis, Data Capture, Artificial Intelligence, Innovation, Brainstorming, OpenAI, Large Language Modeling, Game Design, Data Analysis, Organizational Skills, Education Software and Technology, Computer Vision, Data Storytelling

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6526 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      V

      Vanderbilt University

      Generative AI and ChatGPT for K-12 Educators

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Productivity, Creative Problem-Solving, Generative AI, AI Personalization, Creative Thinking, Artificial Intelligence, Innovation, Brainstorming, Large Language Modeling, Game Design, Creativity, Education Software and Technology, Technical Communication, Ingenuity, Resourcefulness, Interactive Design, Problem Solving, Critical Thinking

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6516 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Akademisches Englisch: Schreiben

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Grammatik, Englische Sprache, Forschung, Schreiben, Lektorat, Peer Review, Bearbeitung von, Schreiben und Redigieren, Style Guides, Vokabeln

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      22.745 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Verarbeitung natürlicher Sprache in Microsoft Azure

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Anwendungsentwicklung, Analytics, Cloud-API, Microsoft Azure, Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      106 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      V

      Vanderbilt University

      ChatGPT + Excel: AI-Enhanced Data Analysis & Insight

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Prompt Engineering, Data Presentation, ChatGPT, Excel Macros, Excel Formulas, Data Synthesis, Microsoft Excel, Productivity, Infographics, Data Visualization, Spreadsheet Software, Data Analysis, Generative AI, Artificial Intelligence, Data Cleansing, Large Language Modeling, Interactive Data Visualization, Data Import/Export, Statistical Reporting

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6031 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Datenstrukturen und Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Fehlersuche, Netzwerk-Routing, Netzwerkanalyse, Prüftechnik, Testfall, Programm-Entwicklung, Netzwerk-Modell, Theoretische Informatik, Graphentheorie, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Bioinformatik, Datenspeicherung, Algorithmen, Entwicklungstests, Computer Programmierung, Epidemiologie, Operations Research, Software-Tests

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      16.652 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      V

      Vanderbilt University

      ChatGPT Erweiterte Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kreativität, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Daten Präsentation, Problemlösung, ChatGPT, Generative KI, Datenanalyse, Dokumentenverwaltung, Schnelles Engineering, Informationsmanagement, Microsoft Excel, Dateiverwaltung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      790 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Grundlagen der Entwicklung von Cloud-Anwendungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Node.JS, Front-End Web-Entwicklung, MongoDB, HTML und CSS, Cloud Computing Architektur, Restful API, Cloud-Sicherheit, React.js, HyperText Markup Language (HTML), Server-Seite, Web-Entwicklungstools, Cloud-Dienste, Cloud-Technologien, Back-End Web-Entwicklung, React Redux, Web-Entwicklung, Cloud-natives Computing, Agile Methodik, JavaScript-Frameworks

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      9892 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      V

      Vanderbilt University

      ChatGPT for Project Management - Leveraging AI for Success

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Large Language Modeling, Productivity, Project Planning, Generative AI, Risk Analysis, Milestones (Project Management), Timelines, Project Risk Management, Project Schedules, Project Management, Artificial Intelligence, Workflow Management, Project Implementation, Key Performance Indicators (KPIs), Project Documentation, Taking Meeting Minutes, Business Metrics, Creative Thinking

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6035 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Methoden des Maschinellen Lernens, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Text Mining, Künstliche neuronale Netze

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1170 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…161718…418

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

    • Python 3 Programmierung: University of Michigan
    • Prompt Engineering for Law: Vanderbilt University
    • Prompt Engineering for Educators: Vanderbilt University
    • Generative AI and ChatGPT for K-12 Educators: Vanderbilt University
    • Akademisches Englisch: Schreiben: University of California, Irvine
    • Verarbeitung natürlicher Sprache in Microsoft Azure: Microsoft
    • ChatGPT + Excel: AI-Enhanced Data Analysis & Insight: Vanderbilt University
    • Datenstrukturen und Algorithmen: University of California San Diego
    • ChatGPT Erweiterte Datenanalyse: Vanderbilt University
    • Grundlagen der Entwicklung von Cloud-Anwendungen: IBM

    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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