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    • Large Language Models

    Große Sprachmodelle - Kurse Online

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    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      D

      DeepLearning.AI

      Large Language Models with Semantic Search

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Data Processing, Semantic Web, Natural Language Processing, Text Mining

      Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Introduction to Large Language Models - Bahasa Indonesia

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Natürliche Sprachverarbeitung mit Klassifizierung und Vektorräumen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Feature Technik

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4557 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Introduction to Large Language Models - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Generative AI, Prompt Engineering, Application Development, Performance Tuning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Introduction to Large Language Models - 繁體中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, Large Language Modeling, Artificial Intelligence, Application Development, Google Cloud Platform

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Introduction to Large Language Models - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Generative AI, Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Performance Tuning

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      7 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Introduction to Large Language Models - בעברית

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Natural Language Processing, Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      É

      École Polytechnique

      Comprendre la France, Advanced French Language & Culture

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Oral Expression, Oral Comprehension, Writing, Vocabulary, Language Learning, Grammar, Culture, Political Sciences, Cultural Diversity, European History, Art History, World History, Science and Research, Social Sciences

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      123 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Introduction to Large Language Models - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Application Development, Google Cloud Platform

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Generative KI: Einführung und Anwendungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Erstellung von Inhalten, Schnelles Engineering, Virtuelle Umgebung, Modellierung großer Sprachen, Generative KI, Bildanalyse, ChatGPT, OpenAI, Programm-Entwicklung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      2526 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Georgia Institute of Technology

      Lektion | Small Talk & Konversationsvokabular

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Zwischenmenschliche Kommunikation, Professionalität, Vokabeln, Englische Sprache

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1159 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Grundlagen der generativen KI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Generative KI, Strategische Führung, Datenethik, Erstellung von Inhalten, Künstliche neuronale Netze, Geschäftsentwicklung, Business Transformation, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Google Cloud-Platform, Unternehmensführung, Geschäftsethik, Rechtliches Risiko, IBM Cloud, Deep Learning, Führung und Management, OpenAI, ChatGPT, Programm-Entwicklung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6833 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…413

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

    • Large Language Models with Semantic Search: DeepLearning.AI
    • Introduction to Large Language Models - Bahasa Indonesia: Google Cloud
    • Natürliche Sprachverarbeitung mit Klassifizierung und Vektorräumen: DeepLearning.AI
    • Introduction to Large Language Models - Español: Google Cloud
    • Introduction to Large Language Models - 繁體中文: Google Cloud
    • Introduction to Large Language Models - Français: Google Cloud
    • Introduction to Large Language Models - בעברית: Google Cloud
    • Comprendre la France, Advanced French Language & Culture : École Polytechnique
    • Introduction to Large Language Models - 简体中文: Google Cloud
    • Generative KI: Einführung und 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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