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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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    • G

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      Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Customer Relationship Management, Google Cloud Platform, Generative AI, Big Data, Predictive Modeling, Prompt Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Data Analysis

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Big Data, Business Intelligence, Generative AI, Customer Relationship Management, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Prompt Engineering, Data Analysis, Python Programming

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Vector Search ve Yerleştirilmiş Öğeler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Text Mining, Google Cloud Platform, Information Architecture, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Gemini in Google Docs - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Prompt Engineering, Google Workspace, Large Language Modeling, Grammar, Technical Writing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Prompt Engineering, Generative AI, Data Visualization Software, Google Cloud Platform, Data Cleansing, Data Transformation, Debugging, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Unstructured Data, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Applied Machine Learning, Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Jupyter, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Gemini for DevOps Engineers - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kubernetes, DevOps, CI/CD, Google Cloud Platform, Infrastructure as Code (IaC), System Design and Implementation, Development Environment, Application Performance Management, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Continuous Monitoring, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning, A/B Testing, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      Microsoft

      Web Development Fundamentals

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cascading Style Sheets (CSS), Hypertext Markup Language (HTML), HTML and CSS, Web Applications, Event-Driven Programming, Web Development, Front-End Web Development, Responsive Web Design, Javascript, Data Storage, Data Management, UI Components, User Interface (UI) Design

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Italiano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Data Processing, Data Cleansing, Data Transformation, Scalability, Feature Engineering, Data Pipelines, MLOps (Machine Learning Operations), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Application Programming Interface (API)

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Processing, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Big Data, Data Transformation, Google Cloud Platform, Interactive Data Visualization, Generative AI, Debugging, Query Languages, SQL

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Exploratory Data Analysis, Google Cloud Platform, Data Cleansing, Interactive Data Visualization, Data Transformation, Data Analysis, Generative AI, SQL

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

    • Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文: Google Cloud
    • Vector Search ve Yerleştirilmiş Öğeler: Google Cloud
    • Gemini in Google Docs - 简体中文: Google Cloud
    • Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 한국어: Google Cloud
    • Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어: Google Cloud
    • Gemini for DevOps Engineers - Deutsch: Google Cloud
    • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 简体中文: Google Cloud
    • Web Development Fundamentals: Microsoft
    • Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Italiano: Google Cloud

    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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