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Große Sprachmodelle Kurse

LLM-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie große Sprachmodelle trainiert, strukturiert und angewendet werden. Sie können Fähigkeiten in Prompting, Modellbewertung, Datenaufbereitung und generativen Techniken aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Tools, APIs und Projektbeispiele vor.


Beliebte Große Sprachmodelle Kurse & Zertifikate


  • Status: Bestseller
    Bestseller
    D

    DeepLearning.AI

    Generative KI mit Large Language Models

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Modell-Bereitstellung, LLM-Bewerbung, Modellevaluation, Skalierbarkeit, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Reinforcement Learning, Generative Modellarchitekturen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Verantwortungsvolle KI, Modellierung großer Sprachen

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    3586 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Einführung in große Sprachmodelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, LLM-Bewerbung, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Google Gemini

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1354 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Generative KI und große Sprachmodelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Abruf-erweiterte Erzeugung, Umarmendes Gesicht, LLM-Bewerbung, Generative adversarische Netze (GANs), Modell-Bereitstellung, Generative KI, Einbettungen, Vision Transformer (ViT), Autokodierer, Multimodale Aufforderungen, Generative Modellarchitekturen, Bildanalyse, AI-Sicherheit, OpenAI, Schnelles Engineering, Verantwortungsvolle KI, Modellierung großer Sprachen

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    Duke University

    Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Apache Airflow, Workflow Management, Umarmendes Gesicht, Abruf-erweiterte Erzeugung, LLM-Bewerbung, Modell-Bereitstellung, Vektor-Datenbanken, ChatGPT, Daten-Seen, Multimodale Aufforderungen, Generative Modellarchitekturen, Amazonas-Felsen, Schnelles Engineering, Auszug, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Leistungsanalyse, OpenAI, Datenbausteine, Modellierung großer Sprachen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Generative AI Engineering with LLMs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI Agents, Vector Databases, LLM Application, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Hugging Face, Transfer Learning, Data Pipelines, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Data Preprocessing, Artificial Intelligence, Text Mining

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • V

    Vanderbilt University

    Schnelles Engineering für ChatGPT

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Produktivität, Generative KI, LLM-Bewerbung, Kontext-Management, Verifizierung und Validierung, Künstliche Intelligenz, Problemlösung, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, ChatGPT, OpenAI, Prompt-Muster, KI-Förderung, Kreativität

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    7750 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Trends im Bereich KI
    Trends im Bereich KI
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Generative AI Agents, Model Evaluation, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Finetuning großer Sprachmodelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Abruf-erweiterte Erzeugung, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen

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

    Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • H

    H2O.ai

    Large Language Models

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Model Evaluation, Collaborative Software, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, LLM Application, Data Preprocessing, Prompt Engineering, Generative Model Architectures, Training Programs, Data Validation, Data Cleansing, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Transfer Learning, Verification And Validation, Data Quality, AI Workflows

    3,5
    Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
    ·
    13 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • E

    Edureka

    Fine-Tuning & Optimizing Large Language Models

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, LLM Application, Large Language Modeling, Prompt Engineering, Hugging Face, Transfer Learning, Context Management

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Verarbeitung natürlicher Sprache

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Deep Learning, Überwachtes Lernen, Einbettungen, Dimensionalitätsreduktion, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Transfer Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Tensorflow, Statistisches maschinelles Lernen, Text Mining, Methoden des Maschinellen Lernens, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Markov-Modell

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    6181 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Pearson

    Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LLM Application, Retrieval-Augmented Generation, ChatGPT, Natural Language Processing, Generative AI Agents, OpenAI API, Model Deployment, Embeddings, Transfer Learning, Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, Generative AI, Cloud Deployment, Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Personalization, Cost Management, Machine Learning

    Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

1234…617

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

  • Generative KI mit Large Language Models: DeepLearning.AI
  • Einführung in große Sprachmodelle: Google Cloud
  • Generative KI und große Sprachmodelle: Coursera
  • Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps): Duke University
  • Generative AI Engineering with LLMs: IBM
  • Schnelles Engineering für ChatGPT: Vanderbilt University
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Finetuning großer Sprachmodelle: DeepLearning.AI
  • Large Language Models: H2O.ai
  • Fine-Tuning & Optimizing Large Language Models: Edureka

Häufig gestellte Fragen zum Thema Large Language Models

Große Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche Systeme der Künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt sind, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen. Sie nutzen riesige Datenmengen und hochentwickelte Algorithmen, um Sprachmuster zu erlernen und können so eine Vielzahl von Aufgaben wie Übersetzung, Zusammenfassung und Inhaltserstellung übernehmen. Die Bedeutung von LLMs liegt in ihrer Fähigkeit, die Kommunikation zu verbessern, Prozesse zu automatisieren und Einblicke in zahlreiche Bereiche wie Bildung, Gesundheitswesen und Wirtschaft zu geben. Da Unternehmen zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung angewiesen sind, wird das Verständnis von LLMs für die effektive Nutzung ihrer Fähigkeiten unerlässlich.‎

Die Berufe im Bereich der großen Sprachmodelle sind vielfältig und wachsen schnell. Sie könnten Positionen wie KI-Forscher, Ingenieur für Maschinelles Lernen, Data Scientist oder Spezialist für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in Betracht ziehen. In diesen Positionen geht es oft um die Entwicklung und Implementierung von LLMs für verschiedene Anwendungen, darunter Chatbots, Empfehlungssysteme und Tools zur Inhaltserstellung. Darüber hinaus entstehen zunehmend Positionen im Produktmanagement und in der KI-Ethik, da Unternehmen LLMs verantwortungsvoll in ihre Abläufe integrieren wollen. Mit den richtigen Fähigkeiten und Kenntnissen können Sie sich für eine lohnende Karriere in diesem dynamischen Bereich positionieren.‎

Um effektiv mit großen Sprachmodellen arbeiten zu können, sollten Sie sich eine Mischung aus technischen und analytischen Fähigkeiten aneignen. Zu den Schlüsselbereichen gehören Programmiersprachen wie Python, Vertrautheit mit Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch und ein solides Verständnis von Konzepten zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Darüber hinaus sind Kenntnisse über Datenverarbeitung, Modellevaluation und ethische Überlegungen in der KI von entscheidender Bedeutung. Kurse, die diese Themen abdecken, können Ihnen helfen, eine solide Grundlage zu schaffen und Sie auf praktische Anwendungen in diesem Bereich vorzubereiten.‎

Es gibt mehrere ausgezeichnete Online-Kurse, die sich mit großen Sprachmodellen befassen. Erwähnenswert sind die Spezialisierung auf große Sprachmodelle, die einen umfassenden Überblick über LLMs bietet, und der Kurs Generative KI und große Sprachmodelle, der sich auf praktische Anwendungen konzentriert. Für diejenigen, die an einem strukturierten Lernpfad interessiert sind, ist die Spezialisierung Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs) ebenfalls eine gute Wahl.‎

Ja. Sie können große Sprachmodelle auf Coursera auf zwei Arten kostenlos lernen:

  1. Sehen Sie sich das erste Modul vieler Kurse zu großen Sprachmodellen kostenlosan. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, benotete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in großen Sprachmodellen erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.‎

Um sich mit großen Sprachmodellen vertraut zu machen, sollten Sie zunächst Ihr aktuelles Qualifikationsniveau und Ihre Interessengebiete ermitteln. Sie können mit Einführungskursen beginnen, wie z. B. Introduction to Large Language Models, die eine solide Grundlage bieten. Je weiter Sie fortschreiten, desto eher sollten Sie sich für Spezialisierungskurse entscheiden, die sich auf bestimmte Anwendungen oder Technologien konzentrieren. Beteiligen Sie sich an praktischen Projekten, um das Gelernte anzuwenden, und nehmen Sie an Online-Communities teil, um sich mit anderen auf dem Gebiet auszutauschen. Dieser Ansatz wird dazu beitragen, Ihr Verständnis zu festigen und Ihr Selbstvertrauen zu stärken.‎

Kurse zu großen Sprachmodellen decken in der Regel einen ganzen Bereich ab, darunter die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache, die Architektur von LLMs, Trainingstechniken und Evaluierungsmethoden. Sie können auch praktische Anwendungen erforschen, wie z. B. den Aufbau von Chatbots, die Generierung von Inhalten und ethische Überlegungen zur KI. Kurse für Fortgeschrittene können sich mit spezifischen Frameworks und Tools befassen, die in der Branche verwendet werden, und Ihnen die Fähigkeiten vermitteln, die Sie benötigen, um LLMs effektiv zu implementieren.‎

Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern oder der Belegschaft in Bezug auf große Sprachmodelle empfehlen sich Kurse wie der Kurs Building Production-Ready Apps with Large Language Models, der sich auf die praktische Umsetzung konzentriert. Darüber hinaus vermittelt der Kurs H2O KI Large Language Models (LLMs) - Level 1 grundlegendes Wissen, das für Teams, die LLMs in ihre Projekte integrieren möchten, von Vorteil sein kann. Diese Kurse können Unternehmen helfen, ihre Fähigkeiten zu verbessern und in der sich entwickelnden Landschaft der KI wettbewerbsfähig zu bleiben.‎

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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