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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Modellevaluation, Modell-Bereitstellung, Maschinelles Lernen, LLM-Bewerbung, Skalierbarkeit, Verantwortungsvolle KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Schnelles Engineering, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Generative Modellarchitekturen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, LLM-Bewerbung, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, Google Gemini
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Kreativität, LLM-Bewerbung, Künstliche Intelligenz, Modellierung großer Sprachen, Verifizierung und Validierung, Schnelles Engineering, KI-Förderung, Kontext-Management, Problemlösung, Produktivität, Prompt-Muster, ChatGPT, OpenAI
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), Vector Databases, LLM Application, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Hugging Face, Transfer Learning, Data Pipelines, Recurrent Neural Networks (RNNs), Text Mining, Data Ethics, Data Preprocessing, Artificial Intelligence, Performance Tuning
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Umarmendes Gesicht, Abruf-erweiterte Erzeugung, LLM-Bewerbung, Modell-Bereitstellung, Daten-Seen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenbausteine, Modellierung großer Sprachen, Workflow Management, Schnelles Engineering, Leistungsanalyse, Multimodale Aufforderungen, Apache Airflow, Amazonas-Felsen, Vektor-Datenbanken, Generative Modellarchitekturen, Auszug, ChatGPT, OpenAI
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvorverarbeitung, Transfer Learning, Abruf-erweiterte Erzeugung, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering
Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Vision Transformer (ViT), Umarmendes Gesicht, LLM-Bewerbung, Modell-Bereitstellung, Modellierung großer Sprachen, Abruf-erweiterte Erzeugung, Generative adversarische Netze (GANs), Schnelles Engineering, Verantwortungsvolle KI, Multimodale Aufforderungen, Einbettungen, AI-Sicherheit, Auto-Kodierer, Bildanalyse, Generative Modellarchitekturen, OpenAI
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

H2O.ai
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
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Vision Transformer (ViT), Apache Spark, Abruf-erweiterte Erzeugung, LLM-Bewerbung, Modellevaluation, Transfer Learning, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, PySpark, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Schnelles Engineering, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Computervision, Vektor-Datenbanken, Generative Modellarchitekturen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Algorithmen, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Transfer Learning, Überwachtes Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Tensorflow, Markov-Modell, Deep Learning, Einbettungen, Statistisches maschinelles Lernen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Abruf-erweiterte Erzeugung, LangChain, LLM-Bewerbung, Schnelles Engineering, Dokumentenverwaltung, Daten importieren/exportieren, Einbettungen, Vektor-Datenbanken, ChatGPT, Datenverarbeitung
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden
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:
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.