Generative-KI-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle Texte, Bilder und andere Inhalte erzeugen. Sie können Fähigkeiten in Prompt-Design, Modellbewertung, Datenaufbereitung und grundlegenden Generierungsverfahren aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, APIs und Tools vor, mit denen Sie generative Ansätze ausprobieren können.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, ChatGPT, Generative KI, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Daten-Synthese
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Google Gemini, Retrieval-Augmented Generation, Responsible AI, Generative AI, Google Workspace, Google Cloud Platform, Gemini, Generative Model Architectures, AI Product Strategy, Prompt Patterns, AI Enablement, AI Security, Agentic Workflows, AI literacy, Prompt Engineering Tools, Artificial Intelligence, Cloud Computing, Collaboration
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud-Anwendungen, Automatisierung, LLM-Bewerbung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, KI-Produktstrategie, KI-Kenntnisse, Generative KI, Abruf-erweiterte Erzeugung, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Daten-Ethik, Schnelles Engineering, AI-Förderung, Modellierung großer Sprachen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Google Cloud-Plattform, Schnelles Engineering, Statistisches maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), OpenAI, ChatGPT, Führung und Management, KI-Kenntnisse, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Daten-Ethik, Strategische Führung, Geschäftsethik, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Gesicht umarmen, Prompt-Muster, AI-Förderung, Business Leadership, Wirtschaftsethik, Führung in der Wirtschaft, Modellierung großer Sprachen, Rechtliches Risiko
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Prompt Patterns, AI Workflows, AI powered creativity, Responsible AI, Data Visualization, Document Management, Ideation, Verification And Validation, Data Presentation, LLM Application, AI literacy, Generative AI, AI Enablement, Risking, Multimodal Prompts, Image Analysis, Artificial Intelligence, Data Compilation
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Kontinuierliche Integration, Software-Entwicklung, LLM-Bewerbung, ChatGPT, KI-Kenntnisse, Generative KI, Software-Entwurfsdokumente, Software Architektur, Daten-Ethik, Anwendungssicherheit, Schnelles Engineering, Generative AI-Agenten, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Prompt-Muster, Agentische Arbeitsabläufe, Softwaretechnik, Software Entwurf, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Bewertung des Modells, Modellevaluation, Software-Architektur
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Grafisches Design, Bildqualität, Adobe Express, KI-gestützte Kreativität, KI-Kenntnisse, Grafikdesign, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Kreativität, Daten-Ethik, Schnelles Engineering, Verifizierung und Validierung, AI-Arbeitsabläufe
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Engineering Tools, Responsible AI, AI Product Strategy, Data Ethics, AI Enablement, Generative AI, Risk Analysis, Hybrid Cloud Computing, Business Leadership, Risk Mitigation, Risking, Compliance Training, IBM Cloud, Strategic Thinking, Data Management, Strategic Leadership, AI literacy, Law, Regulation, and Compliance, Data Strategy
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, ChatGPT, Technische Merkmale, Datenanalyse, KI-Kenntnisse, Generative KI, Datenwissenschaft, Prädiktive Modellierung, Verantwortungsvolle AI, Generative Modellarchitekturen, Daten-Ethik, Vorverarbeitung von Daten, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Prompt-Muster, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Software zur Datenvisualisierung, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Bewertung des Modells, Daten-Synthese, Modellevaluation
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Whizlabs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Amazon Bedrock, Model Evaluation, Prompt Patterns, Generative AI, Generative AI Agents, Generative Model Architectures, Model Training, AI Integrations, LLM Application, Large Language Modeling, Model Optimization, Fine-tuning, Model Deployment, A/B Testing
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Produktmanagement, Verbesserung der Kundenerfahrung, Technisches Produktmanagement, Engagement der Interessengruppen, LLM-Bewerbung, Teambildung, KI-Produktstrategie, ChatGPT, Produktlebenszyklus-Management, KI-Kenntnisse, Generative KI, Kommerzialisierung, Verantwortungsvolle AI, Kreativität, Engagement von Stakeholdern, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Prompt-Muster, AI-Förderung, Kommunikation mit Interessenvertretern, Google Gemini
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
Generative KI bezieht sich auf eine Untergruppe der Künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erstellung neuer Inhalte konzentriert, seien es Texte, Bilder, Musik oder andere Formen von Medien. Diese Technologie ist wichtig, weil sie das Potenzial hat, verschiedene Branchen zu revolutionieren, indem sie kreative Prozesse automatisiert, die Produktivität steigert und personalisierte Erfahrungen ermöglicht. AS Unternehmen zunehmend generative KI einsetzen, wird das Verständnis ihrer Fähigkeiten und Anwendungen für jeden, der auf dem Arbeitsmarkt relevant bleiben will, entscheidend.
Die Berufe im Bereich der generativen KI sind vielfältig und wachsen schnell. Sie können unter anderem Rollen wie KI-Ingenieur, Data Scientist, Ingenieur für Maschinelles Lernen und Softwareentwickler erkunden. Darüber hinaus entstehen Positionen wie KI-Produktmanager und Berater für generative KI, da Unternehmen Fachleute suchen, die diese Technologie effektiv in ihre Abläufe integrieren können. Es wird erwartet, dass die Nachfrage nach qualifizierten Personen in diesem Bereich weiter steigen wird, was ihn zu einem vielversprechenden Bereich für die berufliche Entwicklung macht.
Um in der Generativen KI erfolgreich zu sein, sollten Sie eine solide Grundlage in Programmiersprachen wie Python oder Java sowie ein solides Verständnis von Konzepten des Maschinellen Lernens entwickeln. Vertrautheit mit KI-Frameworks und -Tools wie TensorFlow oder PyTorch ist ebenfalls von Vorteil. Darüber hinaus werden Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und kreatives Denken Ihre Fähigkeit verbessern, mit generativen KI-Technologien effektiv zu arbeiten.
Es gibt mehrere ausgezeichnete Online-Kurse, um etwas über generative KI zu lernen. Das AWS Generative KI Applications Professional Certificate beispielsweise bietet praktische Einblicke in die Anwendung generativer KI in realen Szenarien. Eine weitere Option ist das IBM Generative KI Engineering Professional Certificate, das sich auf die technischen Aspekte konzentriert. Diese Kurse können Ihnen helfen, ein solides Verständnis der Prinzipien und Anwendungen generativer KI aufzubauen.
Ja. Sie können generative KI auf Coursera auf zwei Arten kostenlos lernen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in generativer KI erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Um generative KI zu erlernen, sollten Sie zunächst Ihre Lernziele und die spezifischen Interessensgebiete in diesem Bereich ermitteln. Melden Sie sich für Online-Kurse an, die Ihren Zielen entsprechen, z. B. solche, die sich auf Programmierung, Maschinelles Lernen oder spezifische Anwendungen der Generativen KI konzentrieren. Engagieren Sie sich in praktischen Projekten, um das Gelernte anzuwenden, und erwägen Sie, Online-Communities oder Foren beizutreten, um sich mit anderen in diesem Bereich auszutauschen. Konsequentes Üben und Erforschen wird Ihnen helfen, Vertrauen und Fachwissen aufzubauen.
Generative KI-Kurse decken in der Regel einen Bereich ab, der die Grundlagen des Maschinellen Lernens, neuronale Netze und die Verarbeitung natürlicher Sprache umfasst. Sie können auch etwas über spezielle generative Modelle wie GANs(Generative Adversarial Networks) und VAEs (Variational Autoencoders) lernen. Darüber hinaus werden in den Kursen häufig praktische Anwendungen, ethische Überlegungen und die Integration der generativen KI in verschiedene Branchen untersucht.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern sind Kurse wie das Generative KI for Software Development Skill Certificate und das Microsoft 365 with Generative KI Professional Certificate eine ausgezeichnete Wahl. Diese Programme konzentrieren sich auf praktische Fähigkeiten und Anwendungen und eignen sich daher für Unternehmen, die die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter im Bereich der generativen KI verbessern möchten.