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: Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, KI-Kenntnisse, Generative KI, Maschinelles Lernen, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Daten-Synthese, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
★ 4.6 (4370) · 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
★ 4.7 (1162) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Ethik, KI-Produktstrategie, Automatisierung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Abruf-erweiterte Erzeugung, Verantwortungsvolle AI, AI-Förderung, Cloud-Anwendungen, Modellierung großer Sprachen, LLM-Bewerbung, Schnelles Engineering
★ 4.8 (5044) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Tiefes Lernen, Google Gemini, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Google Cloud-Plattform, Modellierung großer Sprachen
★ 4.7 (11.988) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Ethik, Tiefes Lernen, OpenAI, Strategische Führung, Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, KI-Kenntnisse, Geschäftsethik, Generative KI, Führung und Management, Generative adversarische Netze (GANs), Verantwortungsvolle AI, AI-Förderung, Wirtschaftsethik, Gesicht umarmen, Prompt-Muster, Führung in der Wirtschaft, Rechtliches Risiko, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Schnelles Engineering, Business Leadership
★ 4.7 (12.107) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI-Agenten, Daten-Ethik, Software-Architektur, Software Architektur, Generative Modellarchitekturen, Kontinuierliche Integration, Softwaretechnik, ChatGPT, KI-Kenntnisse, Generative KI, Software-Entwicklung, Software Entwurf, Software-Entwurfsdokumente, LLM-Bewerbung, Agentische Arbeitsabläufe, Prompt-Muster, Anwendungssicherheit, AI-Integrationen, Code-Überprüfung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Schnelles Engineering
★ 4.7 (11.744) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, AI powered creativity, Ideation, Verification And Validation, LLM Application, AI literacy, Multimodal Prompts, Generative AI, Responsible AI, AI Enablement, Data Visualization, Risking, Image Analysis, Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Organizational Skills, Plot (Graphics), Data Presentation
★ 4.8 (9248) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Engineering Tools, Responsible AI, Generative AI, Data Ethics, AI Product Strategy, Competitive Intelligence, AI Enablement, Artificial Intelligence, Risk Analysis, Hybrid Cloud Computing, Business Leadership, Risk Mitigation, Strategic Thinking, Data Management, Strategic Leadership, Law, Regulation, and Compliance, Data Strategy, AI literacy, Brainstorming
★ 4.6 (717) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, PyTorch (Machine Learning Library), Prompt Patterns, Generative AI Agents, Fine-tuning, Vector Databases, LLM Application, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Tool Calling, Hugging Face, Model Optimization, Reinforcement Learning, Transfer Learning, Data Pipelines
★ 4.5 (1004) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Produktmanagement, KI-Produktstrategie, Kommunikation mit Interessenvertretern, Generative Modellarchitekturen, Kreativität, Engagement der Interessengruppen, Kommerzialisierung, ChatGPT, Google Gemini, KI-Kenntnisse, Technisches Produktmanagement, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Engagement von Stakeholdern, Verantwortungsvolle AI, AI-Förderung, Verbesserung der Kundenerfahrung, Produktlebenszyklus-Management, Teambildung, Prompt-Muster, Schnelles Engineering
★ 4.7 (11.818) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Ethik, Prädiktive Modellierung, Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, KI-Kenntnisse, Datenwissenschaft, Generative KI, Maschinelles Lernen, Autokodierer, Verantwortungsvolle AI, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Generative adversarische Netze (GANs), Daten-Synthese, Software zur Datenvisualisierung, Prompt-Muster, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Auto-Kodierer, Technische Merkmale, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Schnelles Engineering, Feature Technik
★ 4.7 (11.784) · 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.