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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: Vorschau
    Vorschau
    D

    DeepLearning.AI

    Generative KI mit großen Sprachmodellen

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

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    3596 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Einführung in große Sprachmodelle

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

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1394 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Generative KI und große Sprachmodelle

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

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    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, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Hugging Face, Transfer Learning, Data Pipelines, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Data Preprocessing, Artificial Intelligence, Text Mining, Performance Tuning, Applied Machine Learning, Natural Language Processing

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM-Bewerbung, Amazonas-Felsen, Vektordatenbanken, Daten-Seen, Generative KI, OpenAI, Auszug, Leistungsanalyse, Schnelles Engineering, Gesicht umarmen, Abruf-erweiterte Erzeugung, Databricks, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), ChatGPT, Arbeitsablauf-Management, Modellierung großer Sprachen, Multimodale Aufforderungen, Modell-Einsatz, Apache Airflow, Generative Modellarchitekturen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    D

    DeepLearning.AI

    Finetuning großer Sprachmodelle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, Datenvorverarbeitung, Abruf-erweiterte Erzeugung, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Vorverarbeitung von Daten, Transfer Learning

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

    Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    V

    Vanderbilt University

    Schnelles Engineering für ChatGPT

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

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    7807 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    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, Data Analysis, Flask (Web Framework), Data Import/Export

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    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

    3,6
    Bewertung, 3,6 von 5 Sternen
    ·
    14 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM KI-Technik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Generative KI, Datenwissenschaft, Apache Spark, Tiefes Lernen, Generative AI-Agenten, PySpark, Schnelles Engineering, Computer Vision, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Abruf-erweiterte Erzeugung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Vision Transformer (ViT), Modellevaluation, Modellierung großer Sprachen, Transfer Learning, Generative Modellarchitekturen, Python-Programmierung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Künstliche Intelligenz, Generative adversarische Netze (GANs), Datenvorverarbeitung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Daten-Pipelines, Verarbeitung natürlicher Sprache, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Gesicht umarmen, Modellierung großer Sprachen, Vorverarbeitung von Daten, Generative Modellarchitekturen

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Verarbeitung natürlicher Sprache

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    6183 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

1234…639

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

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

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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