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: Modellierung großer Sprachen, Bewertung des Modells, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Modell Ausbildung, LLM-Bewerbung, Python-Programmierung, Modell-Einsatz, Generative KI, Feinabstimmung, Generative Modellarchitekturen
★ 4.8 (3654) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, LLM-Bewerbung, Generative KI
★ 4.5 (1529) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Modellierung großer Sprachen, Abruf-erweiterte Erzeugung, AI-Sicherheit, OpenAI, Verantwortungsvolle AI, LLM-Bewerbung, Modell-Einsatz, Generative KI, Autokodierer, Gesicht umarmen, Feinabstimmung, Generative Modellarchitekturen
★ 4 (14) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: LangChain, Prompt Patterns, Prompt Engineering, LLM Application, Tool Calling, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Large Language Modeling, AI Workflows, Hugging Face, Embeddings, MLOps (Machine Learning Operations), LangGraph, Vector Databases, AI Security, Responsible AI, Artificial Intelligence, Application Programming Interface (API), Model Evaluation, Docker (Software)
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Abruf-erweiterte Erzeugung, Apache Airflow, Leistungsoptimierung, Schnelles Engineering, OpenAI, ChatGPT, Datenumwandlung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Databricks, LLM-Bewerbung, Laden Sie, Vektordatenbanken, Modell-Einsatz, Transformieren, OpenAI-API, Generative KI, Datenbank-Management-Systeme, Gesicht umarmen, Auszug, Amazonas-Felsen, Skalierbarkeit
★ 4.4 (367) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Abruf-erweiterte Erzeugung, Modell-Optimierung, Schnelles Engineering, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Feinabstimmung
★ 4.6 (628) · Mittel · Projekt · Weniger als 2 Stunden

H2O.ai
Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, LLM Application, Model Evaluation, Fine-tuning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Optimization, Generative AI, Data Management, Data Preprocessing, Natural Language Processing, Data Validation, Data Cleansing, Model Training, Transfer Learning, Data Quality
★ 3.8 (16) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Unit Testing, Large Language Modeling, LangChain, Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Data Wrangling, Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Vector Databases, Fine-tuning, Python Programming
★ 4.7 (101.122) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modellierung großer Sprachen, Modell-Optimierung, Einbettungen, Modell Ausbildung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Generative Modellarchitekturen
★ 4.5 (157) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Generative adversarische Netze (GANs), Modellierung großer Sprachen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modell Ausbildung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Vorverarbeitung von Daten, LLM-Bewerbung, Generative KI, Gesicht umarmen, Generative Modellarchitekturen, Daten-Pipelines
★ 4.7 (473) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LLM Application, Retrieval-Augmented Generation, Fine-tuning, ChatGPT, Natural Language Processing, Generative AI Agents, OpenAI API, Model Deployment, Model Optimization, Embeddings, OpenAI, Generative Model Architectures, Generative AI, Cloud Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Cost Management, Machine Learning
★ 4.7 (6) · Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

Mittel · Kurs · 1–3 Monate
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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.