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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI) ist es unerlässlich zu lernen, wie man die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) für die Erstellung verschiedener produktionsreifer Anwendungen nutzt. In diesem praxisnahen Kurs erwerben die Teilnehmer die notwendigen Fähigkeiten, um eine KI-Anwendung zu erstellen und verantwortungsvoll einzusetzen.
Anhand der Demo in diesem Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie mit HuggingFace, Python und Gradio einen FAQ-Chatbot entwickeln. Es werden Kernkonzepte behandelt, die von der Anwendung von Prompt Engineering, um den größten Nutzen aus LLMs zu ziehen, bis hin zu Überlegungen zur Infrastruktur, Überwachung und Sicherheit für die Bereitstellung in der Praxis reichen.
Wichtige ethische Überlegungen wie die Abschwächung von Verzerrungen, die Gewährleistung von Transparenz und die Aufrechterhaltung des Vertrauens der Benutzer werden ebenfalls behandelt, um den Lernenden zu helfen, die besten Praktiken bei der Entwicklung eines verantwortungsvollen und ethischen KI-Systems zu verstehen.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer sowohl mit den technischen als auch mit den menschlichen Aspekten der Entwicklung wirkungsvoller LLM-Anwendungen vertraut sein. Die Teilnehmer sind in der Lage, auf der Grundlage von Großen Sprachmodellen produktionsreife Anwendungen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen.
Dieser Kurs richtet sich an Personen mit Grundkenntnissen in der Programmierung und Anwendungsentwicklung. Er eignet sich für Entwickler, Datenwissenschaftler, KI-Enthusiasten und alle, die daran interessiert sind, LLMs zur Erstellung praktischer Anwendungen zu nutzen. Sie benötigen grundlegende Konzepte, Software-Tools und einen Computer mit Internetanschluss.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie einen FAQ Chatbot mit HuggingFace, Python und Gradio entwickeln. Es werden Kernkonzepte behandelt, von der Anwendung von Prompt Engineering, um den größten Nutzen aus LLMs zu ziehen, bis hin zu Überlegungen zu Infrastruktur, Überwachung und Sicherheit für die Bereitstellung in der Praxis.
Das ist alles enthalten
12 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
12 Videos•Insgesamt 57 Minuten
Einführung in LLMs: Vorteile und Anwendungen•4 Minuten
Schnelles Engineering•7 Minuten
LLM Entwicklung•5 Minuten
Produktion Bereitschaft•3 Minuten
Erste Schritte mit HuggingFace•5 Minuten
UIs mit Gradio erstellen•8 Minuten
Die Entwicklung des FAQ Chatbots: Teil 1 - Erste Schritte•7 Minuten
Entwicklung des FAQ Chatbots: Teil 2 - Fertigstellung und Bereitstellung•6 Minuten
Ethische Erwägungen für LLMs•3 Minuten
Entschärfung von KI-Risiken•3 Minuten
Gewährleistung von Transparenz•3 Minuten
Das Vertrauen der Benutzer aufrechterhalten•3 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 22 Minuten
Willkommen zum Kurs: Kursübersicht•5 Minuten
[Optional] Der GPT Generative AI Lab Playground•2 Minuten
Einführung in große Sprachmodelle•5 Minuten
Umfassende vergleichende Analyse der LLMs•5 Minuten
Bewährte Praktiken für den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) in der Produktion•5 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 40 Minuten
Abschließende Bewertung•40 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
[Optional] Zugang zu Ihrem GPT GenAI Playground•60 Minuten
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Dozenten
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Coursera bringt ein vielfältiges Netzwerk von Fachexperten zusammen, die ihr Fachwissen durch berufliche Erfahrung in der Industrie oder einen starken akademischen Hintergrund unter Beweis gestellt haben. Diese Dozenten entwerfen und unterrichten Kurse, die praktische, berufsrelevante Fähigkeiten für Lernende weltweit zugänglich machen.
Was bedeutet produktionsreife LLM-App-Entwicklung in diesem Kurs?
In diesem Kurs geht es darum, das Verhalten großer Sprachmodelle in eine Anwendung zu verwandeln, die benutzbar, zuverlässig und verantwortungsbewusst eingesetzt werden kann. Der Schwerpunkt liegt nicht nur auf der Ausgabe von Modelldaten, sondern auch auf der Erstellung einer Anwendung mit Eingabeaufforderungen, Schnittstellengestaltung, Überwachung, Sicherheit und ethischen Schutzmaßnahmen.
Wann würden Sie diese produktionsreife Methode anwenden?
Sie würden ihn verwenden, wenn Sie wollen, dass ein LLM eine tatsächliche Anwendung unterstützt, anstatt nur isoliert auf Aufforderungen zu antworten. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf Situationen, in denen konsistentes Verhalten, klare Grenzen und betriebliche Praktiken ebenso wichtig sind wie die generierte Antwort selbst.
Wie fügt sich dieser produktionsreife Ansatz in einen breiteren Workflow ein?
Sie befindet sich in der Erstellungs- und Testphase, in der Modellverhalten, Anwendungslogik und Benutzerinteraktion zu einem wiederholbaren System verbunden werden. In diesem Kurs bedeutet das den Übergang von isolierten Aufforderungen zu einem Anwendungsworkflow, der im Laufe der Zeit bereitgestellt, überwacht und verbessert werden kann.
Wie unterscheidet sich dieser produktionsreife Ansatz von der Erstellung einer einfachen KI-Demo?
Eine produktionsreife LLM-Anwendung ist für den zuverlässigen Einsatz konzipiert, während eine einfache KI-Demo hauptsächlich zeigt, dass das Modell eine Antwort generieren kann. Hier besteht der Unterschied darin, dass die Produktionsarbeit Überlegungen zur Zuverlässigkeit, Sicherheit, Überwachung und zum Vertrauen der Nutzer hinzufügt, anstatt bei einem funktionierenden Prototyp stehen zu bleiben.
Benötigen Sie irgendwelche Voraussetzungen, um diesen produktionsreifen LLM-App-Workflow zu erlernen?
Ein grundlegendes Verständnis der Programmierung und der Konzepte der Anwendungsentwicklung ist hilfreich, bevor Sie beginnen. Da es sich um einen Kurs für Fortgeschrittene handelt, ist es außerdem hilfreich, wenn Sie bei der Erstellung und Verfeinerung einer Anwendung mit Code und Software-Tools vertraut sind.
Welche Werkzeuge, Plattformen oder Methoden werden in diesem Kurs verwendet?
Der Kurs verwendet hauptsächlich Python, HuggingFace und Gradio, um eine LLM-Anwendung zu erstellen und zu präsentieren. Der Schwerpunkt liegt außerdem auf prompten Entwicklungs- und Produktionspraktiken wie Überwachung, Sicherheit und Zuverlässigkeit.
Welche konkreten Aufgaben werden Sie in diesem Kurs üben oder erledigen?
Sie üben die Gestaltung von Eingabeaufforderungen, den Aufbau einer dialogorientierten Benutzeroberfläche, die Organisation der Anwendungslogik und die Vorbereitung einer LLM-Anwendung für die Bereitstellung. Sie wenden auch Überwachungs-, Sicherheits- und ethische Prüfungen an, damit der Arbeitsablauf eine zuverlässigere, transparentere und vertrauenswürdigere Nutzung unterstützt.