Edureka

Erste Schritte mit generativer KI

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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Generative KI für Software-Ingenieure und -Entwickler“

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Dozent: Edureka

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Definition der generativen KI-Prinzipien und Anwendung von Techniken zur Datenaufbereitung, Vektorisierung und Modellbildung.

  • Analysieren und vergleichen Sie Modelle wie GANs, VAEs, Transformer und LLMs für praktische Anwendungen.

  • Entwerfen Sie wirksame Prompts für KI-Modelle unter Verwendung von "few-shot", "zero-shot" und "chain-of-thought" Techniken.

  • Optimierung und Bereitstellung generativer KI-Modelle unter Verwendung von Fine-Tuning-, PEFT- und LLMOps-Strategien.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Feinabstimmung
  • Kategorie: Einbettungen
  • Kategorie: Tiefes Lernen
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Verantwortungsvolle AI
  • Kategorie: Open-Source-Technologie
  • Kategorie: Generative Modellarchitekturen
  • Kategorie: AI-Personalisierung
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Schnelles Engineering
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Datenbank-Systeme
  • Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)

Wichtige Details

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Generative KI für Software-Ingenieure und -Entwickler“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Dieses Modul führt in die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte der Generativen KI ein, einschließlich ihrer Entwicklung, ihrer praktischen Anwendungen und der wichtigsten Unterschiede zu diskriminativen Modellen. Die Teilnehmer lernen die Datenvorverarbeitung und Vektorisierungstechniken wie TF-IDF und Word2Vec kennen und sammeln praktische Erfahrungen mit Autoencodern und GANs, die sie in die Lage versetzen, generative Modelle für KI-gesteuerte Lösungen zu erstellen und zu trainieren.

Das ist alles enthalten

18 Videos6 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen

Dieses Modul behandelt die Grundlagen von Aufmerksamkeitsmechanismen, die Entwicklung von Transformatoren und wichtige LLMs wie GPT, PaLM und LLaMA. Es umfasst auf Anweisungen abgestimmte Modelle, API-Integration und reale Anwendungen. Sie werden auch das Open Source LLM-Ökosystem, Modellvergleiche, Hugging Face und wichtige ethische Überlegungen kennenlernen.

Das ist alles enthalten

15 Videos4 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen

Dieses Modul behandelt die Grundlagen des Prompt Engineering, fortgeschrittene Prompting-Techniken wie "few-shot", "zero-shot" und "chain-of-thought" sowie Strategien zur Optimierung der generativen KI. Sie lernen, wie Vektor-Datenbanken (ChromaDB, Pinecone und Weaviate) semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation Generation (RAG) ermöglichen. Die praktische Arbeit mit LangChain zeigt, wie man modulare KI-Anwendungen mit Prompt-Templates, Tools und Agenten für praktische, moderne Lösungen erstellt.

Das ist alles enthalten

18 Videos5 Lektüren5 Aufgaben4 Diskussionsthemen

Dieses Modul behandelt Fine-Tuning und Optimierung generativer Modelle, einschließlich Grundlagen wie Datenerweiterung und Hyperparameter-Tuning sowie fortgeschrittene Methoden wie PEFT, LoRA und QLoRA für eine effiziente Anpassung. Sie lernen, wie man Modelle mit Hilfe von Metriken wie BLEU und ROUGE bewertet und dabei quantitative und qualitative Beurteilungen ausgleicht. Der Kurs führt auch in die Erstellung und Bereitstellung von KI-Lösungen mit LLMOps und branchenüblichen Best Practices für den praktischen Einsatz ein.

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Lektüren5 Aufgaben4 Diskussionsthemen

Dieses Modul dient zur Beurteilung der verschiedenen Konzepte und Lehren, die in diesem Kurs behandelt werden. Beurteilen Sie Ihr Wissen mit einem umfassenden, benoteten Quiz, einem Projekt und Laborübungen.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.