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Grundlagen von LLMs und Deep Learning für die Textanalyse

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Grundlagen von LLMs und Deep Learning für die Textanalyse

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie, wie Deep-Learning-Modelle Textdaten verarbeiten und analysieren

  • Beschreiben Sie die Architektur von Transformer-Modellen und deren Rolle in modernen KI-Systemen

  • Anwendung von LLM-Konzepten auf praktische NLP-Aufgaben wie Klassifizierung und Generierung

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Generative Modellarchitekturen
  • Kategorie: Daten-Ethik
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Tiefes Lernen
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Einbettungen
  • Kategorie: Multimodale Aufforderungen
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Feinabstimmung
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: LLM-Bewerbung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Schnelles Engineering

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Mai 2026

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Aufbau von KI-Agenten mit LLMs, RAG und Wissensgraphen“
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 3 Module

Dieses Modul bietet eine Einführung in die wichtigsten Techniken zur Darstellung und Analyse von Textdaten mithilfe von Deep Learning. Die Teilnehmer lernen Methoden wie One-Hot-Kodierung, TF-IDF und Wort-Embeddings kennen und wenden rekurrente neuronale Netze auf praktische Aufgaben wie die Stimmungsanalyse an. Am Ende des Moduls werden Sie verstehen, wie Sie Rohtext in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle umwandeln können.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

Dieses Modul befasst sich mit der Entwicklung der Aufmerksamkeitsmechanismen, die zum Transformer-Modell geführt haben, und geht dabei detailliert auf dessen Architektur, den Trainingsprozess sowie bahnbrechende Anwendungen wie BERT ein. Die Teilnehmer erhalten Einblicke darin, wie Transformer das Sprachverständnis revolutionieren, und können sich ein Bild von deren innerer Funktionsweise machen. Anhand praktischer Beispiele wird veranschaulicht, wie diese Modelle trainiert und auf reale Sprachaufgaben angewendet werden.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe

Dieses Modul befasst sich eingehend mit der Architektur und den Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs), einschließlich ihrer emergenten Eigenschaften, Feinabstimmungsstrategien und Effizienzaspekten. Die Teilnehmer befassen sich außerdem mit multimodalen Modellen, ethischen Herausforderungen wie Halluzinationen und den Grundlagen des Prompt-Engineering. Am Ende des Moduls verfügen die Teilnehmer über ein umfassendes Verständnis dafür, wie LLMs entwickelt, optimiert und verantwortungsbewusst eingesetzt werden.

Das ist alles enthalten

1 Video7 Lektüren1 Aufgabe

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