Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Grundsätzlich beginnt der Kurs mit einem Theorieteil und mündet in praktischen Implementierungen mit Python.
1. Natural Language Processing
- grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz
- KI in der Sprachverarbeitung (NLP)
- Large Language Modelle
- Praxisbeispiele
- Python Pakete und Werkzeuge
2. GenAI-Tools
- Text to Image
- Text to Video
- Voice Cloning
- LLMs (ChatGTP, Gemini, Claude, und mehr)
- Text to Music
- Microsoft CoPilot
- Github CoPilot
3. Vor-trainierte Netzwerken
- Einführung in Huggingface
- Textklassifizierung
- Zero-Shot Klassifizierung
- Übersetzung (translation)
- Textzusammenfassung (summarisation)
- Feature Extraction
- Texterzeugung (text generation)
- Masken (fill mask)
4. Prompt Engineering
- Einführung in Prompt Engineering
- Zero-Shot Prompting
- Few-Shot Prompting
- Chain-of-Thought
- Self Consistency Chain-of-Thought
- Prompt Chaining
- Tree of Thought
- Self Feedback
- Self Critique
5. Vektordatenbanken
- Was sind Vektordatenbanken?
- Funktionsweise von Vektordatenbanken
- Praktische Anwendung und Implementierung mittels ChromaDB
- Tokenisierung und Vektorisierung von Texten
6. Retrieval Augmented Generation
- Funktionsweise von RAG
- Praktische Anwendung und Implementierung von RAG
- fortgeschrittene RAG Techniken wie Hybrid RAG
- Verbesserungen in Pre-Retrieval, Retrieval, und Generation
7. Agentensysteme
- Einführung in Agentensysteme
- Agenten mittels langchain
- Nutzung von Tools
- Interagierende Agenten mittels crewai
8. Verschiedenes
- Open Source LLMs, z.B. Llama, Mistral
- LLM Funktionen
- mehr spannende Themen, falls wir noch Zeit am Ende haben
9. Projektarbeit
Du hast die Möglichkeit an einem selbstgewählten Projekt zu arbeiten, um das erlernte Wissen zu festigen.
- Arbeit an einem realen Projekt
- Thema kann selbst gewählt werden
- Bearbeitung in der Gruppe oder allein
- Ich stehe beratend bei allen Fragen an deiner Seite.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
Dieser Intensivkurs findet von Montag bis Freitag, jeweils von 9 bis 17 Uhr statt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Grundlegende Python Kenntnisse sind die Voraussetzung für diesen Kurs. Was bedeutet das genau?
Die folgende Auflistung soll eine Idee geben, welche Konzepte und Fertigkeiten bekannt sein sollten.
Python Grundkenntnisse
- Welche Datentypen gibt es? Wie arbeitet man mit Ihnen?
- Was sind Listen, Dictionaries?
- Wie funktionieren Schleifen, vor allem die for-Schleife?
- Wie schreibt man eigene Funktionen? Wie übergibt man Parameter?
- Hilfreich (aber nicht unbedingt erforderlich) wäre es zu wissen was Klassen sind
Kenntnisse im Umgang mit den folgenden Bibliotheken:
- NumPy: Arbeit mit arrays
- Pandas: Arbeit mit dataframes
- Hilfreich: Visualisierung mittels matplotlib oder seaborn
Technische Voraussetzungen:
Der Kurs wird über eine stabile Online-Plattform (Microsoft Teams) durchgeführt. Diese Plattform ermöglicht sowohl Live-Streaming der Vorträge als auch interaktive Elemente wie Breakout-Rooms und Diskussionsforen.
Die Teilnehmer müssen also die folgenden technischen Anforderungen erfüllen.
Technische Anforderungen:
· Stabile Internetverbindung (mind. 10 Mbit/s)
· Aktuelle Version von Microsoft Teams
· Webcam und Mikrofon
· Optional: Zweiter Bildschirm
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Der Kurs findet von Montag bis Freitag statt. Die Tage sind grob wie folgt strukturiert.
Tagesablauf:
· 09:00 - 10:30 Uhr: Block 1 (1,5 Stunden)
· 10:30 - 10:45 Uhr: Pause (15 Minuten)
· 10:45 - 12:15 Uhr: Block 2 (1,5 Stunden)
· 12:15 - 13:15 Uhr: Mittagspause (1 Stunde)
· 13:15 - 14:45 Uhr: Block 3 (1,5 Stunden)
· 14:45 - 15:00 Uhr: Pause (15 Minuten)
· 15:00 - 16:30 Uhr: Block 4 (1,5 Stunden)
Material:
Das ist inklusive
- 40 Unterrichtseinheiten mit hochwertigem Inhalt
- alle Code-Skripte
- sämtliche Präsentationen
- Teilnahmezertifikat
Förderung:
Dieser Kurs ist als Bildungsurlaub in den meisten Bundesländern anerkannt. Einige Bundesländer bieten die Möglichkeit Bildungsurlaub finanziell zu fördern.
In vielen Fällen übernimmt sogar der Arbeitgeber die Seminarkosten.
Zielgruppe:
Der Kurs richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie Generative KI eigentlich funktioniert und solche Systeme für private oder berufliche Zwecke nutzen wollen.
Dieser Kurs dürfte zum Beispiel für Data Scientist, Data Analysts, oder generell Python-Entwickler interessant sein.
Seminarkennung:
GenerativeKI
