Weiterbildungsempfehlung für Generative AI with LLM

Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz nimmt heutzutage kontinuierlich zu. Mit Technologien wie ChatGPT konnte sie eindrucksvoll das Interesse und die Begeisterung der breiten Öffentlichkeit wecken. Eines der aufregendsten und zukunftsweisenden Themen in diesem Bereich ist Generative KI mit Large Language Models (LLMs). In diesem Artikel berichte ich über meine persönlichen Erfahrungen mit dem Coursera-Kurs "Generative AI with Large Language Models" den ich und meine Teamkollegen besucht haben und sehr empfehlen können.

Hier erfährst du folgendes:

• Umfang der Weiterbildung bei Coursera
• Kursinhalte und Module
• Anwendungsbereiche des erworbenen Wissens
• Zielgruppe der Weiterbildung

Inhalte der Weiterbildung 

Der Coursera-Kurs "Generative AI with Large Language Models" ist eine umfassende Einführung in die Welt der generativen KI und ihrer Anwendung auf grosse Sprachmodelle (LLM: Large Language Models). Der Kurs ist in sechs Module unterteilt, die die folgenden Themen abdecken: 

Introduction to LLMs and the Generative AI Project Lifecycle

Im ersten Modul wird die Transformer Architektur von Google vorgestellt. Man bekommt einen Überblick wie LLMs (Large Language Models) heute funktionieren. Zusätzlich wird die Methodik des Prompt Engineerings erklärt. Der gesamte Zyklus eine KI-Projekts wird präsentiert und erklärt, wie man bei seinem eigenen Projekt vorgehen sollte. Es werden grundsätzliche Konzepte und Terminologien vermittelt, die für das Verständnis von LLMs und ihrer Anwendung erforderlich sind. 

LLM Pre-Training and Scaling Laws

Dieses Modul befasst sich mit dem Pre-Training von LLMs. Das Vorgehen, um ein LLM wie ChatGPT zu kreieren wird beschrieben. Dabei wird auch auf die Problematik der steigenden Ressourcen und Grösse der LLMs eingegangen.  
 

Fine-Tuning LLMs With Instructions

Die Teilnehmer lernen, wie sie die Performance eines LLMs auf ihre eigenen Tasks mit Hilfe von Fine-Tuning verbessern können. Dafür wird ein bereits trainiertes LLM genommen und leicht angepasst, damit es mit neuen Tasks besser klarkommt. Es gibt einige Challenges zu beachten, zum Beispiel muss sichergestellt werden, dass das LLM nicht zu viel vom vorherigen Training vergisst.  
 

Parameter Efficient Fine-Tuning

Dieses Modul taucht noch detailliertere ins Thema Fine-Tuning ein. Es werden Methoden vorgestellt, um LLMs effizient und mit weniger Ressourcen für den eigenen Task zu trainieren.  
 

Reinforcement Learning from Human Feedback

Mit menschlichem Feedback können LLMs verbessert werden. Das LLM soll hilfreich, harmlos und ehrlich sein. Das wird als HHH bezeichnet. Die Buchstaben sind vom Englischen helpful, harmless und honest abgeleitet.  
 

LLM Powered Applications

Das letzte Modul des Kurses widmet sich konkreten Anwendungen von LLMs. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in verschiedene Projekte und Use Cases, bei denen LLMs eine entscheidende Rolle spielen. 

Umfang der Weiterbildung 

Der Coursera Kurs bietet eine umfassende kostenlose Schulung in Form von Online-Vorlesungen und Übungen an. Er ist so konzipiert, dass er von Lernenden weltweit in ihrem eigenen Tempo absolviert werden kann. Die Kursdauer beträgt im Schnitt 3 Wochen, aber die Teilnehmer haben die Flexibilität, den Kurs nach ihrem eigenen Zeitplan zu absolvieren. Die Kursmaterialien sind in englischer Sprache verfügbar. Lediglich für das Zertifikat fällt eine Gebühr an, nachdem die erforderlichen Übungen im Kurs erfolgreich gelöst wurden.

Warum haben wir uns für diese Weiterbildung bei diesem Anbieter entschieden? 

Die Wahl dieses Kurses auf Coursera erfolgte aus mehreren Gründen. Coursera ist eine der renommiertesten Plattformen für Online-Bildung, die hochwertige Kurse von erstklassigen Bildungseinrichtungen und Experten weltweit anbietet. Dies gibt uns die Gewissheit, dass der Kurs von Fachleuten in der Branche entwickelt und betreut wird.

Andrew Ng ist eine Koryphäe in seinem Fachgebiet und hat bereits einen äusserst renommierten Kurs zum Thema Machine Learning erstellt. Dieser Kurs stiess bei mir auf besonderes Interesse und entfachte meine Leidenschaft für Künstliche Intelligenz. Seitdem verfolge ich aufmerksam seine neuesten Kurse, die stets durch hohe Qualität und hervorragende Inhalte beeindrucken. Es ist beeindruckend, wie schnell Andrew Ng diesen aktuellen Kurs entwickelt und zur Verfügung gestellt hat.

Der Kurs bietet einen tiefen Einblick in ein äusserst relevantes und spannendes Thema in der KI. Die Möglichkeit, von Experten zu lernen und praktische Fähigkeiten im Bereich generative KI zu entwickeln, war für uns äusserst attraktiv. 

Darüber hinaus erlaubt Coursera eine flexible Zeiteinteilung und den Zugriff auf hochwertige Lernmaterialien. Dies ermöglicht es uns, die Weiterbildung in unsere bestehenden beruflichen Verpflichtungen zu integrieren. 

Wo hilft uns das neue Know-how bei der Arbeit? Welche Probleme können gelöst werden? 

Das erlangte Wissen aus dem Kurs hilft uns dabei die spezifischen Bedürfnisse der Kunden im Bereich KI schneller und effizienter zu erkennen. Hier sind einige der Bereiche, in denen uns dieses Know-how geholfen hat: 

• Automatisierung von Textgenerierung: Mit dem erworbenen Wissen können wir automatische Textgenerierungssysteme entwickeln, die Inhalte für Websites, soziale Medien und andere Plattformen erstellen. Dies spart Zeit und Ressourcen. 

• Kundensupport: Wir können Chatbots und virtuelle Assistenten entwickeln, die Kundenanfragen effizient bearbeiten können, indem sie natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren. 

• Übersetzungen und Mehrsprachigkeit: LLMs ermöglichen es uns, effektive Übersetzungstools zu entwickeln und in mehreren Sprachen zu kommunizieren. 

Projekte, in denen das neue Know-how angewendet werden kann 

Die im Kurs erworbenen Fähigkeiten sind äusserst vielseitig und können in einer Vielzahl von Projekten und Anwendungen angewendet werden. Einige Beispiele für die Anwendung der im Kurs erworbenen vielseitigen Fähigkeiten sind ein firmeneigener Chat-Bot, automatisierte Dokumentenerstellung und Prozessautomatisierung. Mit dem firmeneigenen Chat-Bot haben Ihre Mitarbeitenden einfachen Zugriff auf interne Informationen zu Produkten, Kunden und Geschäftsprozessen. Die KI-Plattform kann dank historischer Daten, internen Datenquellen und Ihren Vorgaben massgeschneiderte Angebote und Projektbeschreibungen automatisch generieren. 

Darüber hinaus kann generative KI zur Automatisierung und Effizienzsteigerung von Unternehmensprozessen beitragen, indem intelligente Chat-Bots Informationen abfragen und Handlungen wie Terminvereinbarungen, E-Mail-Schreiben und Kundenanfragen auslösen können. Die KI kann dabei auf individuelle Anfragen eingehen und kontextbezogene Daten nutzen, um personalisierte Interaktionen sicherzustellen. 

Zielgruppe der Weiterbildung 

Die Weiterbildung "Generative AI with Large Language Models" richtet sich an Fachleute und Enthusiasten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Softwareentwicklung. Die Zielgruppe umfasst: 

• Data Scientists und Analysten, die ihr Verständnis für generative KI vertiefen möchten. 
• Softwareentwickler, die an der Integration von LLMs in Anwendungen interessiert sind. 
• Unternehmer und Geschäftsinhaber, die die Möglichkeiten der generativen KI für ihr Unternehmen erkunden möchten. 
• Studierende und Forscher, die sich für innovative Technologien in der KI interessieren. 

Der Kurs ist für die breite Masse gemacht worden und so gestaltet, dass man ihm auch ohne Vorwissen über KI gut folgen kann.  

Fazit 

Der Coursera-Kurs "Generative AI with Large Language Models" bietet eine umfassende und praxisnahe Schulung in einem der aufregendsten Bereiche der künstlichen Intelligenz. Durch die Beherrschung von LLMs können Fachleute in verschiedenen Branchen innovative Lösungen entwickeln und Herausforderungen bewältigen. Die Flexibilität des Kurses ermöglicht es Lernenden weltweit, ihr Wissen zu vertiefen und ihre beruflichen Horizonte zu erweitern. 

Mehr Informationen über diesen spannenden Kurs findest du hier