Sind Sie bereit, die spannende Welt der generativen KI und großer Sprachmodelle (LLMs) zu erkunden? Dieser IBM Kurs, der Teil des berufsbezogenen Zertifikats "Generative AI Engineering Essentials with LLMs" ist, vermittelt Ihnen praktische Fähigkeiten zur Nutzung von KI, um Branchen zu verändern.

Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung
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Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.


Dozenten: Joseph Santarcangelo
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Bei enthalten
423 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Unterscheidung zwischen generativen KI-Architekturen und -Modellen, wie RNNs, Transformatoren, VAEs, GANs und Diffusionsmodellen
Beschreiben, wie LLMs wie GPT, BERT, BART und T5 bei der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden
Implementierung von Tokenisierung zur Vorverarbeitung von Rohtext mit NLP-Bibliotheken wie NLTK, spaCy, BertTokenizer und XLNetTokenizer
Erstellen eines NLP-Datenladers in PyTorch, der Tokenisierung, Numerisierung und Auffüllen von Textdatensätzen übernimmt
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: LLM-Bewerbung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
- Kategorie: Gesicht umarmen
Wichtige Details

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4 Aufgaben
91%
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 2 Module
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von
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 22. Juli 2025
his course is sufficient to introduce the different architectures of LLMs and enable you to prepare data for training models.
Geprüft am 24. März 2025
Too fast reading of the slides without much of explanations.
Geprüft am 20. Okt. 2024
I highly recommend using a human to deliver the lectures, which might enhance student engagement. Great introductory course.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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