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Duke University

Einführung in die generative KI

Noah Gift
Alfredo Deza
Derek Wales

Dozenten: Noah Gift

10.894 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(72 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 37 Stunden
3 Wochen bei 12 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 37 Stunden
3 Wochen bei 12 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, generative KI für die Automatisierung zu nutzen.

  • Entwickeln Sie generative KI-Softwarelösungen.

  • Erstellen Sie Lösungen mit Prompt Engineering, um die Leistung der Generativen KI zu verbessern.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: GenAI
  • Kategorie: LLMs

Wichtige Details

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Bewertungen

15 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)
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
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul erfahren Sie, was generative KI ist und wie sie sich von der frühen KI bis zu den heute verwendeten großen Sprachmodellen entwickelt hat. Sie werden verstehen, wie diese Modelle in Anwendungen funktionieren, indem Sie etwas über Modellarchitekturen und den Trainingsprozess lernen. Das Modul bietet einen Überblick über die wichtigsten Grundmodelle wie ChatGPT und Hugging Face und zeigt deren Fähigkeiten und Grenzen auf. Sie werden die generative KI-Landschaft erkunden und Optionen wie Open Source-Modelle, lokale Modelle und Cloud APIs vergleichen. Am Ende des Moduls verfügen Sie über ein solides Basiswissen über die Grundlagen dieser Technologie und die Möglichkeiten, auf verschiedene KI-Systeme zuzugreifen und sie zu nutzen.

Das ist alles enthalten

21 Videos10 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen des Prompt-Engineering kennen, um effektiv mit generativen KI-Modellen zu interagieren. Sie verstehen das Konzept des "few-shot prompting" und üben grundlegende Prompting-Techniken anhand von Kontext und Beispielen. Darauf aufbauend lernen Sie Methoden zur Verbesserung von Prompts durch Personas, detaillierte Anweisungen und Iteration auf der Grundlage von Feedback. Schließlich erforschen Sie fortgeschrittene Fähigkeiten wie die Aufschlüsselung von Aufgaben, die Verkettung von Prompts und andere nützliche Techniken zur Überwindung von Kontextbeschränkungen.

Das ist alles enthalten

18 Videos5 Lektüren4 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie verschiedene Arten von generativen KI-Anwendungen kennen, darunter API-basierte, eingebettete Modell- und Multimodellsysteme. Sie lernen die Grundlagen der Erstellung robuster Anwendungen mit Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) zur Verbesserung des Kontexts. Durch praktische Übungen werden Sie Erfahrungen mit dem Testen einer Anwendung auf lokaler Ebene und deren Bereitstellung in der Cloud sammeln.

Das ist alles enthalten

19 Videos5 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Hier lernen Sie die wichtigsten Funktionen der OpenAI API kennen. Sie werden Bilder mit OpenAIs DALL-E erzeugen, LLM-Modelle für Reddit-Fragen und -Antworten "feinjustieren" und Videos mit OpenAIs Whisper Model zusammenfassen.

Das ist alles enthalten

19 Videos8 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.7 (23 Bewertungen)
Noah Gift
Duke University
40 Kurse143.028 Lernende

von

Duke University

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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72 Bewertungen

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  • 4 stars

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ND
5

Geprüft am 21. Aug. 2024

MC
4

Geprüft am 18. Juni 2024

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Häufig gestellte Fragen