In diesem Modul werden wir uns mit den Grundlagen von NLP beschäftigen und uns dabei auf Worteinbettungen und Sentimentanalysen konzentrieren. Sie werden sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten durch Code-Übungen erwerben, die die Grundlage für fortgeschrittene Themen bilden. Konzepte wie GloVe-Einbettungen und Transformer werden ebenfalls vorgestellt, um Ihr Verständnis für modernes NLP zu vertiefen.

In diesem Modul werden wir die leistungsstarke Huggingface-Bibliothek für Pre-Training-Modelle erkunden. Sie lernen, Lösungen für eine Vielzahl von Aufgaben zu implementieren und zu coden, darunter Textzusammenfassung, Fragenbeantwortung und Erkennung benannter Entitäten. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den robusten Pipelines und Modellfunktionen der Bibliothek.

In diesem Modul führen wir Sie durch das Finetuning von Modellen des Maschinellen Lernens, um deren Leistung zu verbessern. Anhand von Code-Übungen lernen Sie, einfache Modelle zu erstellen, explorative Datenanalysen durchzuführen und trainierte Modelle effizient mit Huggingface-Tools zu speichern/zu laden.

In diesem Modul werden wir uns mit Vektor-Datenbanken befassen, wobei der Schwerpunkt auf ihrer Rolle bei der Handhabung großer Datensätze liegt. Durch theoretische Einblicke und praktischen Code werden Sie lernen, Tokenisierung zu implementieren, Vektordatenbanken zu erstellen und multimodale Systeme zu entwickeln, um komplexe Daten effektiv zu verwalten und abzufragen.

In diesem Modul werden wir die OpenAI API erkunden und uns mit ihrer Architektur und ihren praktischen Anwendungen beschäftigen. Sie werden lernen, API-Schlüssel zu erhalten und zu konfigurieren, das OpenAI-Python-Paket zu implementieren und mit REST-APIs zu interagieren. Außerdem werden wir das Kostenmanagement für eine effektive Projektbudgetierung behandeln.

In diesem Modul lernen Sie die Kunst des Prompt Engineering kennen, eine entscheidende Fähigkeit, um KI-Modelle effektiv zu nutzen. In praktischen Code-Sessions lernen Sie Techniken zur Erstellung klarer Anweisungen, zur Verwaltung von Ausgaben und zur Optimierung von Prompts für komplexe KI-Aufgaben.

In diesem Modul tauchen wir tief in fortgeschrittene Prompt Engineering-Methoden ein und stellen innovative Techniken zur Bewältigung komplexer Denkaufgaben vor. Sie werden praktische Erfahrungen mit Code-Beispielen sammeln und Methoden wie Selbstkonsistenz, Baum des Denkens und Selbstkritik erforschen, um die Fähigkeiten von KI-Modellen zu verbessern.

In diesem Modul werden wir Retrieval-Augmented Generation (RAG) und seine Rolle bei der Verbesserung der KI-Ergebnisse durch die Integration externer Daten vorstellen. Durch praktischen Code lernen Sie den Umgang mit Vektor-Datenbanken, die Verwaltung von LLMs und die Kombination dieser Elemente zur Erstellung robuster RAG-Implementierungen.

In diesem Modul werden wir Sie durch ein Abschlussprojekt führen, das sich auf die Entwicklung eines Chatbots zum Klimawandel konzentriert. Sie werden Daten aufbereiten, Vektor-Datenbanken implementieren, RAG-Techniken anwenden und diese Komponenten in eine benutzerfreundliche Webanwendung integrieren. Dieses praktische Projekt festigt Ihre Kenntnisse und stellt Ihre Fähigkeiten unter Beweis.

In diesem Modul werden wir in Open Source LLMs eintauchen und deren Fähigkeiten und Anpassungsmöglichkeiten kennenlernen. Anhand von praktischen Beispielen lernen Sie, diese Modelle effektiv zu implementieren, sodass Sie verschiedene NLP-Herausforderungen mit Open Source-Tools lösen können.

In diesem Modul werden wir Techniken zur Datenerweiterung erkunden und ihre Bedeutung für die Erstellung robuster Datensätze hervorheben. Anhand von Code-Übungen lernen Sie Methoden wie zufälliges Zuschneiden, Rückübersetzung und kontextbezogene Erweiterung kennen, um Ihre Workflows für das Maschinelle Lernen zu verbessern.

In diesem Modul werden wir verschiedene, aber wichtige Themen behandeln, darunter eine Einführung in Claude und die theoretischen Grundlagen der LLM-Funktionen. Praktische Coding-Sitzungen werden diese Konzepte verstärken, um eine ganzheitliche Lernerfahrung zu gewährleisten.

In diesem abschließenden Modul reflektieren wir Ihre Lernreise, fassen die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und geben Hinweise zu Weiterbildungs- und Karrieremöglichkeiten. Gewinnen Sie Einblicke in die Nutzung Ihrer Fähigkeiten, um auf dem Gebiet der Generativen KI und des NLP erfolgreich zu sein.