Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
In dieser Schulung erhalten Sie ein fundiertes technisches Verständnis moderner Large Language Models – von der Architektur über das Training bis zur gezielten Anpassung. Sie erfahren, wie LLMs wie GPT, Llama oder Mistral aufgebaut sind und welche Rolle Tokenisierung, Transformer-Prinzip und Trainingsdaten spielen. Mit Tools wie HuggingFace und PyTorch trainieren und evaluieren Sie LLMs in praxisnahen Übungen selbst. Ergänzend behandelt die Schulung Themen wie Bias, Datenschutz und Lizenzmodelle für einen verantwortungsvollen Umgang mit LLMs.
Schulungsinhalte
- LLMs-Grundlagen: Aufbau, Tokenisierung, Transformer-Prinzip
- Nutzungsszenarien: Text- und Codegenerierung, Automatisierung
- Architektur und Qualitätsfaktoren von LLMs
- LLMs-Modelllandschaft: Open-Source vs. kommerzielle Modelle
- Auswahlkriterien: Lizenzen, Kosten, Bias-Vergleich
- Prompt-Engineering: von einfachen bis fortgeschrittenen Techniken
- Infrastruktur: On-Premises, Cloud, Datensicherheit
- LLMs anpassen: RAG, Dokumenteneinbindung, Feinabstimmung
- LLMs trainieren mit HuggingFace & PyTorch (GPT-2)
- Risiken, Ethik und Recht: Bias, Datenschutz, Lizenzmodelle
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
Solide IT-Kenntnisse und ein grundlegendes Verständnis für Künstliche Intelligenz werden vorausgesetzt. Erste Erfahrungen mit Python oder ähnlichen Tools sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Unsere Webinare sind moderne, digitale Liveschulungen – die fast so ablaufen, als ob Sie vor Ort wären.
Material:
Im Preis enthalten sind Ihr WissensPiloten-Zertifikat zum Download und die Nutzung eines Professionelles Webinar / Online Meeting System
Förderung:
Bildungsscheck, andere Fördermöglichkeiten auf Anfrage
Zielgruppe:
Diese Schulung richtet sich an technisch interessierte Fachkräfte, Entwickler, IT-Verantwortliche sowie fortgeschrittene Anwender und Entscheider, die die Architektur, das Training und die Anpassung moderner LLMs im Detail verstehen und praktisch umsetzen möchten.
Seminarkennung:
webinar-290107
