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In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Ihre eigene ChatGPT-盲hnliche Anwendung mit generativen KI-Tools erstellen k枚nnen. Als Teil des Projekts werden Sie mit dem BlenderBot-Modell von Facebook arbeiten und die Transformers-Bibliothek von Hugging Face in Python verwenden. Sie werden Schl眉sselkomponenten wie gro脽e Sprachmodelle (LLMs), Prompt-Engineering und User-Interface-Design erforschen. Praktische Lekt眉re und 脺bungen f眉hren Sie durch die Integration von Modellen 眉ber APIs und den Einsatz Ihrer App. Sie werden auch praktische Erfahrungen mit Frameworks wie Gradio und Hugging Face sammeln. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Ihre eigene KI-Webanwendung zu erstellen und anzupassen.

In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie einen generativen KI-gest眉tzten Sprachassistenten erstellen, indem Sie GPT-3 von OpenAI mit den Spracherkennungs- und Text-to-Speech-Diensten von IBM Watson kombinieren. Sie werden lernen, wie Sie die Anwendung strukturieren, Containerisierung mit Docker 蹿眉谤 eine konsistente Bereitstellung anwenden und einen einfachen Sprachassistenten implementieren, der gesprochene Eingaben versteht und nat眉rlich durch synthetisierte Sprache reagiert. Schlie脽lich lernen Sie, wie Sie den Chatbot auf einem 枚ffentlichen Server bereitstellen.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie einen generativen KI-gest眉tzten Meeting-Assistenten entwickeln, der Inhalte von Meetings transkribieren, zusammenfassen und Fragen beantworten kann. Sie lernen Schl眉sseltechnologien wie IBM watsonx.ai, Meta Llama 2 und OpenAI Whisper kennen und verstehen deren Rolle bei der Entwicklung unternehmenstauglicher KI-L枚sungen. Durch praktische 脺bungen werden Sie einen funktionalen Meeting-Assistenten implementieren, der reale Gesch盲ftsanwendungen von generativer KI zeigt.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie generative KI-Anwendungen erstellen, die Fragen anhand Ihrer eigenen Daten zusammenfassen und beantworten. Sie werden das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) erforschen, verstehen, wie Tools wie LangChain und Llama 2 diesen Prozess unterst眉tzen, und diese Technologien anwenden, um einen funktionalen Chatbot zu erstellen, der private Dokumente abruft und zusammenfasst. Diese praktische Erfahrung wird Sie darauf vorbereiten, sichere, dom盲nenspezifische KI-Assistenten in Unternehmensumgebungen zu implementieren.

In diesem Modul erwerben Sie die F盲higkeiten, einen Echtzeit-Sprach眉bersetzer-Assistenten mit generativen KI-Technologien zu entwickeln. Sie lernen, wie Sie gro脽e Sprachmodelle wie Flan-UL2 mit IBM Watson庐 Speech Libraries for Embed integrieren, um gesprochene Eingaben in 眉bersetzte Sprachausgaben zu konvertieren. Der Anwendungsworkflow umfasst die Konvertierung von Sprache in Text (STT), die 脺bersetzung des Textes mithilfe eines LLM und die R眉ckkonvertierung in Sprache (TTS) in einer Zielsprache. Sie werden auch Ihre Kenntnisse in Python, Flask, HTML, CSS und JavaScript anwenden, um einen funktionalen und benutzerfreundlichen webbasierten Sprachassistenten zu erstellen, der mehrsprachige Kommunikation in Echtzeit unterst眉tzt. Zur Unterst眉tzung Ihres Lernens enth盲lt dieses Modul auch ein Kursglossar zur Vertiefung der wichtigsten Begriffe und Technologien der generativen KI. Am Ende des Kurses erhalten Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Konzepte und werden darauf vorbereitet, Ihre neuen F盲higkeiten in realen KI-Anwendungen anzuwenden.

In diesem Modul lernen Sie, einen personalisierten KI-gest眉tzten Karriere-Coach mit gro脽en Sprachmodellen (LLMs) zu erstellen. Sie werden erforschen, wie generative KI Arbeitssuchende unterst眉tzen kann, indem sie Feedback zu Lebensl盲ufen, Einblicke in das Job-Matching und Anleitung zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespr盲che bietet. Durch praktische 脺bungen werden Sie einen Bewerbungsassistenten implementieren, der Benutzereingaben und Prompt-Engineering nutzt, um ma脽geschneiderte Karrieretipps zu geben. Dieses Modul wird Ihnen auch helfen zu verstehen, wie LLMs in praktischen, nutzerzentrierten Szenarien angewendet werden k枚nnen, die die berufliche Entwicklung und den beruflichen Aufstieg unterst眉tzen.