Sind Sie bereit, die spannende Welt der generativen KI und gro脽er Sprachmodelle (LLMs) zu erkunden? Dieser IBM Kurs, der Teil des berufsbezogenen Zertifikats "Generative AI Engineering Essentials with LLMs" ist, vermittelt Ihnen praktische F盲higkeiten zur Nutzung von KI, um Branchen zu ver盲ndern.
Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung
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Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Joseph Santarcangelo
31.768 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(299听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
5 Stunden zu vervollst盲ndigen
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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 nat眉rlicher 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 Auff眉llen von Textdatens盲tzen 眉bernimmt
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek 蹿眉谤 Maschinelles Lernen)
- Kategorie: K眉nstliche Intelligenz
- Kategorie: Modellierung gro脽er Sprachen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Verarbeitung nat眉rlicher Sprache
- Kategorie: Text Mining
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
4 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist als Teil 惫别谤蹿眉驳产补谤
Wenn Sie sich 蹿眉谤 diesen Kurs anmelden, m眉ssen Sie auch ein bestimmtes Programm ausw盲hlen.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
In diesem Modul lernen Sie die Bedeutung der generativen KI kennen und erfahren, wie sie verschiedene Bereiche durch die Generierung von Inhalten, die Erstellung von Code und die Bildsynthese ver盲ndert. Sie lernen die wichtigsten generativen KI-Architekturen kennen, wie z. B. generative adversarische Netzwerke (GANs), Variationale Autoencoder (VAEs), Diffusionsmodelle und Transformatoren, und verstehen die Unterschiede in deren Trainingsans盲tzen. Sie werden auch untersuchen, wie gro脽e Sprachmodelle (LLMs) wie generative pretrained transformers (GPT) und bidirektionale Kodiererrepr盲sentationen von Transformatoren (BERT) beim Aufbau von NLP-basierten Anwendungen eingesetzt werden. Schlie脽lich werden Sie in einer praktischen 脺bung einen einfachen Chatbot unter Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek erstellen und eine Einf眉hrung in die wichtigsten Werkzeuge und Bibliotheken erhalten, die bei der Entwicklung generativer KI verwendet werden.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lekt眉ren2 Aufgaben1 App-Element3 Plug-ins
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten 蹿眉谤 das Training gro脽er Sprachmodelle (LLMs) vorbereiten, indem Sie Tokenisierung implementieren und Datenlader erstellen. Sie werden verschiedene Tokenisierungsmethoden kennenlernen und verstehen, wie Tokenizer Rohtext in modellf盲hige Eingaben umwandeln. Sie werden die Tokenisierung mithilfe von Bibliotheken wie NLTK, spaCy, BertTokenizer und XLNetTokenizer implementieren. Au脽erdem lernen Sie die Rolle von Datenladern in der Trainingspipeline kennen und verwenden die DataLoader-Klasse in PyTorch, um einen Datenlader mit einer benutzerdefinierten Sortierfunktion zu erstellen, die Textstapel verarbeitet. Diese praktischen F盲higkeiten sind 蹿眉谤 den Aufbau effizienter NLP-Pipelines 蹿眉谤 die LLM-Ausbildung unerl盲sslich. Dar眉ber hinaus werden unterst眉tzende Materialien, wie ein Spickzettel und ein Glossar, das Gelernte vertiefen.
Das ist alles enthalten
2 Videos5 Lekt眉ren2 Aufgaben2 App-Elemente2 Plug-ins
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Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
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Lernender seit 2020
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Bewertungen von Lernenden
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JR
5
Gepr眉ft am 1. M盲rz 2025
Was waiting for a course like this for a long time. Very happy with it. Library installation on labs seems a bit slow
YL
4
Gepr眉ft am 5. Mai 2025
This is a fairly easy course, focusing on introducing the high-level concepts, without too much hands-on practices
BB
4
Gepr眉ft am 25. M盲rz 2025
Too fast reading of the slides without much of explanations.
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H盲ufig gestellte Fragen
Der Kurs dauert nur zwei Wochen, wenn Sie zwei Stunden pro Woche lernen.
Es w盲re gut, wenn Sie 眉ber Grundkenntnisse in Python und PyTorch verf眉gen und mit Konzepten des maschinellen Lernens und neuronaler Netze vertraut sind.
Dieser Kurs ist Teil einer Spezialisierung. Wenn Sie die Spezialisierung abschlie脽en, werden Sie sich mit den F盲higkeiten und dem Selbstvertrauen ausstatten, um Jobs wie AI Engineer, NLP Engineer, Machine Learning Engineer, Deep Learning Engineer und Data Scientist anzunehmen.
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