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    • Large Language Models

    Große Sprachmodelle - Kurse Online

    Finden Sie Large Language Models-Kurse, die Themen wie Textverarbeitung, maschinelles Lernen und Sprachmodelle abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Forschung, KI und NLP vor.

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    • G

      Google Cloud

      Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Data Pipelines, Google Cloud Platform, Deep Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Data Processing, Artificial Neural Networks, Application Deployment, Scalability, Machine Learning, Data Transformation, Application Programming Interface (API)

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Vector Search and Embeddings - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Information Architecture, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Cloud API, Program Development, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Applying Machine Learning to Your Data with GC - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Machine Learning, Big Data, Predictive Modeling, Deep Learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Computer Vision, Application Programming Interface (API)

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Achieving Advanced Insights with BigQuery - Português

      Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Google Cloud Platform, Data Architecture, Data Security, Performance Tuning, Data Warehousing, Data Manipulation, Data Modeling, Scalability, Data Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Maryland, College Park

      Digital Marketing 2

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pay Per Click Advertising, Marketing Analytics, Search Engine Optimization, Analytics, Big Data, Google Analytics, Digital Marketing, Search Engine Marketing, Paid media, Web Analytics, Web Analytics and SEO, Online Advertising, Digital Advertising, Marketing Effectiveness, A/B Testing, Applied Machine Learning, Marketing Automation, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Gemini for Application Developers - Bahasa Indonesia

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Development, Google Cloud Platform, Application Development, Integrated Development Environments, Software Development Tools, Generative AI, Code Review, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Introduction to AI and Machine Learning on GC - Indonesian

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Cloud Infrastructure, Cloud Solutions, Big Data, Machine Learning, Predictive Modeling, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Google Workspace Security - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Single Sign-On (SSO), Lightweight Directory Access Protocols, Security Assertion Markup Language (SAML), Google Workspace, Cloud Security, Application Security, Threat Detection, Application Programming Interface (API), Authentications, Security Management, Multi-Factor Authentication, Identity and Access Management, User Accounts

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Modeling, Data Analysis, Data Visualization Software, Artificial Intelligence, Machine Learning, Applied Machine Learning, Software Development Tools, Technical Documentation

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      System Analyst Capstone Project 

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Fortgeschritten · Kurs

    • G

      Google Cloud

      Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Pipelines, Data Sharing, Data Migration, Google Cloud Platform, Cloud Storage, Metadata Management, Extract, Transform, Load, Data Processing, Apache Airflow, Data Integration, Data Storage, Data Lakes, Automation, Serverless Computing, SQL

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Gemini in Google Meet - Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Workspace, Generative AI, AI Personalization, Language Interpretation, Translation, and Studies, Real Time Data

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…408409410…414

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

    • Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 日本語版: Google Cloud
    • Vector Search and Embeddings - Deutsch: Google Cloud
    • Applying Machine Learning to Your Data with GC - Español: Google Cloud
    • Achieving Advanced Insights with BigQuery - Português: Google Cloud
    • Digital Marketing 2: University of Maryland, College Park
    • Gemini for Application Developers - Bahasa Indonesia: Google Cloud
    • Introduction to AI and Machine Learning on GC - Indonesian: Google Cloud
    • Google Workspace Security - Español: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Español: Google Cloud
    • System Analyst Capstone Project : IBM

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Large Language Models

    Große Sprachmodelle beziehen sich auf Modelle der künstlichen Intelligenz, die an einer großen Menge von Textdaten trainiert wurden. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erstellen und auf Aufforderungen oder Fragen mit kohärenten und kontextbezogenen Antworten zu reagieren. Große Sprachmodelle haben sich bei verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache bewährt, z. B. bei der maschinellen Übersetzung, der Texterstellung und bei Systemen zur Beantwortung von Fragen. Sie haben die Fähigkeiten von KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, erheblich verbessert. ‎

    Um sich bei großen Sprachmodellen (LLMs) auszuzeichnen, sollten Sie sich auf die Entwicklung der folgenden Fähigkeiten konzentrieren:

    1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Das Verständnis der Grundlagen von NLP wird Ihnen helfen, die Algorithmen und Techniken zu verstehen, die in großen Sprachmodellen verwendet werden. Sie sollten etwas über Tokenisierung, syntaktische und semantische Analyse und Spracherzeugung lernen, um ein solides Verständnis der NLP-Techniken zu erlangen.

    2. maschinelles Lernen: Große Sprachmodelle beruhen in hohem Maße auf Techniken des maschinellen Lernens, daher sollten Sie die Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens sowie die Algorithmen von Deep Learning beherrschen. Machen Sie sich mit neuronalen Netzen vertraut, insbesondere mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Transformatoren, die in der Sprachmodellierung häufig verwendet werden.

    3. Programmierung: Die Beherrschung von Programmiersprachen ist für die Arbeit mit großen Sprachmodellen von entscheidender Bedeutung. Python ist besonders im Bereich der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens beliebt, so dass gute Kenntnisse der Python-Programmierung von unschätzbarem Wert sein werden. Darüber hinaus helfen Ihnen Kenntnisse von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, große Sprachmodelle effektiv zu implementieren und zu trainieren.

    4. Vorverarbeitung der Daten: Die Aufbereitung der Daten ist ein entscheidender Schritt beim Training von Sprachmodellen. Lernen Sie, wie man mit Rohtextdaten umgeht, sie bereinigt und normalisiert und geeignete Vorverarbeitungstechniken wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung anwendet. Wenn Sie wissen, wie Sie Daten vorverarbeiten können, verbessern Sie die Qualität Ihrer Sprachmodellausgaben.

    5. Bewertung und Feinabstimmung: Um die Leistung Ihrer Sprachmodelle beurteilen zu können, sollten Sie mit den für Sprachaufgaben spezifischen Evaluierungsmetriken vertraut sein, z. B. Perplexität, BLEU-Score oder ROUGE-Score. Darüber hinaus kann das Wissen um die Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen für bestimmte Bereiche oder Aufgaben deren Fähigkeiten erheblich verbessern.

    6. Fachwissen: Je nach der spezifischen Anwendung von großen Sprachmodellen, an der Sie interessiert sind, kann der Erwerb von Fachwissen in relevanten Bereichen von großem Nutzen sein. Wenn Sie beispielsweise an Sprachmodellen für medizinische Texte arbeiten möchten, kann ein solides Verständnis des medizinischen Bereichs Ihnen helfen, genauere und spezialisierte Modelle zu erstellen.

    7. Kontinuierliches Lernen: Der Bereich der großen Sprachmodelle entwickelt sich ständig weiter. Bleiben Sie auf dem Laufenden mit den neuesten Forschungsarbeiten und Fortschritten auf diesem Gebiet. Beteiligen Sie sich an Online-Communities und Foren, die sich mit NLP und Sprachmodellierung befassen, und nehmen Sie regelmäßig an Trainingsübungen oder Codierungsaufgaben im Zusammenhang mit Sprachmodellen teil.

    Durch die Entwicklung dieser Fähigkeiten können Sie Ihre Kenntnisse über große Sprachmodelle verbessern und verschiedene Anwendungen erforschen, die von Chatbots und Sprachübersetzung bis hin zu Texterstellung und Stimmungsanalyse reichen. ‎

    Mit Ihren Kenntnissen im Bereich Large Language Models können Sie verschiedene Karrieremöglichkeiten sowohl in der Industrie als auch im akademischen Bereich erkunden. Zu den möglichen Tätigkeiten im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen gehören:

    1. Forschungswissenschaftler: Als Forschungswissenschaftler können Sie in hochmodernen Forschungslabors oder Technologieunternehmen arbeiten und zur Entwicklung neuer und zur Verbesserung bestehender Sprachmodelle beitragen.

    2. Ingenieur für natürliche Sprachverarbeitung: Viele Unternehmen und Organisationen investieren in Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Mit Ihren Fähigkeiten im Bereich Large Language Models können Sie als NLP-Ingenieur arbeiten und Sprachmodelle entwickeln und einsetzen, um komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu lösen.

    3. Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler mit Fachkenntnissen in großen Sprachmodellen können ihre Fähigkeiten nutzen, um große Textdatenkorpora zu analysieren und zu interpretieren. Sie können Modelle entwickeln, um Erkenntnisse zu gewinnen, Stimmungsanalysen durchzuführen, die Texterstellung zu automatisieren oder Gesprächsagenten zu verbessern, um nur einige Anwendungen zu nennen.

    4. Ingenieur für maschinelles Lernen: Als Ingenieur für maschinelles Lernen können Sie sich auf das Training, die Feinabstimmung und den Einsatz von Large Language Models für verschiedene Anwendungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Empfehlungssysteme oder die automatische Erstellung von Inhalten spezialisieren.

    5. KI-Forscher: Mit einem fundierten Hintergrundwissen im Bereich der großen Sprachmodelle können Sie zur Forschung und Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme beitragen und die Grenzen des Verständnisses und der Erzeugung natürlicher Sprache erweitern.

    6. Akademischer Forscher/Professor: Universitäten und Forschungseinrichtungen erforschen kontinuierlich die Weiterentwicklung von Sprachmodellen. Mit Ihrem Fachwissen im Bereich der großen Sprachmodelle können Sie eine akademische Laufbahn einschlagen und in den Bereichen NLP oder KI forschen, publizieren und lehren.

    Denken Sie daran, dass sich der Bereich der Large Language Models schnell weiterentwickelt und dass sich mit dem technologischen Fortschritt neue Möglichkeiten ergeben können, so dass dies ein spannender Bereich ist, in dem Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Fachwissen ausbauen können. ‎

    Die im Rahmen eines LLM erworbenen Fähigkeiten können verschiedene Karrieremöglichkeiten in der Technologiebranche eröffnen, insbesondere in Bereichen, die sich auf KI und maschinelles Lernen konzentrieren:

    • AI Research Scientist, der an der Entwicklung neuer Sprachmodelle und NLP-Techniken arbeitet.
    • Ingenieur für maschinelles Lernen, der LLMs für kommerzielle oder Forschungsanwendungen implementiert und skaliert.
    • Data Scientist, der LLMs für die Datenanalyse und die Gewinnung von Erkenntnissen einsetzt.
    • NLP-Spezialist, der sich auf die Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Computer durch Sprache konzentriert.
    • Ethical AI Advocate, der die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Technologien wie LLMs analysiert und anspricht.‎

    Möchten Sie die LLM-Kenntnisse Ihres Teams verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere LLM-Schulungsoptionen zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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