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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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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Grundlagen der Buchhaltung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Finanzielle Analyse, Management Buchhaltung, Gewinn- und Verlustrechnung, Business Metriken, Finanzbuchhaltung, Operative Analyse, Finanzberichte, Cashflows, Organisatorische Strategie, Kostenrechnung, Leistungsmessung, Kostenkontrolle, Geschäftsstrategie, Buchhaltung, Finanzielle Berichterstattung, Produktmanagement, Haushaltsführung, Kapazitätsmanagement, Bilanz, Bilanzanalyse

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1993 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Macquarie University

      Storytelling und Einflussnahme: Kommunizieren Sie mit Wirkung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Entscheidungsfindung, Erleichterung von Meetings, Storytelling, Leiterschaft, Überwindung von Einwänden, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Persuasive Kommunikation, Öffentliches Reden, Nonverbale Kommunikation, Präsentationen, Einflussnahme, Rapportbildung, Empathie

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2260 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • N

      National Taiwan University

      Learning Chinese : Start From Scratch (零到一學中文)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Oral Comprehension, Language Competency, Language Learning, Vocabulary

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      543 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      SkillUp EdTech

      Zertifizierter Projektmanagende

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Projektmanagende Life Cycle, Kostenmanagement, Leiterschaft, Projektzeitpläne, Projektmanagement, Kommunikation mit Stakeholdern, Projekt-Risikomanagement, Verhandlung, Risikomanagement, Projektplanung, Ressourcen-Zuweisung, Stakeholder-Management, Projektmanagement-Institut (PMI) Methodik, Ressourcenplanung, Terminplanung, Ressourcenmanagement, Führung und Management, Team-Motivation, Earned Value Management

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      731 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • É

      École Polytechnique Fédérale de Lausanne

      Management fester Siedlungsabfälle in Entwicklungsländern

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Umweltvorschriften, Governance, Vermeidung von Umweltverschmutzung, Umweltwissenschaft, Umwelt und Ressourcenmanagement, Abfallminimierung, Umwelttechnik, Entwicklung der Gemeinschaft, Umweltmanagement-Systeme, Umweltpolitik

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3424 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Y

      Yale University

      Behandlung von Suchtkrankheiten: Klinische Fertigkeiten für Gesundheitsdienstleister

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Patientenaufklärung und -beratung, Bewertung der Patienten, Gesundheitliche Ungleichheiten, Risikoanalyse, Psychotherapie, Motivierende Gesprächsführung, Gesundheitspolitik, Behandlungsplanung, Chronische Krankheiten, Pflegemanagement, Pharmakologie, Behandlung von Patienten, Psychiatrie, Psychische und verhaltensbedingte Gesundheit, Verwaltung der medikamentösen Therapie

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1933 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Geneva

      Die Menschenrechte der Kinder - eine interdisziplinäre Einführung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kulturelle Vielfalt, Kinderfürsorge, Menschliche Entwicklung, Internationale Beziehungen, Soziale Gerechtigkeit, Behinderungen, Familienrecht, Anthropologie, Recht, Gesundheitliche Ungleichheiten, Sozialarbeit, Gesundheit von Kindern, Rechtliche Verfahren, Forschung, Arbeit mit Kindern, Pädiatrie, Entwicklung des Kindes, Sozialwissenschaften

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      2136 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Shanghai Jiao Tong University

      Mandarin-Chinesisch 1: Chinesisch für Anfänger

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kulturelle Vielfalt, Kultur, Mündliches Verstehen, Vokabeln, Sprachkompetenz, Sprachen lernen

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1402 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Adjektive und adjektivische Klauseln

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Grammatik, Englische Sprache, Mündliches Verstehen, Vokabeln

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1236 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      EDHEC Business School

      Investment Management mit Python und maschinellem Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Finanzielle Analyse, Erweiterte Analytik, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierungssoftware, Methoden des Maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, Web Scraping, Investment Management, Rentabilität der Investition, Risikoanalyse, Finanzielle Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Finanzmarkt, Unstrukturierte Daten, Text Mining, Vermögensverwaltung, Finanzberichte, Finanzplanung, Netzwerkanalyse, Portfolio Management

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1776 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • A

      Arizona State University

      KI-Grundlagen: Prompt Engineering mit ChatGPT

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kreativität, Datenethik, Schnelles Engineering, Ideenfindung, ChatGPT, Generative KI, Forschung, Modellierung großer Sprachen

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      73 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      N
      G
      N
      G

      Mehrere Erzieher

      Machine Learning for Trading

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Portfolio Management, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Market Trend, Securities Trading, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Financial Market

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      1150 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    1…424344…419

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

    • Grundlagen der Buchhaltung: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Storytelling und Einflussnahme: Kommunizieren Sie mit Wirkung: Macquarie University
    • Learning Chinese : Start From Scratch (零到一學中文): National Taiwan University
    • Zertifizierter Projektmanagende: SkillUp EdTech
    • Management fester Siedlungsabfälle in Entwicklungsländern: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
    • Behandlung von Suchtkrankheiten: Klinische Fertigkeiten für Gesundheitsdienstleister: Yale University
    • Die Menschenrechte der Kinder - eine interdisziplinäre Einführung: University of Geneva
    • Mandarin-Chinesisch 1: Chinesisch für Anfänger: Shanghai Jiao Tong University
    • Adjektive und adjektivische Klauseln: University of California, Irvine
    • Investment Management mit Python und maschinellem Lernen: EDHEC Business School

    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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