enthaltenThis comprehensive Generative AI Training, Evaluation, and Trends course equips you with the skills to build, optimize, and future-proof GenAI systems. Begin by learning how generative models are trained and evaluated using real-world metrics. Explore Retrieval Augmented Generation (RAG) to improve model accuracy by combining external data with LLMs. Progress into key trends shaping GenAI—like scalable architectures, real-time applications, and model transparency—while examining how these advancements apply across industries like healthcare, finance, and education.
Foundations of Generative AI Models
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Train and evaluate generative AI models using real-world techniques
Apply Retrieval Augmented Generation (RAG) to improve output accuracy
Understand emerging trends in GenAI architecture and deployment
Translate GenAI advancements into practical, industry-ready solutions
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Real Time Data
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: ChatGPT
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Innovation
- Kategorie: Emerging Technologies
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: OpenAI
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juni 2025
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 2 Module
Build a strong foundation in Generative AI with this module covering its importance, real-world impact, and core concepts. Understand why GenAI matters through relatable analogies and explore key model types, including Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), and Transformer-based models. Ideal for beginners starting their GenAI journey.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
Explore how Generative AI models are trained, evaluated, and enhanced using Retrieval Augmented Generation (RAG). Learn the key steps in model training, techniques to assess model quality, and understand how RAG improves output accuracy by combining retrieval and generation. Discover emerging trends shaping the future of GenAI and gain insights into evolving industry applications.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Aufgaben
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Dozent
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Häufig gestellte Fragen
Generative AI models are algorithms that create new content such as text, images, or code; based on patterns learned from data. Common types include GANs, VAEs, and transformer-based models like GPT.
Foundation models are large-scale AI models trained on vast, diverse datasets and adaptable across a wide range of tasks. Examples include GPT, BERT, and CLIP.
The four models of AI are reactive machines, limited memory, theory of mind, and self-aware AI; representing increasing levels of complexity and cognitive capabilities.
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