Kursüberblick
Jüngste Fortschritte sowohl bei den Techniken als auch bei der Zugänglichkeit von grossen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) haben Unternehmen ungeahnte Möglichkeiten eröffnet, ihre Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und die Produktivität in grossem Umfang zu steigern. Unternehmen können LLM-gestützte Anwendungen auch nutzen, um innovative und verbesserte Dienstleistungen für Kunden anzubieten oder Kundenbeziehungen zu stärken. So könnten Unternehmen beispielsweise Kundensupport über virtuelle KI-Assistenten anbieten oder Apps zur Stimmungsanalyse nutzen, um wertvolle Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen.
In diesem Kurs werden Sie ein starkes Verständnis und praktisches Wissen über die Entwicklung von LLM-Anwendungen erlangen, indem Sie das Open-Source-Ökosystem erforschen, einschliesslich vorgebildeter LLMs, die Ihnen helfen können, schnell mit der Entwicklung LLM-basierter Anwendungen zu beginnen.
Bitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.
Voraussetzungen
- Einführende Deep Learning-Kenntnisse, wobei Kenntnisse in PyTorch und Transfer Learning bevorzugt werden. Die Inhalte der DLI-Kurse Getting Started with Deep Learning oder Fundamentals of Deep Learning oder ähnliche Erfahrungen sind ausreichend.
- Fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschliesslich objektorientierter Programmierung und Bibliotheken. Der Inhalt des Python-Tutorials (w3schools.com) oder ähnliche Erfahrungen sind ausreichend.
Kursziele
Durch die Teilnahme an diesem Workshop werden Sie lernen, wie man:
- Finden Sie das HuggingFace-Modell-Repository und die zugehörige Transformers-API, ziehen Sie es ein und experimentieren Sie damit.
- Verwendung von Kodiermodellen für Aufgaben wie semantische Analyse, Einbettung, Fragebeantwortung und Zero-Shot-Klassifizierung
- Verwendung von Decodermodellen zur Erzeugung von Sequenzen wie Code, unbegrenzten Antworten und Gesprächen
- Verwenden Sie Techniken zur Verwaltung und Zusammensetzung des Zustands, um LLMs für sichere, effektive und genaue Gespräche anzuleiten.
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