European Internet School: Generative KI: Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Anwendungen

European Internet School: Generative KI: Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Anwendungen

Europäische Internetschule

/
Artificial Intelligence
/
Generative KI: Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Anwendungen

Generative KI: Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Anwendungen

Kursinhalt

Lektion 1: Einführung in Generative KI: Kernkonzepte und Anwendungsfälle

## **Generative KI: Eine Übersicht** Generative KI-Modelle haben das Potenzial, die Art und Weise, ...

Lektion 2: Wie generative Modelle funktionieren: Wahrscheinlichkeit, latenter Raum und Trainingsgrundlagen

# Wie Generative Modelle funktionieren: Wahrscheinlichkeit, latenter Raum und Trainingsgrundlagen -...

Lektion 3: Praktisch: Ein einfaches generatives Modell mit Python erstellen (GANs oder VAEs)

Verwenden Sie eine kleinere Lernrate für den Diskriminator. | Nicht zutreffend (VAEs haben keinen Di...

Lektion 4: Tiefere Einblicke in Transformer: Architektur, Selbstaufmerksamkeit und Tokenisierung

# **Tiefere Einblicke in Transformer: Architektur, Selbstaufmerksamkeit und Tokenisierung** --- ##...

Lektion 5: Feinabstimmung vorab trainierter Modelle: Anpassung von LLMs für benutzerdefinierte Aufgaben (Hugging Face)

# **Feinabstimmung vorabtrainierter Modelle: Anpassung von LLMs an benutzerdefinierte Aufgaben (Hugg...

Lektion 6: Prompt-Engineering: Effektive Eingaben für die Erstellung von Text, Bild und Code erstellen

# **Prompt-Engineering: Erstellung effektiver Eingaben für Text-, Bild- und Code-Generierung** --- ...

Lektion 7: Ethik und Risiken in der generativen KI: Voreingenommenheit, Fehlinformationen und verantwortungsvolle Bereitstellung

# **Ethik und Risiken in generativer KI: Voreingenommenheit, Fehlinformationen und verantwortungsvol...

Lektion 8: Generative KI in der Praxis: Fallstudien (Chatbots, Kunst, Wirkstoffentdeckung)

# **Generative KI in der Praxis: Fallstudien (Chatbots, Kunst, Wirkstoffentdeckung)** --- ## **Ein...

Lektion 9: Fortgeschrittene Themen: Diffusionsmodelle, Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)

# **Fortgeschrittene Themen: Diffusionsmodelle und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)...

Lektion 10: Bereitstellung von generativer KI: APIs, Cloud-Dienste und Skalierbarkeitsüberlegungen

# **Bereitstellung von generativen KI-Modellen: APIs, Cloud-Dienste und Skalierbarkeitsüberlegungen*...

Lektion 11: Bewertung generativer Modelle: Metriken, Benchmarks und menschliches Testen im Loop

| FID, LPIPS, Precision/Recall | Benchmark für die Bewertung von **hochwertiger Gesichtsgen...

Lektion 12: Erstellung einer benutzerdefinierten generativen KI-Pipeline: End-to-End-Projektworkflow

### **Bewertung von generativen Modellen** Die Bewertung von generativen Modellen ist entscheidend,...

Lektion 13: Zukünftige Trends: Multimodale KI, Agentensysteme und die nächste Grenze der Generierung

# **Zukünftige Trends: Multimodale KI, Agentic-Systeme und die nächste Grenze der Generierung** ---...

Lektion 14: Abschlussprojekt: Entwurf und Präsentation einer generativen KI-Lösung

# **Abschlussprojekt: Entwurf und Präsentation einer generativen KI-Lösung** --- ## **Einführung**...

Lektion 15: Q&A und nächste Schritte: Community-Diskussion und Ressourcen-Sharing

| 2017 | [https://arxiv.org/abs/1706.03762](https://arxiv.org/abs/1706.03762) | | *DALL·E: Zero-...