European Internet School: Generative KI: Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Anwendungen
Europäische Internetschule
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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, ...
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Lektion 2: Wie generative Modelle funktionieren: Wahrscheinlichkeit, latenter Raum und Trainingsgrundlagen
# Wie Generative Modelle funktionieren: Wahrscheinlichkeit, latenter Raum und Trainingsgrundlagen -...
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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...
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Lektion 4: Tiefere Einblicke in Transformer: Architektur, Selbstaufmerksamkeit und Tokenisierung
# **Tiefere Einblicke in Transformer: Architektur, Selbstaufmerksamkeit und Tokenisierung** --- ##...
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Lektion 5: Feinabstimmung vorab trainierter Modelle: Anpassung von LLMs für benutzerdefinierte Aufgaben (Hugging Face)
# **Feinabstimmung vorabtrainierter Modelle: Anpassung von LLMs an benutzerdefinierte Aufgaben (Hugg...
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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** --- ...
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Lektion 7: Ethik und Risiken in der generativen KI: Voreingenommenheit, Fehlinformationen und verantwortungsvolle Bereitstellung
# **Ethik und Risiken in generativer KI: Voreingenommenheit, Fehlinformationen und verantwortungsvol...
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Lektion 8: Generative KI in der Praxis: Fallstudien (Chatbots, Kunst, Wirkstoffentdeckung)
# **Generative KI in der Praxis: Fallstudien (Chatbots, Kunst, Wirkstoffentdeckung)** --- ## **Ein...
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Lektion 9: Fortgeschrittene Themen: Diffusionsmodelle, Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)
# **Fortgeschrittene Themen: Diffusionsmodelle und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)...
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Lektion 10: Bereitstellung von generativer KI: APIs, Cloud-Dienste und Skalierbarkeitsüberlegungen
# **Bereitstellung von generativen KI-Modellen: APIs, Cloud-Dienste und Skalierbarkeitsüberlegungen*...
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Lektion 11: Bewertung generativer Modelle: Metriken, Benchmarks und menschliches Testen im Loop
| FID, LPIPS, Precision/Recall | Benchmark für die Bewertung von **hochwertiger Gesichtsgen...
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Lektion 12: Erstellung einer benutzerdefinierten generativen KI-Pipeline: End-to-End-Projektworkflow
### **Bewertung von generativen Modellen** Die Bewertung von generativen Modellen ist entscheidend,...
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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** ---...
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Lektion 14: Abschlussprojekt: Entwurf und Präsentation einer generativen KI-Lösung
# **Abschlussprojekt: Entwurf und Präsentation einer generativen KI-Lösung** --- ## **Einführung**...
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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-...
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