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Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

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Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Joseph Santarcangelo
Roodra Pratap Kanwar

Dozenten: Joseph Santarcangelo

22.624 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(229 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 5 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Unterscheidung zwischen generativen KI-Architekturen und -Modellen, wie RNNs, Transformatoren, VAEs, GANs und Diffusionsmodellen

  • Beschreiben, wie LLMs wie GPT, BERT, BART und T5 bei der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden

  • Implementierung von Tokenisierung zur Vorverarbeitung von Rohtext mit NLP-Bibliotheken wie NLTK, spaCy, BertTokenizer und XLNetTokenizer

  • Erstellen eines NLP-Datenladers in PyTorch, der Tokenisierung, Numerisierung und Auffüllen von Textdatensätzen übernimmt

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Text Mining

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

In diesem Modul lernen Sie die Bedeutung der generativen KI kennen und erfahren, wie sie verschiedene Bereiche durch die Generierung von Inhalten, die Erstellung von Code und die Bildsynthese verändert. Sie lernen die wichtigsten generativen KI-Architekturen kennen, wie z. B. generative adversarische Netzwerke (GANs), Variationale Autoencoder (VAEs), Diffusionsmodelle und Transformatoren, und verstehen die Unterschiede in deren Trainingsansätzen. Sie werden auch untersuchen, wie große Sprachmodelle (LLMs) wie generative pretrained transformers (GPT) und bidirektionale Kodiererrepräsentationen von Transformatoren (BERT) beim Aufbau von NLP-basierten Anwendungen eingesetzt werden. Schließlich werden Sie in einer praktischen Übung einen einfachen Chatbot unter Verwendung der Hugging Face Transformers-Bibliothek erstellen und eine Einführung in die wichtigsten Werkzeuge und Bibliotheken erhalten, die bei der Entwicklung generativer KI verwendet werden.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element3 Plug-ins

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) vorbereiten, indem Sie Tokenisierung implementieren und Datenlader erstellen. Sie werden verschiedene Tokenisierungsmethoden kennenlernen und verstehen, wie Tokenizer Rohtext in modellfähige Eingaben umwandeln. Sie werden die Tokenisierung mithilfe von Bibliotheken wie NLTK, spaCy, BertTokenizer und XLNetTokenizer implementieren. Außerdem lernen Sie die Rolle von Datenladern in der Trainingspipeline kennen und verwenden die DataLoader-Klasse in PyTorch, um einen Datenlader mit einer benutzerdefinierten Sortierfunktion zu erstellen, die Textstapel verarbeitet. Diese praktischen Fähigkeiten sind für den Aufbau effizienter NLP-Pipelines für die LLM-Ausbildung unerlässlich. Darüber hinaus werden unterstützende Materialien, wie ein Spickzettel und ein Glossar, das Gelernte vertiefen.

Das ist alles enthalten

2 Videos5 Lektüren2 Aufgaben2 App-Elemente2 Plug-ins

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (47 Bewertungen)
Joseph Santarcangelo
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Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 3. März 2025

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