In diesem Kurs lernst du den Anwendungslebenszyklus generativer künstlicher Intelligenz (generative KI) kennen. Dieser umfasst die folgenden Inhalte: Definition eines Geschäftsanwendungsfalls, Auswahl eines Basismodells (FM), Verbesserung der Leistung eines FMs, Bewertung der Leistung eines FMs sowie Bereitstellung und ihre Auswirkungen auf die Geschäftsziele. Dieser Einführungskurs aus der Reihe generative KI befasst sich eingehender mit Konzepten zur Anpassung eines FMs mithilfe von Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG) und Feinabstimmung.
- Kursstufe: Grundlagenkurs.
- Dauer: 1 Stunde.
Aktivitäten
Dieser Kurs beinhaltet interaktive Elemente, Videos, Textanweisungen und erläuternde Graphen.
Lernziele
In diesem Kurs werden die folgenden Themen behandelt:
- Auswahlkriterien festlegen, um vortrainierte Modelle auszuwählen
- Retrieval Augmented Generation (RAG) definieren und die zugehörige Geschäftsanwendung beschreiben
- Die Kostenkompromisse verschiedener Ansätze zur Anpassung des Basismodells erläutern
- Die Rolle von Agenten bei mehrstufigen Aufgaben verstehen
- Ansätze zur Bewertung der Leistung eines Basismodells verstehen
- Relevante Metriken zur Bewertung der Leistung eines Basismodells identifizieren
Zielgruppe
- Personen, die sich für Machine Learning und künstliche Intelligenz interessieren, unabhängig von einer bestimmten Berufsrolle
Empfohlene Vorkenntnisse
Developing Generative AI Solutions ist Teil einer Reihe, die den Grundstein für künstliche Intelligenz, Machine Learning und generative KI legt. Falls dies nicht bereits geschehen ist, empfehlen wir Ihnen, diese beiden Kurse zu absolvieren: Fundamentals of Machine Learning and Artifical Intelligence und Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications.
