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Schulungsübersicht
Einführung in Open-Source-LLMs
- Überblick über DeepSeek, Mistral, LLaMA und andere Open-Source-Modelle
- Wie LLMs funktionieren: Transformatoren, Selbstbeobachtung und Training
- Vergleich von Open-Source-LLMs mit proprietären Modellen
Fine-Tuning und Anpassung von LLMs
- Datenvorbereitung für die Feinabstimmung
- Trainieren und Optimieren von LLMs mit Hugging Face
- Bewertung der Modellleistung und Abschwächung von Verzerrungen
Aufbau von AI Agents mit LLMs
- Einführung in LangChain für die Entwicklung von KI-Agenten
- Entwerfen von agentenbasierten Arbeitsabläufen mit LLMs
- Speicher, abruferweiterte Generierung (RAG) und Aktionsausführung
Einsatz von LLM-basierten AI Agents
- Containerisierung von KI-Agenten mit Docker
- Integration von LLMs in Unternehmensanwendungen
- Skalierung von KI-Agenten mit Cloud-Diensten und APIs
Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften in der Unternehmens-KI
- Ethische Überlegungen und Einhaltung von Vorschriften
- Risikominimierung bei KI-gesteuerter Automatisierung
- Überwachung und Prüfung des Verhaltens von KI-Agenten
Fallstudien und Anwendungen aus der realen Welt
- LLM-gestützte virtuelle Assistenten
- KI-gesteuerte Automatisierung von Dokumenten
- Benutzerdefinierte KI-Agenten für die Unternehmensanalytik
Optimierung und Wartung von LLM-basierten Agenten
- Kontinuierliche Modellverbesserung und -aktualisierung
- Einsatz von Überwachungs- und Feedbackschleifen
- Strategien zur Kostenoptimierung und Leistungsoptimierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ausgeprägtes Verständnis von KI und maschinellem Lernen
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit großen Sprachmodellen (LLMs) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Entwickler von Unternehmenssoftware
- Business Führungskräfte
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Trainer beantwortet Fragen spontan.
Adrian
Kurs - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Maschinelle Übersetzung
