Dieser Impuls vermittelt die technischen Grundlagen von Maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, die zentrale Bausteine moderner KI-Systeme sind. Sie erfahren, warum Datenqualität eine entscheidende Rolle spielt, welche Lernmethoden wie überwachtes Lernen in der KI eingesetzt werden und welche Outputarten diese Systeme erzeugen können. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie große Sprachmodelle (LLMs) bedienen und nutzen können. Beschäftigte der Freien Universität Berlin beachten bitte die
Hinweise zu den rechtlichen Rahmenbedingungen beim Umgang mit Künstlicher Intelligenz im beruflichen Kontext.
Zielgruppe
Interessierte, die die Grundlagen des Maschinellen Lernens und neuronaler Netze verstehen und praktische Fähigkeiten in der Nutzung moderner KI-Systeme erwerben möchten.
Ziele
- Verständnis der Bedeutung von Datenqualität für KI-Systeme
- Kenntnis der verschiedenen Lernmethoden, insbesondere des überwachten Lernens und neuronaler Netze
- Fähigkeit, die unterschiedlichen Outputarten moderner KI-Systeme zu erkennen und zu nutzen
- Praxiswissen zur Bedienung und Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs)
Inhalte - Datenqualität: Ihre Bedeutung und Einfluss auf das Training von KI-Modellen
- Lernmethoden: Einführung in überwachtes Lernen, neuronale Netze und weitere Ansätze
- Outputarten: Verständnis der verschiedenen Outputtypen von KI-Systemen
- LLMs: Praktische Bedienung und Nutzung von großen Sprachmodellen
Methoden
Impulsvortrag mit Praxisbeispielen und Anwendungstipps
