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AI255: Einführung in Large Language Models und ihre Integration

Training: Künstliche Intelligenz

Der Workshop vermittelt die Grundlagen zu Large Language Models, deren Funktionsweise mit Tokens, Kontext und Wissen sowie die Integration in eigene Anwendungen. Behandelt werden Prompt Engineering, Nutzung relevanter Daten, Embeddings, Vektordatenbanken und API-Anbindungen verschiedener Anbieter. Teilnehmende lernen, Ausgaben korrekt in ihre Applikationen zu integrieren.

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Agenda:

Einführung in Large Language Models (LLMs)

Funktionsweise von LLMs: sequenzielle Generierung, Tokens, Kontext, implizites und explizites Wissen

Grundlagen des Prompt Engineerings

Einführung in Embeddings als zentraler Baustein

Techniken von Knowledge Injection und Einführung in Vektordatenbanken

Vorstellung verschiedener LLM-Anbieter und Integration via API

Viele Praktische Übungen zur Anwendung der erlernten Konzepte

Abschlussdiskussion: Wie lässt sich das Gelernte im eigenen Kontext anwenden?

Ziele:

Integration großer Sprachmodelle, Einsatz von Embeddings und Vektordatenbanken, effektive Nutzung von Prompts, API-Integration verschiedener LLM-Anbieter.

Zielgruppe:

Systemarchitekten
Entwickler
IT-Fachkräfte

Voraussetzungen:

AI200 Einführung in Python für Data Science und KI (alternativ Grundkenntnisse in Python)

Beschreibung:

Im Workshop AI255 Einführung in Large Language Models und ihre Integration lernen die Teilnehmer die wesentlichen Aspekte der Integration großer Sprachmodelle (LLMs) kennen und wie sie diese in ihren Anwendungen effektiv einsetzen können. Die Schulung behandelt die Funktionsweise von LLMs, wie sequenzielle Generierung, Tokens, Kontext und implizites sowie explizites Wissen.

Die Teilnehmer erhalten eine Einführung in das Prompt Engineering und lernen, wie sie relevante Daten finden und in Prompts einfügen sowie Ausgaben der Sprachmodelle wieder korrekt in ihre Applikationen integrieren können. Zudem werden wichtige Konzepte wie Embeddings und Vektordatenbanken behandelt und verschiedene LLM-Anbieter sowie deren Integration via API vorgestellt.