| Kursbeschreibung (description): |
| Wissen ist Macht, aber Zeit ist auch Geld. In vielen digitalisierten Berufen ist es eine Kernaufgabe, Wissen bzw. Information zu verarbeiten und zu bewerten. Ein Wissensvorsprung kann den entscheidenden Unterschied zwischen Erfolg oder Misserfolg machen, ist aber oft teuer erkauft. Im Workshop AI305 Extraktion und Transformation von Informationen mit KI lernen Sie, wie Sie mithilfe großer Sprachmodelle mehr relevante Information in weniger Zeit erfassen können.
Dabei geht es nicht nur um die Generierung von Zusammenfassungen, sondern auch um die weitere Nutzung der gewonnenen Information z.B. zur automatisierten Erstellung von Dokumenten in unterschiedlichen Ziel-Formaten. Anwendungsfälle umfassen z.B. das Analysieren wissenschaftlicher oder regulatorischer Publikationen, und die Überführung der Informationen in Zieldokumente wie einen Artikel oder eine Management Summary. Der Kurs behandelt Techniken zur Wissensextraktion, Textkomprimierung und -kompilierung sowie den Export in gewünschte Formate wie PDF und docx.
Wir empfehlen die zusätzliche Teilnahme an dem inhaltlich verwandten Modul AI300 Extraktion und Strukturierung von Daten mit KI.
|
|
| Zielgruppe (target group): |
|
|
| Voraussetzungen (requirements): |
|
|
| Ziele (objectives): |
Erlernen grundlegender Architektur und Anforderungen, Nutzung großer Sprachmodelle und Python, Daten aus unterschiedlichen Formaten einlesen, Prompting Techniken für die Textkomprimierung und Textkompilierung, Export in gewünschte Formate.
|
|
| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
|
|
| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
|
|
|
| Inhalte (agenda): |
- Einführung und grundlegende Architektur
- Nutzung von großen Sprachmodellen wie OpenAI und Aleph Alpha API (Completion, Summarization etc.) und Python
- Einlesen von Daten aus unterschiedlichen Formaten und Chunking-Strategien
- Textkomprimierungstechniken
- Textkompilierungstechniken: Informationen in ein Format wie einen Bericht transformieren
- Export in gewünschtes Format wie PDF oder docx
- Diskussion über Anwendungsfälle und Strategien für den effektiven Einsatz von KI-basierten Informationstransformation in der Praxis
|
|
|
