Sind Sie bereit, die spannende Welt der generativen KI und großer Sprachmodelle (LLMs) zu erkunden? Dieser IBM Kurs, der Teil des berufsbezogenen Zertifikats "Generative AI Engineering Essentials with LLMs" ist, vermittelt Ihnen praktische Fähigkeiten zur Nutzung von KI, um Branchen zu verändern.

Generative KI und große Sprachmodelle: Architektur und Datenaufbereitung
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Generative KI und große Sprachmodelle: Architektur und Datenaufbereitung
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.


Dozenten: Joseph Santarcangelo
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442 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Unterscheidung zwischen generativen KI-Architekturen und -Modellen, wie RNNs, Transformatoren, VAEs, GANs und Diffusionsmodellen
Beschreiben, wie LLMs wie GPT, BERT, BART und T5 bei der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden
Implementierung von Tokenisierung zur Vorverarbeitung von Rohtext mit NLP-Bibliotheken wie NLTK, spaCy, BertTokenizer und XLNetTokenizer
Erstellen eines NLP-Datenladers in PyTorch, der Tokenisierung, Numerisierung und Auffüllen von Textdatensätzen übernimmt
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
- Kategorie: Gesicht umarmen
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Wichtige Details

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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module
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Geprüft am 3. Jan. 2025
It was very informative and I enjoyed the journey I learned the patterns from the deep.
Geprüft am 1. März 2025
Was waiting for a course like this for a long time. Very happy with it. Library installation on labs seems a bit slow
Geprüft am 1. Aug. 2025
gives a clear overview on genai - basics specifically tokenization, & data loader concepts
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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