Dieser Kurs bietet eine Einführung in große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und das Hugging Face-Ökosystem und verbindet dabei theoretisches Verständnis mit praktischer Umsetzung, um Ihnen dabei zu helfen, intelligente, sprachgesteuerte Systeme zu entwickeln. Ganz gleich, ob Sie sich zum ersten Mal mit KI beschäftigen oder Ihr Verständnis moderner NLP-Architekturen vertiefen möchten – dieser Kurs bietet Ihnen einen klaren und praxisorientierten Einstieg in die Welt der Transformer-basierten Modelle und Open-Source-Innovationen.

Anhand von angeleiteten Lektionen und praxisnahen Demonstrationen erforschen Sie, wie LLMs Sprache verarbeiten, aus riesigen Datensätzen lernen und kontextbezogene Antworten generieren. Außerdem sammeln Sie praktische Erfahrungen im Umgang mit Hugging-Face-Tools, um Modelle zu laden, zu bewerten und zu optimieren, Datensätze für NLP-Aufgaben vorzubereiten sowie Pipelines für Klassifizierung, Stimmungsanalyse und die Beantwortung von Fragen zu erstellen. Der Kurs gipfelt in einem Projekt, bei dem feinabgestimmte Modelle, externe APIs und eine Benutzeroberfläche integriert werden, um einen voll funktionsfähigen Wissensassistenten zu erstellen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: • die Transformer-Architektur und die Aufmerksamkeitsmechanismen zu verstehen, die moderne LLMs antreiben. • zwischen Vortrainings- und Feinabstimmungsansätzen zu unterscheiden und diese mithilfe von Hugging-Face-Tools anzuwenden; • Open-Source- und proprietäre LLMs zu vergleichen und dabei die Vor- und Nachteile hinsichtlich Leistung und Zugänglichkeit zu bewerten; • Datensätze für ein effizientes Modelltraining und eine effiziente Modellbewertung vorzubereiten und zu tokenisieren; • NLP-Pipelines für praktische Anwendungen zu erstellen, zu testen und bereitzustellen; • Agenten um externe Datenquellen zu erweitern und APIs sicher zu integrieren. • Einen durchgängigen intelligenten Assistenten zu entwickeln und zu testen, der auf feinabgestimmten Modellen basiert. Dieser Kurs ist ideal für KI-Entwickler, Datenwissenschaftler und ML-Begeisterte, die LLMs mithilfe von Open-Source-Frameworks verstehen und anwenden möchten. Grundkenntnisse in Python und maschinellem Lernen sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Seien Sie dabei, wenn wir Ihnen eine Einführung in große Sprachmodelle geben, das Hugging-Face-Ökosystem näherbringen und Ihnen praktische Fähigkeiten vermitteln, mit denen Sie intelligente Systeme, die die Zukunft der KI vorantreiben, feinabstimmen, vernetzen und bereitstellen können.