In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Entwicklung des NLP und der Rolle von Transformern in der KI-Kommunikation und der Modellentwicklung.

In diesem Abschnitt behandeln wir domänenspezifisches LLM-Fine-Tuning, PEFT sowie Bewertungsmethoden zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) zur Verbesserung der Genauigkeit von LLMs und konzentrieren uns dabei auf Vektordatenbanken, Chunking-Strategien und praktische Anwendungen wie Chatbots und Empfehlungssysteme.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit Techniken des Prompt-Engineering und legen dabei den Schwerpunkt auf die RAG-Integration, die Gestaltung der Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLM) sowie ethische Überlegungen für effektive KI-Anwendungen.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit Frameworks zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen wie Semantic Kernel und LangChain, mit autonomen Agenten sowie mit LLMOps zur Operationalisierung von LLM-basierten Anwendungen.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Skalierung von ChatGPT in Cloud-Umgebungen, analysieren die TPM-, RPM- und PTU-Grenzwerte und entwerfen unternehmensgerechte Architekturen für effiziente und zuverlässige generative KI-Lösungen.

In diesem Abschnitt untersuchen wir die Herausforderungen im Bereich Sicherheit und Datenschutz bei generativer KI und konzentrieren uns dabei auf Risikominderung, Zugriffskontrollen und Strategien für den sicheren Einsatz von LLMs.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit den Grundsätzen der verantwortungsvollen KI (RAI), gehen auf die Herausforderungen im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen (LLM) ein und bewerten die Risiken von Deepfakes, um eine ethische, transparente und sichere KI-Entwicklung zu gewährleisten.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit zukünftigen KI-Trends, darunter multimodale Interaktionen und die weitere Entwicklung von ChatGPT.