Strukturiertes Lernen in generativer KI
Was Sie im Programm erwartet
Das Programm ist in sechs Module unterteilt, die aufeinander aufbauen. Jedes Modul konzentriert sich auf einen spezifischen Aspekt generativer KI und kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Übungen.
Grundlagen generativer Systeme
Einführung in die Funktionsweise von Sprachmodellen, Diffusionsmodellen und deren mathematische Grundlagen. Sie verstehen, wie diese Systeme Daten verarbeiten.
Prompt Engineering und Interaktion
Effektive Kommunikation mit KI-Systemen. Sie lernen, wie man präzise Anfragen formuliert und Ergebnisse systematisch verbessert.
Textgenerierung und Sprachmodelle
Praktische Anwendung von GPT und ähnlichen Architekturen. Von einfachen Textaufgaben bis zu komplexen Dialogsystemen.
Bildgenerierung und Visuelle Modelle
Arbeit mit Stable Diffusion, DALL-E und anderen Systemen. Sie verstehen Konzepte wie Latent Space und ControlNets.
Ethik und Verantwortung
Bias-Erkennung, Datenschutz und gesellschaftliche Auswirkungen. Kritische Betrachtung von KI-Systemen und deren Grenzen.
Integration und Praxisprojekt
Entwicklung einer eigenen Anwendung mit generativer KI. Von der Konzeption bis zur technischen Umsetzung mit realen Frameworks.
Wie Sie tatsächlich lernen
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Interaktive Jupyter-Notebooks
Sie arbeiten direkt mit Code und sehen sofort Ergebnisse. Experimente mit echten Modellen statt reiner Theorie.
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Wöchentliche Quizfragen
Kurze Tests nach jedem Modul zeigen, ob die Konzepte verstanden wurden. Sofortiges Feedback hilft bei der Orientierung.
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Peer Review von Projekten
Andere Teilnehmende geben Rückmeldung zu Ihren Lösungen. So lernen Sie verschiedene Herangehensweisen kennen.
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Videoanalysen und Demos
Aufzeichnungen zeigen, wie Modelle trainiert werden und wie Parameter Ergebnisse beeinflussen. Sie können in Ihrem Tempo wiederholen.
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Optionale Live-Sessions
Einmal pro Woche gibt es die Möglichkeit, Fragen zu stellen und Unklarheiten zu besprechen. Keine Pflicht, aber hilfreich.
Erfahrungen von Teilnehmenden
Menschen, die das Programm abgeschlossen haben, berichten von ihren Eindrücken und was sie gelernt haben.
Das Programm hat mir geholfen, die Funktionsweise von Transformer-Modellen besser zu verstehen. Die praktischen Übungen waren anspruchsvoll, aber man kommt Schritt für Schritt voran.
Ohne technischen Hintergrund hatte ich Bedenken. Die Module sind aber so aufgebaut, dass auch Quereinsteiger mitkommen. Man braucht Zeit, aber es ist machbar.
Die Kombination aus Videos und Code-Beispielen hat gut funktioniert. Besonders das Modul zu Diffusionsmodellen war technisch fundiert und nicht oberflächlich.