Künstliche Intelligenz - Überblick großer Sprachmodelle

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Beschreibung
Dieser Kurs bietet einen fundierten Einstieg in die Anwendung moderner Sprachmodelle. Sie lernen, wie Modelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude funktionieren, was sie unterscheidet und wie sie praktisch im Arbeitsalltag genutzt werden können. Übungen und Vergleiche sorgen für einen praxisnahen Zugang.

Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Inhalt:
  • Grundlagen der Sprachmodelle
  • - Was sind LLMs (Large Language Models)? – einfach erklärt
  • - Unterschiede zu anderen KI-Typen (klassisches Machine Learning, regelbasierte Systeme)
  • - Begriffserklärung: Token, Kontextfenster, Prompt, Temperature
  • Sprachmodelle im Vergleich
  • - Überblick über aktuelle Modelle: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSe…

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Dieser Kurs bietet einen fundierten Einstieg in die Anwendung moderner Sprachmodelle. Sie lernen, wie Modelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude funktionieren, was sie unterscheidet und wie sie praktisch im Arbeitsalltag genutzt werden können. Übungen und Vergleiche sorgen für einen praxisnahen Zugang.

Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Inhalt:
  • Grundlagen der Sprachmodelle
  • - Was sind LLMs (Large Language Models)? – einfach erklärt
  • - Unterschiede zu anderen KI-Typen (klassisches Machine Learning, regelbasierte Systeme)
  • - Begriffserklärung: Token, Kontextfenster, Prompt, Temperature
  • Sprachmodelle im Vergleich
  • - Überblick über aktuelle Modelle: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Mistral
  • - Wichtige Unterschiede: Zielsetzung, Datenquellen, Transparenz, Datenschutz, Leistung
  • - Quellen & Tools zur Bewertung von Modellen
  • - Übung: Passende Modelle für bestimmte Anwendungsbeispiele finden
  • Anwendungen im Arbeitsalltag
  • - Typische Einsatzmöglichkeiten: Textentwürfe, Gliederungen, Zusammenfassungen, Ideenfindung, Recherche, Feedback
  • - Vor- und Nachteile bei Nutzung im Büroalltag
  • - Aufgabenlösung mit verschiedenen Modellen
  • Effektives Prompting
  • - Gute vs. schlechte Prompts: Was macht den Unterschied?
  • - Techniken: Rollenklärung, Kontext erweitern, Beispiele nutzen
  • - Tipps für präzise und wiederholbare Ergebnisse
  • - Vergleich: Wie reagieren verschiedene Modelle auf denselben Prompt?
  • Sicherheit, Kosten & Verantwortung
  • - Datenschutz und Modellnutzung: Web-Oberfläche, API, lokal?
  • - Lizenzmodelle & Kosten – worauf achten?
  • - Mögliche Risiken: Halluzinationen, rechtliche Unsicherheit, Modell-Bias
  • - Praktische Empfehlungen zur sicheren Nutzung
  • Praxisleitfaden: LLMs effizient in den eigenen Workflow integrieren

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