Dieser Kurs gilt als Vertiefung von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz: Einsteiger. Es wird daher angenommen, dass die Teilnehmenden insbesondere mit Grundlagen künstlicher neuronaler Netze vertraut sind.
| Dauer: | ca. 30 Qualifizierungsstunden |
| Format: | Online oder vor Ort |
| Zielgruppe: | Fachkräfte aus allen Branchen und Bereichen (technisches Vorwissen nicht erforderlich) |
| Gruppengröße: | flexibel (8 bis 20 empfohlen, bis 100 realisierbar) |
Nach dem Kurs können die Teilnehmenden:
- Funktionsweise generativer Modelle nachvollziehen
- Einfluss von Trainingsdaten auf das Modellverhalten verstehen
- Auswirkungen von Modellparametern auf Ergebnisse einordnen
- Den Sachverhalt des Halluzinierens technologisch fundiert erklären
Die wichtigsten Voraussetzungen auch für diesen Kurs: Neugier, Offenheit und Freude am Mitdenken. Fachlich wird von den Teilnehmenden erwartet:
- Mathematik-Kenntnisse auf Schulniveau (etwa Grundkurs der Sekundarstufe II)
- Basiswissen künstliche neuronale Netze (z.B. aus dem Kurs Algorithmen der KI: Einsteiger)
- Coding-Skills sind nicht erforderlich
Bei Präzensveranstaltungen wird zudem erwartet, dass die Teilnehmenden zur Bearbeitung von Lernerfolgskontrollen und Hands-on Übungsaufgaben ihren eigenen Laptop mitbringen (eine spezielle Software ist nicht notwendig).
Der Kurs vermittelt ein fundiertes technologisches Verständnis ausgewählter Verfahren des maschinellen Lernens, ohne in komplexe Mathematik oder Programmierung einzusteigen:
So schaffen wir die Grundlage, um Potenziale und Grenzen von KI realistisch zu beurteilen und sie nachhaltig und verantwortungsvoll einzusetzen.
Nachfolgend dargestellt ist ein Beispielablauf des Kurses als Blockseminar bestehend aus vier ganzen Tagen. Es sind auch andere Varianten denkbar, zum Beispiel wöchentlich 2 x 90 Minuten.
| Tag 1 | |
| vormittags: | Einführung und Entwicklung der generativen KI |
| Autoregressive Modelle | |
| nachmittags: | Hands-on Übungen |
| Tag 2 | |
| vormittags: | Bag-of-Words Ansatz ⭐️ |
| Word-Embedding mit Word2Vec | |
| nachmittags: | Hands-on Übungen |
| Tag 3 | |
| vormittags: | Transformer Teil 1 |
| Transformer Teil 2 ⭐️ | |
| nachmittags: | Hands-on Übungen |
| Tag 4 | |
| vormittags: | Faltungsnetzwerke |
| Diffusionsmodelle ⭐️ | |
| nachmittags: | Hands-on Übungen |
⭐️ = Highlight des Kurses (basierend auf Feedback von Teilnehmenden)