ChatGPT und Co für Entwickler und IT Pros – Verstehen, Verwenden und Verwirklichen

Das Interesse an Generative AI (GenAI) bleibt ungebrochen. Innerhalb von wenigen Tagen verzeichnete der von OpenAI entwickelte Service ChatGPT, basierend auf dem GPT-Sprachmodell, bereits eine Million Nutzer. Seitdem finden GenAI-Dienste in einer breiten Palette von Branchen und Industrien Anwendung. Beispiele hierfür sind die Erzeugung von Bild- und Textinhalten, die Analyse komplexer Textzusammenhänge, Prozessautomatisierung und die Steigerung der Effizienz.

Die Qualifikation der Mitarbeiter im Umgang mit KI-Technologien führt zu einem deutlichen Wettbewerbsvorteil. Das Unternehmen kann fortgeschrittene KI-Modelle und -Techniken nutzen, um maßgeschneiderte Lösungen für Kunden zu entwickeln, die deren Bedürfnisse besser erfüllen. Dies stärkt die Position des Unternehmens auf dem Markt und ermöglicht es, effizientere interne Prozesse zu gestalten, was letztendlich zu Kosteneinsparungen führt. Darüber hinaus fördert die Einhaltung ethischer Standards das positive Image des Unternehmens und trägt zur Kundenbindung bei.

Einzelheiten

Dauer: 1 Tag

Format: vor-Ort-Schulung oder remote

Level: Developer und IT Pros

Agenda:

1. Einführung in die Welt der Sprachmodelle wie ChatGPT

• Was sind große Sprachmodelle und wie funktionieren sie?
• „Prompts“ und was steckt dahinter? Strategien für Prompts
• „Embeddings“ – Bedeutung und Anwendung
• Integration mit eigenen Daten und Systemen
• Relevante Technologien und Konzepte: „RAG“, Tools, Plugins, Orchestrierung, Copiloten
• Anpassungsmöglichkeiten für Modelle (Prompts, Adaptionen, Fine-Tuning)
• Sogenannte „Open Source“-Modelle und Lokale Sprachmodelle
• Multimodale Modelle, Bildgenerierung und andere digitale Inhalte

2. Anwendung von großen Sprachmodellen, Beispiele und Mehrwerte

• Welche Bausteine für Anwendungen gibt es und wie werden Lösungen erstellt
• Copiloten bei Microsoft und was ist ein Copilot genau
• Erzeugung von Inhalten
• Neue Arten der Informationssuche
• Unterstützung von Schlussfolgerungen und Entscheidungen

3. Verantwortliche KI, Umgang mit Unternehmensdaten

4. Vermittlung der technischen Grundlagen

• Übersicht über die API-Optionen für Entwickler: Rest, C#, Python
• Grundlagen der OpenAI Entwicklung durch API-Beispiele verstehen (C# oder Python)
• Mit „Embeddings“ und Vektor-Datenbanken arbeiten
• Eigene Unternehmensdaten und Informationen verwenden
• „Functions“, Plugins und Copiloten technisch verstehen
• Orchestrierung von komplexeren Anwendungen mit Semantic Kernel
• Abgrenzung von OpenAI und Azure OpenAI, Relevanz von Azure Machine Learning
• Lokale Modelle auf eigener Hardware laufen lassen
• Erweiterte Promptstrategien und Fine-Tuning
• Technische Integrationansätze für Anwendungen
• Erweiterte Konzepte und aktuelle technische Entwicklungen
• Angewandte „Responsible AI“: Absichern der eigenen Anwendungen gegen verschiedene Risiken

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