Seminar: Einführung in die KI & Zuverlässiger Einsatz von Large Language Models

Digitaler Zwilling / Virtual Engineering, Fraunhofer IESE
© Fraunhofer IESE

Künstliche Intelligenz und Large Language Models (LLMs) bieten Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, ihre Prozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Doch wie gehen Sie mit den Herausforderungen um, die diese Technologien mit sich bringen? Welche Anwendungsfälle sind besonders vielversprechend? Und wie stellen Sie sicher, dass Ihre Implementierungen effektiv und sicher sind?

In dieser Schulung erhalten Teilnehmende einen umfassenden Überblick über die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und die effektive Nutzung von Large Language Models. Sie lernen verschiedene Anwendungsbeispiele kennen, erhalten Einblicke in die Funktionsweise von LLMs und entdecken Best Practices für deren Einsatz in der Unternehmenspraxis. Experten aus dem Data Science Team führen durch die Themenblöcke und stehen für Ihre Fragen zur Verfügung.

Dieses Seminar ist ideal für alle, die sich mit generativer KI und deren praktischen Anwendungen vertraut machen möchten, um die Potenziale dieser Technologien optimal zu nutzen.

Informationen und Details zum Seminar

Digitaler Zwilling / Virtual Engineering, Fraunhofer IESE
© Fraunhofer IESE

In dieser Schulung erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und den effektiven Einsatz von Large Language Models (LLMs). Die Schulung besteht aus vier Themenblöcken, die jeweils etwa 45 Minuten dauern, gefolgt von einer 15-minütigen Fragerunde. Experten aus dem Data Science Team führen die Sessions durch.

Diese Schulung ist ideal für alle, die sich mit generativer KI und deren praktischen Anwendungen vertraut machen möchten.

 

Veranstaltungstyp
 

  • Online-Seminar via MS Teams
  • Inhouse-Schulung in Ihrem Unternehmen

Termin und Dauer

 

  • 2 Lerneinheiten á 2 Stunden 

Bitte planen Sie etwa 3 Wochen Vorlaufzeit für die Terminvereinbarung ein.

Abschluss

 

  • Teilnahmebescheinigung
  • Erhalt von Schulungsmaterialien

Sprache

 

  • Deutsch
  • Englisch

Kosten

 

  • Auf Anfrage

Technik

 

  • Eigener Laptop (mit Standardbrowser, integriertes Mikrofon und Kamera)

Das Seminar richtet sich an alle interessierte Teilnehmer zum Thema LLM, generativer KI, Retrieval Augmented Generation und Wissensmanagement mit LLM, etc.

  • IT-Verantwortliche
  • IT-Sicherheitsbeauftragte
  • Data Scientists
  • Entwickler KI-basierter Lösungen

Es gibt keine bestimmten Zulassungsvoraussetzungen.

Nach dem Seminar können Sie...

  • ... die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und generativen KI verständlich erklären und deren Anwendungen in der Praxis identifizieren.
  • ... ein Verständnis dafür entwickeln, wie man Open Source LLMs betreiben kann und wo man die relevanten Informationen findet, um geeignete Modelle für verschiedene Anwendungsfälle auszuwählen.
  • ... Retrieval Augmented Generation (RAG) verstehen und die wesentlichen Aspekte der Implementierung und Evaluierung eines RAG-Systems kennenlernen.
  • ... ein Verständnis für die Erstellung effektiver Prompts entwickeln und die grundlegenden Techniken des Prompt Engineerings kennenlernen, um LLMs sinnvoll einzusetzen.
  • ... die Potenziale und Herausforderungen von generativen KI-Technologien erkennen und Strategien für deren mögliche Implementierung in Projekten nachvollziehen.
     

Dieses Seminar bietet Ihnen...

  • ... einen fundierten Überblick über die Grundlagen und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und generativen KI-Technologien.
  • ... praxisnahe Einblicke in den Betrieb von Open Source LLMs und deren Vorteile sowie Herausforderungen.
  • ... Kenntnisse zur Retrieval Augmented Generation (RAG) und deren Integration in bestehende Systeme.
  • ... essentielle Techniken des Promptings, um die Leistungsfähigkeit von LLMs zu maximieren.
  • ... die Möglichkeit, von Experten aus dem Data Science Team zu lernen und individuelle Fragen während der Fragerunden zu klären.

In diesem Seminar erhalten Teilnehmende einen umfassenden Überblick über die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und die effektive Nutzung von Large Language Models.

Sie lernen verschiedene Anwendungsbeispiele kennen, erhalten Einblicke in die Funktionsweise von LLMs und entdecken Best Practices für deren Einsatz in der Unternehmenspraxis. Experten aus dem Data Science Team führen durch die Themenblöcke und stehen für Ihre Fragen zur Verfügung.

Einheit 1

Einführung 

 

  • Was ist KI? Was bedeutet es, wenn eine Maschine intelligent ist?
  • KI-Geschichte, wo stehen wir heute? Was ist neu an generativer KI?
  • Semantische Suche, RAG, Chatbots, Agenten – was ist es?

Einheit 2

Open Source LLMs selbst betreiben

 

  • Kurze Einführung in LLMs
  • Einsatzmöglichkeiten und Herausforderungen
  • Was spricht für oder gegen Open Source Sprachmodelle?
  • Wie/wo finde ich das passende Modell für meinen Anwendungsfall?
  • Wie gehe ich vor, um ein Sprachmodell selbst zu hosten?
  • Stand der Technik, Praxiserfahrungen, Empfehlungen

Einheit 3

Retrieval Augmented Generation (RAG)
 

  • Was bedeutet Retrieval Augmented Generation (RAG)?
  • Welche Quellen lassen sich für RAG anbinden?
  • Was ist bei der Auswahl eines LLM für RAG zu beachten?
  • RAG vs. Fine-Tuning
  • Vom Ausprobieren zur Produktion
  • Evaluieren eines RAG-Systems

Einheit 4

Prompting Essentials – LLMs effektiv nutzen

 

  • Was ist ein Prompt?
  • Warum ist Prompt Engineering so wichtig?
  • Wie strukturiert man Prompts?
  • Übersicht über (einige) Prompting-Techniken
  • Prompt-Management und Optimierung

Das Seminar wurde von Expertinnen und Spezialisten des Fraunhofer IESE konzipiert und bereits mehrfach erfolgreich durchgeführt. Die Seminar-Teilnehmenden werden von dem Fraunhofer IESE-Team betreut und erhalten unmittelbaren Zugriff auf die Expertise aus der Forschung und Praxis.

Kommunikation

Interaktiver Vortrag

 

  • Fragen können jederzeit gestellt werden
  • Regelmäßige Feedback-Runden unterstreichen den interaktiven Seminarcharakter
  • Übungs-Sessions nach jeder Einheit zur Anwendung und Vertiefung des theoretischen Fachwissens

Medien

Tipps und Tools

 

  • Multimediale Präsentation
  • Live-Beispiele und Demonstrationen
  • Ausführliche, seminarbegleitende Unterlagen und Checklisten

Expertise

Maximaler Praxisbezug

 

  • Fraunhofer-Experten und Spezialistinnen 
  • Theorie aus der Forschung und Projektarbeit
  • Fachkenntnisse aus der Praxis

© Fraunhofer IESE

Patricia Kelbert ist seit 2017 am Fraunhofer IESE, und seit 2020 in der Abteilung Data Science als Data Scientist tätig. Sie hat in Frankreich an der »Université de Strasbourg« Bioinformatik studiert und dort im Jahr 2005 ihren Master abgeschlossen. Sie beschäftigt sich seit langem intensiv mit Programmierung, Software Engineering, Datenbanken und Datennutzungskontrolle über verschiedene Fachgebiete hinweg (Biodiversität, Genetik, Pharma & Gesundheit, Landwirtschaft).

 

Applied Data Science - Generative KI verstehen und anwenden

Diese Schulung adressiert die Herausforderungen und vermittelt einen Überblick über elementare Tätigkeiten eines Data Scientist. Sie gibt außerdem praktische Einsichten in die Thematik generative KI mit Fokus auf Anwendungen mit LLMs.  

 

Anmeldung zur Schulung

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