Generative AI für Einsteiger*innen - GAIE - SMART TRAINIEREN. SICHER KÖNNEN.

Generative AI für Einsteiger*innen – GAIE

Dieses Training bietet eine Einführung in Generative AI und Large Language Models (LLMs) wie GPT und DALL-E. Die Teilnehmer lernen die Grundlagen des Prompt Engineerings, die Erstellung von Text- und Bildgenerierungs-Anwendungen sowie die Integration von Chatbots. Es wird auch die verantwortungsvolle Nutzung von Generative AI und der Aufbau von Suchanwendungen mit Embeddings behandelt. Der Kurs enthält praktische Übungen und Code-Beispiele in Python und TypeScript, um die theoretischen Inhalte zu vertiefen. Der Generative AI für Fortgeschrittene wird sich mit fortgeschrittenen Themen wie RAG, Fine-Tuning von LLMs, und AI-Agenten-Frameworks befassen.

Physisch oder virtuell?

Nehmen Sie an einem unserer Standorte Frankfurt, München und Wien oder virtuell an unseren Klassenraumtrainings teil. Unter „Termin buchen“ werden Ihnen alle Optionen angezeigt, zuerst sortiert nach Standort, dann nach Datum.

Dauer

Trainingssprache

Deutsch

Trainingsart

brainyCLASS (offen)

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Teilnehmer*innen dieses Kurses werden in die Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepte von Generative AI und Large Language Models (LLMs) eingeführt. Sie lernen, wie man Anwendungen zur Text- und Bildgenerierung entwickelt, Chatbots integriert und verantwortungsbewusst mit diesen Technologien umgeht. Der Kurs deckt Themen wie Prompt Engineering, den Aufbau von Suchanwendungen mit Embeddings sowie die Nutzung von Azure OpenAI ab. Fortgeschrittene Themen wie RAG (Retrieval-Augmented Generation), Fine-Tuning von LLMs und AI-Agenten-Frameworks werden ebenfalls behandelt. Praktische Übungen und Code-Beispiele in Python und TypeScript vertiefen das theoretische Wissen und ermöglichen eine direkte Anwendung der Konzepte in realen Szenarien.

Agenda

Einführung in Generative AI und LLMs

Was ist Generative AI? Wie funktionieren LLMs wie GPT?

Quellen: Fundamentals of Generative AI, Azure OpenAI Service

Vergleich von LLMs

Unterschiede zwischen verschiedenen LLMs und deren Anwendungsfälle.

Quellen: Grounding LLMs

Verantwortungsbewusste Nutzung von Generative AI

Einführung in die ethischen Aspekte der Nutzung von Generative AI.

Quellen: Responsible Generative AI

Grundlagen des Prompt Engineerings

Schreiben und Optimieren von Prompts für LLMs.

Quellen: Prompt Engineering Fundamentals

Textgenerierung mit Azure OpenAI API

Entwicklung einer Anwendung zur Textgenerierung.

Quellen: Azure OpenAI Text Generation

Bildgenerierung mit Azure OpenAI

Erstellung einer Bildgenerierungs-App mit DALL-E.

Quellen: Image Generation with Azure OpenAI

Entwicklung von Chat-Anwendungen

Grundlegende Techniken zur Integration von Chatbots.

Quellen: Chat Solutions with Azure OpenAI

Suchanwendungen mit Vektor-Datenbanken

Entwicklung einer Suchanwendung mit Embeddings und Azure AI Search.

Quellen: Vector Search in Azure AI

REVIEWING ARCHITECTING CONCEPTS

SINGLE TO MULTIPLE ACCOUNTS

Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
AWS Organizations for multi-account access and permissions
AWS SSO to simplify access and authentication across AWS accounts and third-party services
AWS Control Tower
Permissions, access, and authentication

HYBRID CONNECTIVITY

SPECIALIZED INFRASTRUCTURE

Zielgruppe

• Einsteiger*innen, Softwareentwickler*innen, Techniker*innen und Teamleiter*innen, die generative KI-Anwendungen mit Azure und OpenAI entwickeln möchten. • Teamleiter*innen, die ein technisches Verständnis von Generative AI und deren Implementierung in Projekte erwerben möchten.

Voraussetzung für den Kurs

Grundkenntnisse in TypeScript, oder Python sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Partner

Microsoft Office