0. GenAI: Master in Data Science

Einführung in Generative KI
Du lernst die grundlegenden Prinzipien generativer Modelle, ihre Anwendungen und die Arten von Problemen kennen, die sie in der Datenwissenschaft lösen.

Bewertung generativer Modelle und LLMs
Du lernst, wie man die Qualität von Modellausgaben anhand von Kriterien wie Kohärenz, Relevanz, Faktengenauigkeit und automatischen Textmetriken misst.

Grundlagen von LLMs und Prompt Engineering
Du erforschst, wie Sprachmodelle funktionieren, wie man effektive Prompts strukturiert und wie man ihre Antworten an verschiedene Kontexte anpasst.

Datenverarbeitung für generative Modelle
Du entdeckst Strategien zur Vorbereitung von Texten, Bildern und Dokumenten, um deren Nutzung bei Generierung und Abfrage zu erleichtern.

Inference, Fine-Tuning und Embeddings
Du analysierst, wie man Modelle feinabstimmt, Embeddings verwendet und Techniken wie Few-Shot und Fine-Tuning für maßgeschneiderte Lösungen einsetzt.

RAG, semantische Suche und Multimodalität
Du lernst, wie man Informationsabruf, kontextuelles Denken und multimodale Analyse in praktische Anwendungen integriert.

Praxisprojekte

Rechnung-zu-Excel-Konvertierung:
Du entwickelst einen automatisierten Workflow, der wichtige Daten aus PDF-Rechnungen extrahiert und strukturierte Berichte in Tabellen erstellt.

Juristischer Berater mit Dokumenten:
Du implementierst einen LLM-basierten Assistenten, der rechtliche Fragen anhand juristischer Texte im PDF-Format beantwortet.

Bildbeschreibung mit Text:
Du entwirfst ein Modell, das Bilder analysiert und automatische Beschreibungen generiert, um Interpretation und Suche zu erleichtern.

SQL-Abfragen mit RAG:
Du baust ein Tool, das Datenbankabfragen in natürlicher Sprache ermöglicht und RAG nutzt, um die Ergebnisse zu verbessern.

Dieser Kurs bietet eine umfassende Ausbildung in generativer KI und kombiniert Theorie und Praxis zur Entwicklung von Fähigkeiten für Automatisierung, Analyse und intelligente Lösungen.