Seminarinhalt
Praktische Übungen und Code-Beispiele in Python und TypeScript sind ebenfalls enthalten.
Der Generative AI für Fortgeschrittene vertieft die Inhalte von Generative AI für Einsteiger und bietet eine praxisorientierte Einführung in fortgeschrittene Konzepte wie RAG, AI-Agenten und Fine-Tuning.
Programm
- Anwendung fortgeschrittener Prompt-Techniken für komplexe Modelle.
- Quellen: System Message Framework, Prompt Techniques
- Wie man LLMs für spezifische Anwendungsfälle anpasst und feinjustiert.
- Quellen: Azure OpenAI Fine-Tuning, Hugging Face Integration
- Entwicklung von Anwendungen mit RAG zur Einbettung von Abfragen in Vektor-Datenbanken.
- Quellen: RAG with Azure OpenAI
- Einführung in das AI-Agenten-Framework zur Entwicklung von mehrstufigen AI-Agenten-Lösungen.
- Quellen: AutoGen Framework, Semantic Kernel
- Verwendung und Integration von Open-Source-Modellen wie Llama 2 und anderen über Hugging Face.
- Quellen: Open Source Models, Llama 2 Deployment
- Erweiterte Nutzung von Function Calling und seine Anwendungsfälle.
- Quellen: Azure OpenAI Function Calling
- Tools und Metriken zur Verwaltung und Überwachung des gesamten Lebenszyklus eines LLM.
- Quellen: LLMOps with Azure, GitHub Integration
Zielgruppen
Vorkenntnisse
- Teilnahme am Generative AI für Einsteiger oder gleichwertige Kenntnisse
- Erfahrung mit Python, API-Integration, und Grundkenntnisse in Generative AI