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Inhaltliche Beispiele

aus dem KURS 👇

Aber alle oben stehenden inhalte sind nur ein kleiner ausschnitt des kurses.

Grundlagen (ca. 1:45 Stunden): Was wird in der Wissenschaft unter Intelligenz verstanden? Und wie grenzt sich dies vom Begriff der künstlichen Intelligenz ab? Warum würde AGI alles verändern? Was sind wichtige geschichtliche Meilensteine in Bezug auf künstliche Intelligenz?

Immer noch offene Fragen? Dann schreib mir Gerne eine nachricht und ich helfe dir weiter.

0 % Mathe, 0 % Vorwissen – 100 % verständlich: Du musst weder programmieren können noch komplexe mathematische Formeln verstehen. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass du ohne technischen Hintergrund sofort einsteigst und die Logik hinter LLMs begreifst.

Visuelles Lernen: Im Kurs erwarten dich keine trockene Theorie und Textwüsten, sondern anschauliche Visualisierungen und praxisnahe Vergleiche. Komplexe Prozesse wie Neuronale Netze, Embeddings oder Attention werden so erklärt, dass sie im Kopf bleiben.

In 7 Stunden vom Anfänger zum technischen Verständnis:
Du lernst die wirkliche Funktionsweise von Sprachmodellen. Also deutlich umfassender und tiefgreifender als "Sprachmodelle sagen das nächste Wort vorher."

Lerne die Geschichte künstlicher Intelligenz und die wichtigsten Meilensteine kennen.

Lerne den Unterschied zwischen menschlicher und Künstlicher Intelligenz.

Verstehe, wie Sprachmodelle es schaffen, Sprache und Kontext zu verstehen

Lerne, wie neuronale Netze funktionieren, was künstliche Neuronen und Gewichte sind.

In insgesamt 26 Kapiteln lernst du alle im Folgenden aufgelisteten Inhalte:

Funktionsweise von KI-Modellen (ca. 2 Stunden): Wichtige Aspekte verstehen wie Natural Language Processing, Tokens, Embeddings, Wortvorhersage, Aufmerksamkeits-Mechanismus, Feed Forward Netzwerk, Neuronale Netze, Gewichte, Neuronen uvm.

Training (ca. 1:15 Stunden): Wie werden Modelle trainiert? Welche Trainingsmethoden und -Phasen gibt es? Welchen Zweck haben die verschiedenen Trainingsschritte? Was ist das Blackbox-Problem? Was hat es mit "Alignment" auf sich?

Fähigkeiten von heutigen Modellen (ca. 2 Stunden): Was sind Reasoning Modelle? Wie gut können sie wirklich logisch schlussfolgern (reasoning)? Wie oft halluzinieren Sprachmodelle? Was sind Benchmarks und Scaling? Was hat es mit emergenten Fähigkeiten auf sich?

Niklas Titgemeyer
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