Sprachmodelle komplett verstehen.
Ohne Vorwissen.
Kostenlos.
In rund 7 Stunden vom Anfänger zum technischen Verständnis. Also deutlich umfassender und tiefgreifender als „Sprachmodelle sagen das nächste Wort vorher“.
übergreifend
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Kursvorschau
Auf einen Blick
Die drei wichtigsten Aspekte, die es über den Kurs zu wissen gibt (abseits vom Inhalt).
0 % Mathe, 0 % Vorwissen
Man muss weder programmieren, noch komplexe mathematische Formeln verstehen können. Die Inhalte sind so aufbereitet, dass man ohne technischen Hintergrund sofort einsteigen und die Logik hinter LLMs begreifen kann.
Visuelles Lernen
Keine trockene Theorie, sondern anschauliche Visualisierungen und praxisnahe Beispiele. Prozesse wie Neuronale Netze, Embeddings oder Attention werden so erklärt, dass sie im Kopf bleiben.
In 7 Stunden zum technischen Verständnis
Lernen Sie die wirkliche Funktionsweise von Sprachmodellen kennen. Schritt für Schritt, von der Geschichte der KI, über begriffliche Grundlagen, die Architektur von LLMs bis zu den Fähigkeiten und Grenzen heutiger Modelle.
Vier Blöcke, 26 Kapitel
Inhaltlich geht es im Kurs vor allem um diese 4 Themenblöcke:
Was wird in der Wissenschaft unter Intelligenz verstanden? Und wie grenzt sich das vom Begriff der künstlichen Intelligenz ab? Warum würde AGI alles verändern? Was sind wichtige geschichtliche Meilensteine in Bezug auf künstliche Intelligenz?
Die wichtigen Bausteine verstehen: Natural Language Processing, Tokens, Embeddings, Wortvorhersage, Aufmerksamkeits‑Mechanismus, Feed‑Forward‑Netzwerk, neuronale Netze, Gewichte, Neuronen und vieles mehr.
Wie werden Modelle trainiert? Welche Trainingsmethoden und ‑phasen gibt es und welchen Zweck haben die einzelnen Schritte? Was ist das Blackbox‑Problem? Und was hat es mit „Alignment“ auf sich?
Was sind Reasoning‑Modelle und wie gut können sie wirklich logisch schlussfolgern? Wie oft halluzinieren Sprachmodelle? Was sind Benchmarks und Scaling? Und was hat es mit emergenten Fähigkeiten auf sich?