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Von ChatGPT bis Gemini - LLM-Integration in Python

Seminardauer: 2 Tage

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Von ChatGPT bis Gemini - LLM-Integration in Python" erwerben Sie praxisorientiertes Wissen über Large Language Models (LLMs) und deren Integration in Python. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Funktionsweise von LLMs und deren Anwendung im Natural Language Processing (NLP). Weiterhin lernen Sie, LLMs in Python einzubinden, sowohl über verfügbare APIs als auch durch die Nutzung kommerzieller und freier Alternativen. Durch praxisnahe Workshops und Fallstudienbeispiele in Python vertiefen Sie Ihr Verständnis und erlernen konkrete Anwendungen, wie die Analyse und Klassifizierung unstrukturierter Texte sowie die automatische Beantwortung von Anfragen. Zudem werden Datenschutzaspekte bei der Anbindung von LLMs behandelt, um eine sichere und datenschutzkonforme Nutzung zu gewährleisten.

Zielgruppe Seminar

  • Softwareentwickler und Data Scientists
  • IT-Profis und Technologie-Enthusiasten
  • Datenanalysten und Linguisten
  • Jeder, der an der Zukunft der Sprachtechnologie interessiert ist

Voraussetzungen

  • Programmierkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache.
  • Vorkenntnisse in Python sind nicht zwingend nötig.

Lernmethodik

  • Theorieteile: Erklärungen über Folien und Skizzen
  • Praxisteile: Arbeiten an konkreten Fallstudien mit realen Daten in Jupyternotebooks

Seminarinhalt

Einführung in LLMs - LLMs verstehen

  • Wie funktionierten LLMs unter der Haube?
  • Einführung in das Natural Language Processing (NLP)
  • Grundlegende Bausteine eines LLMs: Transformer-Netze, GPT
  • Historische Entwicklung des NLP-Bereichs

Anbindung von LLMs in Python

  • Übersicht über verfügbare LLM APIs (Programmierschnittstellen)
  • Kommerzielle LLM Systeme wie ChatGPT und Gemini aus Python heraus nutzen
  • Freie LLM Alternativen aus Python heraus nutzen

Hands-On-Workshop / Fallstudienbeispiele (in Python)

  • Unstrukturierte Texte mit LLMs analysieren
    • Fallstudie 1: Problem- und Lösungsbeschreibung in Texten von Außendienstmitarbeitern erkennen (segmentieren)
  • Texte mit LLMs klassifizieren
    • Fallstudie 2: Kundennachrichten klassifizieren (Was will der Kunde von mir?)
  • Anfragen automatisch beantworten
    • Fallstudie 3: Automatische Generierung von Antworten auf Produktinformationsanfragen

LLMs und Datenschutz

  • Datenschutzaspekte bei der Anbindung von LLMs

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Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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