Das breitgefächerte Weiterbildungsangebot des KI Servicezentrums ermöglicht Ihnen einen einfachen Einstieg und eine effektive Vertiefung in die für Sie interessanten Bereiche der künstlichen Intelligenz.
Der Einstieg wird Ihnen hierbei durch unsere unterschiedlichen Lernstufen erleichtert, welche es Ihnen ermöglichen, direkt die für Sie passende Komplexitäts- und Detailstufe zu finden. Die unterschiedlichen Formate wie z.B. Onlinekurse, Workshops und Präsenzvorträge ermöglichen es Ihnen, die für Sie passende Lernmethodik zu wählen.
Im Nachfolgenden finden Sie unser derzeitiges Weiterbildungsangebot einschließlich der jeweiligen Anmeldemöglichkeiten.
Diese Lernstufe ist für alle Menschen geeignet, die zwar von künstlicher Intelligenz in den Medien gehört haben, allerdings noch nicht richtig einordnen können, was es mit diesem Hype auf sich hat und wofür künstliche Intelligenz genutzt wird. In kurzweiligen, professionellen Angeboten führen wir Sie an das Thema KI heran und geben einen Einblick in deren vielfältige Möglichkeiten und Herausforderungen.
Haben Sie eine KI-Idee, eine technische Herausforderung oder einfach nur eine Frage dazu, wie künstliche Intelligenz Ihr Projekt unterstützen könnte? Dann ist das KI-Café genau der richtige Ort dafür! Tauschen Sie sich direkt mit Expert:innen des hessian.AI Service Centers aus, erhalten Sie praktische Tipps für Ihren individuellen Anwendungsfall und entdecken Sie neue Ansätze, um Ihr KI-Projekt voranzubringen. Ganz gleich, ob Sie gerade die ersten Schritte mit KI machen oder bereits an einer konkreten Anwendung arbeiten, das KI-Café bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem offenen Rahmen Fragen zu stellen, und vom Wissen unserer Expert:innen zu profitieren. Das KI-Café findet zweimal im Monat online statt (Deutsch oder Englisch).
Die AI Academy bietet einen niederschwelligen Einstieg für KI-Interessierte, welche sich einen Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz verschaffen und gleichzeitig unternehmerische Kompetenzen erwerben möchten. Die vermittelten Grundlagen für die Anwendung von KI in Kombination mit dem direkten Praxisbezug in verschiedenen Industrie- und Gesellschaftsbereichen schaffen eine solide Basis für das tiefere Einarbeiten in spezifischere Bereiche der künstlichen Intelligenz.
In den Angeboten dieser Lernstufe geht es ans Eingemachte. Wir zeigen auf, wie künstliche Intelligenz selbst entwickelt, angepasst, angewandt und damit gespielt werden kann. Damit diese Module Spaß machen und KI nicht zu einem böhmischen Dorf wird, sollten bereits grundlegende Kenntnisse in den Bereichen KI, Python-Programmierung und Datenmanagement vorhanden sein.
Im Rahmen der Hessian Research Data Infrastructures (HeFDI) erhalten Sie umfassende Informationen über ein sehr breites Spektrum an Themen, angefangen bei der HeFDI Code School, welche umfassendes Wissen für effizientes und sauberes Programmieren schafft, über die HeFDI Data Talks mit ihrer tiefen Wissensvermittlung zum Thema Datenmanagement bis hin zur HeFDI Data School.
→ Weitere Informationen über die Hessian Research Data Infrastructures finden Sie unter HeFDI
In dieser Lernstufe erhalten Sie einen Einblick in die aktuelle KI-Forschung, ihre Herausforderungen und die bisherigen Lösungen und Lösungsansätze unserer Forscher. In mehreren kurzweiligen Fachvorträgen gewinnen Sie nicht nur neue Impulse für Ihren eigenen Alltag, sondern erhalten auch einen ehrlichen und ungefilterten Einblick in den aktuellen Stand der Forschung.
Unternehmen müssen täglich sprachbezogene Aufgaben wie Textklassifikation, Inhaltserstellung, Stimmungsanalyse und Kunden-Chat-Support bewältigen und möchten dies möglichst kosteneffizient tun. Große Sprachmodelle können diese Aufgaben automatisieren. Effiziente Techniken zur Anpassung von LLMs können dabei die Fähigkeiten eines Modells erweitern und die Größe der Modelle reduzieren, die für den Einsatz in Unternehmensanwendungen benötigt werden.
In diesem Kurs gehen Sie über das Prompt Engineering von LLMs hinaus und lernen verschiedene Techniken kennen, um vortrainierte LLMs effizient an Ihre spezifischen Anwendungsfälle anzupassen, ohne den rechenintensiven und kostspieligen Prozess des Vortrainierens eines eigenen Modells oder der Feinabstimmung der internen Gewichte eines Modells durchzuführen. Mithilfe des NVIDIA NeMo™-Dienstes lernen Sie verschiedene parametereffiziente Fine-Tuning-Methoden kennen, um das Verhalten von LLMs für Ihre Organisation anzupassen.
Lernen Sie, ein Deep-Learning-Modell auf Basis von Transformern auf Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) anzuwenden und zu optimieren. In diesem Kurs werden Sie:
Nach Abschluss des Kurses sind Sie mit aufgabenunabhängigen Anwendungen von Transformer-basierten Modellen vertraut.
Die jüngsten Fortschritte bei den Techniken und der Zugänglichkeit großer Sprachmodelle (LLMs) eröffnen Unternehmen beispiellose Möglichkeiten, ihre Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Produktivität in großem Maßstab zu steigern. Darüber hinaus können Unternehmen LLM-basierte Anwendungen nutzen, um innovative und verbesserte Dienstleistungen für Kundinnen und Kunden anzubieten oder Kundenbeziehungen zu stärken. Beispielsweise können Unternehmen KI-Assistenten für den Kundensupport einsetzen oder Anwendungen zur Stimmungsanalyse nutzen, um Erkenntnisse über ihre Kundinnen und Kunden zu gewinnen.
In diesem Kurs erwerben Sie fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrungen in der Entwicklung von LLM-Anwendungen. Dazu erkunden Sie das Open-Source-Ökosystem einschließlich vortrainierter LLMs und erhalten einen schnellen Einstieg in die Entwicklung LLM-basierter Anwendungen.
Unternehmen weltweit setzen künstliche Intelligenz ein, um ihre größten Herausforderungen zu bewältigen. Fachkräfte im Gesundheitswesen nutzen KI, um genauere und schnellere Diagnosen zu ermöglichen. Einzelhandelsunternehmen setzen sie ein, um personalisierte Einkaufserlebnisse zu schaffen. Automobilhersteller nutzen KI, um Fahrzeuge, geteilte Mobilität und Lieferdienste sicherer und effizienter zu machen. Deep Learning ist ein leistungsfähiger KI-Ansatz, der mehrschichtige künstliche neuronale Netze nutzt, um hohe Genauigkeiten bei Aufgaben wie Objekterkennung, Spracherkennung und Sprachübersetzung zu erreichen. Mithilfe von Deep Learning können Computer Muster erkennen und erlernen, die für von Expertinnen und Experten entwickelte Software zu komplex oder subtil sind.
Dank Fortschritten bei der Rechenleistung und in der wissenschaftlichen Forschung ist generative KI zugänglicher denn je. Aufgrund ihrer vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten spielt generative KI in zahlreichen Branchen eine wichtige Rolle, etwa bei der Erstellung kreativer Inhalte, der Datenerweiterung, Simulation und Planung, Anomalieerkennung, Wirkstoffentwicklung und personalisierten Empfehlungen. In diesem Kurs beschäftigen sich die Teilnehmenden eingehender mit Denoising-Diffusionsmodellen, die häufig für Text-zu-Bild-Pipelines eingesetzt werden.
