Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 2-tägigen Seminar „Von ChatGPT bis Gemini – LLM-Integration in Python“ erwerben Sie praxisnahes Wissen über Large Language Models (LLMs) und deren Einbindung in Python. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Funktionsweise von LLMs und deren Anwendung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie LLMs in Python integrieren, sowohl über vorhandene APIs als auch durch den Einsatz kommerzieller und kostenloser Alternativen. Durch praktische Workshops und Fallstudien in Python vertiefen Sie Ihr Wissen und erlernen konkrete Anwendungsbeispiele wie die Analyse und Klassifizierung unstrukturierter Texte sowie die automatische Beantwortung von Anfragen. Zusätzlich werden auch Datenschutzaspekte bei der Anbindung von LLMs behandelt, um eine sichere und datenschutzgerechte Nutzung zu gewährleisten.

Teilnehmer - Zielgruppe

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

Kurs - Voraussetzungen

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

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

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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