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Customizing Generative AI Models - Maßgeschneiderte LLM-Lösungen entwickeln und produktiv einsetzen

Seminardauer: 3 Tage

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 3-tägigen Seminar „Customizing Generative AI Models – Maßgeschneiderte LLM-Lösungen entwickeln und produktiv einsetzen“ erfahren Sie, wie Sie generative KI-Modelle gezielt an die Anforderungen Ihres Unternehmens anpassen. Sie vertiefen Ihr Wissen im Bereich des Prompt Engineerings, der systematischen Bewertung von LLM-Ausgaben sowie in effizienten Finetuning-Techniken wie LoRA und IA3.

Im Verlauf des Seminars entwickeln Sie eigene, auf LLMs basierende Anwendungen, binden unternehmensspezifische Daten über Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein und nutzen Tools wie LangChain, LangGraph und DeepEval für Umsetzung, Steuerung und Qualitätsprüfung.

Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, leistungsfähige KI-Lösungen zu konzipieren, an Ihre Praxisanforderungen anzupassen und erfolgreich in den produktiven Einsatz zu bringen.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Data Scientists mit Interesse an LLM-basierten Architekturen
  • Softwareentwickler mit Fokus auf KI-Anwendungen
  • KI-Praktiker, die generative Modelle produktiv erweitern und evaluieren wollen

Kurs - Voraussetzungen

  • Solide Kenntnisse in Python
  • Erste Erfahrungen im Umgang mit generativen KI-Modellen (z. B. ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral)
  • Grundverständnis von Modellarchitekturen und API-gestützter Entwicklung

Seminardauer

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

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Generative AI: Grundlagen & Architektur

  • Aufbau und Funktionsweise moderner LLMs
  • Prompt Engineering, RAG, Agentic Reasoning
  • Open-Weight- vs. Closed-Weight-Modelle

Prompt Engineering in der Praxis

  • Few-Shot-Techniken, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought
  • Automatisierte Prompt-Generierung und Fehleranalyse
  • Optimierung mit Feedback- und Testverfahren

Entwicklung LLM-gestützter Anwendungen

  • API-Integration mit LangChain
  • Workflow-Design mit LangGraph
  • Kostenkontrolle und Performance-Tuning

Evaluierung generativer Systeme

  • DeepEval, G-Eval & Metriken für LLMs
  • Benchmarks, Testdaten & Validierung
  • Anwendungsspezifische Bewertungsverfahren

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

  • Vektordatenbanken, Embeddings, Indexierung
  • Text Chunking & Dokumentenverarbeitung
  • Retriever-Typen und semantische Abrufstrategien

Finetuning & Datenaugmentation

  • LoRA, IA3 und andere PEFT-Techniken
  • Quantisierung und Ressourcenoptimierung
  • Synthetische Daten erzeugen und bewerten

LLM Hands-On-Workshop

  • RAG-Fall-Studie mit Python für Firmendokumente
  • Lora/QLora Finetuning eines Open-Weights-Models mit Python und PEFT Bibliotheken
  • Erstellung eines Bewertungsskriptes für eigene Modelle

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