Allgemein
Bereits heute ermöglichen Sprachmodelle die Automatisierung vieler komplexer Aufgaben und bieten völlig neue Möglichkeiten für wissensbasierte Anwendungen und die Gestaltung von Benutzerschnittstellen. Die hohe Spezifität und Geschwindigkeit der Entwicklung führt jedoch häufig zu großen Wissenslücken und einem teilweise unrealistischen Verständnis bei vielen Entscheidungsträgern. Dies kann leicht zu Fehlentscheidungen und unsachgemäßen Anwendungen führen. Architekten müssen hier rechtzeitig eingreifen und dazu über ein solides Grundverständnis der Technologie sowie ihrer Möglichkeiten und Grenzen verfügen.
Schulungsinhalt
Im Rahmen des Vertiefungskurses werden die grundlegenden Konzepte der generativen KI vorgestellt. Der Fokus liegt dabei auf Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) wie GPT, DeepSeek oder LLAMA und darauf basierenden Anwendungen und Architekturen (insbesondere Retrieval Augmented Generation, RAG). Anschließend besteht die Möglichkeit, die in der eigenen Organisation geplanten KI-Projekte aus Architektursicht hinsichtlich ihrer Eignung und Potenziale zu analysieren und Problemfälle zu identifizieren. Im Einzelnen deckt der Kurs folgende Themen ab:
- Grundlagen LLMs (Tokens, Embeddings, Transformer etc.)
- Nutzung von kommerziellen und Open Source LLMs (APIs, Libraries, Prompt Engineering)
- Anwendungsbereiche für KI/LLM-basierte Anwendungen (Klassifikation, Topic Modeling, Semantische Suche, Multimodale Anwendungen etc.)
- Architekturen für KI/LLM-basierte Anwendungen (insb. RAG)
- Sicherheitsaspekte (incl. möglichen Lösungsansätzen)
- Vorgehensweisen zur Bewertung und Steuerung aus EA-Sicht
Schulungsdauer
1 Tag