Das Weiterbildungsangebot des TZLR umfasst eine Vielzahl an Workshops jeweils in drei Niveaustufen.
Alle Angebote und Niveaustufen richten sich an Unternehmen, Verwaltung, wissenschaftliche Einrichtungen. Bei Interesse kontaktieren Sie uns gerne!
Lernende Systeme
Grundlagen
Dauer: 60 Minuten
Der Einstiegsworkshop vermittelt die Grundlagen des Maschinellen Lernens und gibt einen Überblick über Methoden und verschiedene ausgewählte Anwendungen. Es wird kein Wissen zu KI vorausgesetzt.
Theorie & Praxis
Dauer: 120 Minuten
Der Workshop für Fortgeschrittene wiederholt die Grundlagen des Maschinellen Lernens und vertieft diese in Theorie und Methoden. Anhand praktischer Anwendungen werden weitere Verfahren des Maschinellen Lernens vermittelt. Es wird kein Wissen zu KI vorausgesetzt, ein allgemeines Verständnis wird allerdings empfohlen.
Hands-On
Dauer: 180 Minuten
Voraussetzung: Pythonkenntnisse
Im praktisch-orientierten Hands-On-Workshop werden Theorie und Methoden des Maschinellen Lernens zunächst vermittelt und anschließend in kleinen anschaulichen Beispielen in der Programmiersprache Python individuell implementiert und getestet.
Large Language Models (LLMs)
Grundlagen
Dauer: 60 Minuten
Im Einstiegsworkshop werden zunächst Methoden von klassischen Sprachmodellen vermittelt, um anschließend auf die Funktionsweisen von LLMs einzugehen. Dabei wird näher auf die einzelne notwendige Verarbeitungsschritte eingegangen und wie ein LLM mit einer domänen-spezifischen Wissensdatenbank arbeiten kann. Es wird kein Wissen zu KI vorausgesetzt.
Theorie & Praxis
Dauer: 120 Minuten
Der Workshop für Fortgeschrittene beinhaltet theoretisches Methodenwissen zu klassischen Sprachmodellen und spezielle Vertiefungen zu LLMs. Im praktischen Teil des Workshops wird näher auf verschiedene Techniken des Prompt Engineerings eingegangen und wie LLMs mit einer domänen-spezifischen Wissensdatenbank arbeiten kann. Es wird kein Wissen zu KI vorausgesetzt.
Hands-On
Dauer: 180 Minuten
Voraussetzung: Pythonkenntnisse
Im praktisch-orientierten Hands-On-Workshop werden Theorien und Methoden von klassischen Sprachmodellen sowie LLMs vermittelt und auf Prompt-Engineering-Techniken eingegangen sowie getestet. Zusätzlich werden Methoden von Word-Embeddings und Vektor-Datenbanken vermittelt und schließlich ein eigenes Retrieval Augmented Generation (RAG) System in Python implementiert.