Tiefer Einstieg in KI-Systeme
Tauche tiefer in neuronale Netze, Large Language Models und KI-Systemdesign ein. Lerne, KI-Tools kritisch zu bewerten und verstehe die Technik hinter moderner KI.
Voraussetzungen: AI Branches
Fortgeschrittene Lernende, bereit für technische Tiefe
Neural networks explained simply — biological vs artificial neurons, layers, training, backpropagation, activation functions, and the difference between CNNs, RNNs, and Transformers. No maths required.
⏱️ 4 min readLearn prompt engineering from scratch — what it is, why it matters, 5 key techniques with practical examples, common mistakes to avoid, and the best tools to practise with.
⏱️ 4 min readGenerative AI explained simply — what it is, how it works (LLMs, diffusion models, GANs), real-world examples like ChatGPT and DALL-E, use cases, limitations, and how to learn it free.
⏱️ 4 min readAI Canopy ist ein Programm für Fortgeschrittene. Wir empfehlen, zuerst AI Branches abzuschließen, da Canopy tiefer in neuronale Netze, große Sprachmodelle und KI-Systemdesign eintaucht.
Rechne mit 5–6 Stunden für AI Canopy. Die technische Tiefe erfordert mehr Zeit zum Verstehen, aber jedes Konzept wird mit klaren Visualisierungen und Beispielen erklärt.
Ja! AI Canopy behandelt, wie große Sprachmodelle funktionieren, einschließlich der Transformer-Architektur, die ChatGPT, GPT-4 und ähnliche Modelle antreibt. Du wirst außerdem Prompt-Engineering-Techniken meistern.
Programmieren ist nicht erforderlich, aber grundlegendes technisches Verständnis hilft. Wir erklären neuronale Netze und LLMs konzeptuell mit Diagrammen und interaktiven Visualisierungen.
Ja! Ein personalisiertes Zertifikat ist nach Abschluss aller Lektionen verfügbar. Es zeigt dein Verständnis fortgeschrittener KI-Konzepte.
Prompt Engineering ist die Fähigkeit, effektive Anweisungen für KI-Modelle wie ChatGPT zu schreiben. Es ist eine der gefragtesten Fähigkeiten im KI-Zeitalter, und AI Canopy widmet mehrere Lektionen der Meisterung dieser Kunst.
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Understand the three major deep learning architectures and why transformers came to dominate modern AI.