Lernlabor Cybersicherheit 970/485
sarayut sy/ Fraunhofer FOKUS

Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen und Workflows

Einführung in die Integration von LLMs für innovative App-Entwicklung

Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen und praktischen Fähigkeiten, um Large Language Models (LLMs) in Anwendungen und Workflows zu integrieren. Ideal für Einsteiger mit Basic-Programmierkenntnissen.


Die Integration von LLMs: Herausforderungen und Möglichkeiten für Entwickler

Die zunehmende Relevanz von Large Language Models (LLMs) in der Softwareentwicklung und Automatisierung schafft neue Herausforderungen für Entwickler:innen. Einsteiger, die Anwendungen und Workflows mit LLMs erstellen möchten, stehen vor komplexen Fragen: 

Wie lassen sich LLMs in bestehende Systeme integrieren? 

Welche Frameworks und Technologien sind am effektivsten? 

Wie optimiert man Kosten und steigert gleichzeitig die Effizienz? 

Dieser Kurs richtet sich an Personen mit grundlegenden Programmierkenntnissen, die ihre Fähigkeiten erweitern und moderne KI-Technologien in ihre Projekte einbinden möchten.

Effiziente Integration von LLMs in Anwendungen und Workflows: Von den Grundlagen bis zur Produktion

Dieses Seminar bietet Ihnen eine praxisorientierte Einführung in die Entwicklung von Anwendungen und Workflows, die auf LLMs basieren. Sie lernen die Grundlagen der LLM-Technologie, erhalten Einblicke in verschiedene Tools und Frameworks und bauen Ihre Fähigkeiten durch praktische Übungen aus. Themen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Prompt Engineering, Fine-Tuning und MLOps werden umfassend behandelt. 

Durch die Kombination von Theorie und Praxis erlangen Sie die Fähigkeiten, LLMs effizient zu integrieren und Workflows zu automatisieren. Der Kurs richtet sich speziell an Einsteiger mit grundlegenden Programmierkenntnissen und bereitet Sie auf die Anforderungen moderner KI-Anwendungen vor.

Nach dem Seminar können Sie...

  • Anwendungen und Workflows mit LLMs entwickeln und optimieren.
  • Frameworks wie LangChain und Transformers effektiv nutzen.
  • LLMs an spezifische Anforderungen anpassen, z. B. durch Fine-Tuning.
  • Workflows automatisieren und mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) erweitern.
  • Tools für Monitoring, Testing und Skalierung einsetzen.
  • LLMs sicher und effizient in der Produktion verwenden. 

Dieses Seminar bietet Ihnen...

  • Eine umfassende Einführung in die Welt der LLMs, speziell für Einsteiger.
  • Praktische Übungen zur Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen.
  • Expertenwissen über Frameworks und Tools wie LangChain, RAG und MLOps.
  • Unterstützung durch erfahrene Referenten und praxisorientierte Inhalte.
  • Die Möglichkeit, modernste Technologien in Ihre Projekte zu integrieren.

Übersicht zur Schulung

Veranstaltungsform

Präsenz, Online oder Inhouse

Dauer

2 Tage

SpracheDeutsch oder Englisch
LevelBasic
Inhalte

- Einführung in LLMs: Geschichte, Anbieter, Anwendungen.

- Praktische Entwicklung von LLM-Anwendungen: Prompt Engineering, Fine-Tuning, Domain-Adaption.

- Workflows und Produktion: RAG, Agenten, Automatisierung, MLOps. 

Lernziele

- Grundlagen von LLMs verstehen.

- Effektive Integration von LLMs in Anwendungen und Workflows.

- Techniken zur Optimierung und Automatisierung kennenlernen.

- Fähigkeiten zur Skalierung und Produktion entwickeln.  

Zielgruppe

- Einsteiger mit Grundkenntnissen in Python und Systeminstallation.

- Entwickler:innen, die LLMs in ihre Projekte integrieren möchten.

- Fachleute aus IT oder Softwareentwicklung, die neue Technologien erkunden wollen. 

Voraussetzungen

- Grundkenntnisse in Python.

- Erfahrung mit der Installation und Einrichtung von Systemen.

- Interesse an der Entwicklung und Automatisierung von Anwendungen.

DevOps-Kenntnisse sind nützlich, aber keine Voraussetzung. 

Referent

Dorian Knoblauch (dorian.knoblauch@fokus.fraunhofer.de):

• >5 Jahre Berufserfahrung im Bereich ML

• Wiss. Publikationen zu Forschungs-themen mit Fokus auf ML, Auditierung- und Prüfung von KI und Security

• Trainer in der Fraunhofer Academy

KostenAuf Anfrage
INNO, FOKUS-Akademie, Kontakt, 04.06.2022
golubovy/ iStock

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