KI Seminar
Dein KI Kurs mit Dominik Wojcik

Das wirst Du im KI Seminar lernen

• Geschichte und Entwicklung der KI
• Grundlagen von Transformer-Modellen
• Evolution von GPT-1 bis GPT-4
• Einführung in die Langchain-Technologie
• Praktisches Fine-Tuning von ChatGPT
• Vergleich verschiedener Large-Language-Modelle
• Effektive Prompting-Strategien
• Anwendungen von KI im Online-Marketing
• API-Nutzung und Automatisierung
• Zukunft der Multimodalität mit OpenAI Whisper und GPT-4 Vision

Die Agenda für das KI Online Marketing Seminar

Kapitel 1: Einführung in KI: Von Grundkonzepten bis zu aktuellen Entwicklungen

• Historie der KI: Eliza und der Beginn der Large-Language-Modelle
• Evolution der KI-Modelle: Von RNNs und LSTMs zu Transformer-Technologie
• Bedeutung und Impact von Transformer-Technologie in der KI
• KI-Anwendungen in der Praxis: NLP, AGI, LLMs und verschiedene Lernmethoden
• Machine Learning: Unterschiede und Anwendungen von Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
• Einführung in Natural Language Processing (NLP)
• Zukunftsaussichten und Entwicklungen in der KI

Kapitel 2: Transformer-Modelle und Temperature in KI: Entdecken und Verstehen

• Einführung in Transformer-Modelle
• Grundlagen der Large-Language-Modelle
• Bedeutung und Funktion von Temperature in KI
• Trainingsprozesse und Modellbewertung
• Verhältnis neuronaler Netze zu menschlichen Gehirnen
• Customized GPTs und ihre Anwendungen
• Embeddings in KI-Systemen

Kapitel 3: Evolution der Large-Language-Modelle: Von GPT-1 bis GPT-4 und darüber hinaus

• Entwicklungsgeschichte der Large-Language-Modelle (LLMs).
• Parameterwachstum von GPT-1 bis GPT-4.
• Training und Datenquellen von LLMs.
• Multimodal-Fähigkeiten von fortschrittlichen Modellen.
• Einfluss von GPT-4 und ChatGPT in der Technologie.
• Herausforderungen und Grenzen von LLMs.
• Ethik und soziale Auswirkungen von KI-Modellen.

Kapitel 4: ChatGPT 4: Multimodalität und erweiterte Einsatzmöglichkeiten

• Unterschiede zwischen ChatGPT 3.5 und GPT-4.
• Multimodal-Fähigkeiten von GPT-4.
• Einsatz von ChatGPT-Plugins und App-Integration.
• Webbrowsing und Informationsbeschaffung.
• Analyse- und Programmiermöglichkeiten.
• Anwendungsbereiche und Zielgruppen von GPT-4.
• Grenzen und Entwicklungspotenziale von ChatGPT.
• Visualisierung und Kreativität mit DALLE 3.

Kapitel 5: Langchain-Technologie und autonome GPT-Systeme: Erweiterung des Speicher- und Verarbeitungshorizonts

• Entwicklung und Rolle der Langchain-Technologie.
• Funktionsweise und Anwendungsbereiche von Langchain.
• Verhältnis von Langchain zur Token-Kapazität von GPT-4.
• Einsatzmöglichkeiten für autonome GPT-Systeme.
• Herausforderungen und Potenziale autonomer GPT-Agenten.
• Entscheidungskriterien für den Einsatz von Langchain und alternativen Technologien.
• Effizienzgewinnung und Kostenreduktion durch Langchain.

Kapitel 6: Fine-Tuning von ChatGPT: Eigene Daten trainieren und anpassen

• Grundlagen des Fine-Tunings von ChatGPT-Modellen.
• Datensammlung und -aufbereitung für das Training.
• Erstellen von Beispielen und Kontext-Prompts.
• Trainingsprozess und Modell-Optimierung.
• Einsatzbereiche und Vorteile eines feingetunten ChatGPT-Modells.
• Herausforderungen und Best Practices beim Fine-Tuning.
• Live-Demonstration: Erstellen und Testen eines feingetunten Modells.

Kapitel 7: Überblick und Vergleich: Verschiedene Large-Language-Modelle neben ChatGPT

• Alternativen zu ChatGPT und deren Entwicklungen.
• Vorstellung von Google Bart und Google Gemini.
• Erkundung von Entropic und deren Token-Kapazitäten.
• Einblick in die deutsche KI-Szene mit Aleph Alpha.
• Vergleichstabelle zu verschiedenen Large-Language-Modellen.
• Betrachtung von Modellen aus dem Darknet und deren Implikationen.
• Einsatz von LM Studio AI für lokale Modell-Interaktionen.

Kapitel 8: Prompting-Strategien für Large-Language-Modelle

• Bedeutung von effektivem Prompting für Large-Language-Modelle.
• Tipps und Techniken für gutes Prompting.
• Wichtige Faktoren wie Tonfall, Struktur, Rolle, Zielsetzung und Kontext.
• Berücksichtigung von Umfang, Keywords und Beschränkungen.
• Einsatz von Beispielen und Zielgruppenanpassung.
• Spezifische Anforderungen an die Sprache und Formatierung.
• Berücksichtigung von Sensibilitäten und Vermeidung von Voreingenommenheit.
• Qualitätssicherung und Überprüfung der Ergebnisse.
• Nutzung von Tools und Ressourcen zur Prompt-Optimierung.

Kapitel 9: Prompt-Techniken und Frameworks für Large-Language-Modelle

• Grundlagen und Bedeutung von effektiven Prompts bei Large-Language-Modellen.
• Vorstellung verschiedener Prompt-Techniken wie Zero-Shot-Prompting und Chain of Thoughts.
• Erläuterung unterschiedlicher Frameworks (RTF, RODES und mehr…) für spezifische Anwendungsfälle.
• Praktische Beispiele und Tipps zur Optimierung von Prompts.
• Bedeutung von Prompts im Kontext der Entwicklung von KI-Modellen.

Kapitel 10: Bildgenerierung mit KI: Midjourney und Stable Diffusion

• Einführung in die KI-gestützte Bildgenerierung
• Vorstellung und Vergleich von Midjourney und Stable Diffusion
• Tipps und Tricks zur effektiven Nutzung der Bild-KI-Tools
• Anwendungsbeispiele und kreative Möglichkeiten
• Diskussion über ethische und rechtliche Aspekte der KI-generierten Bilder

Kapitel 11: Einsatz von Large-Language-Modellen im Online-Marketing

• Nutzung von Large-Language-Modellen für SEO und Content-Marketing
• Erstellung von qualitativ hochwertigem, zielgerichtetem Content
• Entwicklung von Multimodal-Content für Social Media Kanäle
• Verbesserung der User und Customer Experience durch KI-gestützte Inhalte
• Kreative und effiziente Strategien zur Content-Erstellung und -Optimierung

Kapitel 12: Einsatz von APIs und Automatisierung im Online-Marketing mit LLMs

• Anpassung von API-Parametern: Optimierung der Content-Erstellung durch Einstellungen wie Temperatur und Top-P
• Effiziente Nutzung von Prompts: Entwicklung effektiver Prompts für spezifische Anwendungsfälle
• Quiz- und FAQ-Generierung: Einsatz von Large-Language-Modellen für interaktiven Content
• Bilderkennung und -generierung: Anwendung von KI-Modellen wie DALL-E und GPT Vision im Marketing
• Kostenoptimierung und -management: Effiziente Nutzung der API unter Berücksichtigung der Kosten
• Automatisierung von Content-Erstellung und -Aktualisierung: Nutzung von LLMs für effizientes Content-Management

Kapitel 13: Die Zukunft der Multimodalität in KI: Von Whisper bis TikTok-Videos

• Überblick über OpenAI Whisper und dessen Anwendungsmöglichkeiten
• Einsatz und Funktionen von GPT-4 Vision für die Bildanalyse
• Nutzung von Text-to-Speech-Technologien in der Praxis
• Anleitung zur Erstellung von TikTok-Videos und YouTube-Shorts mit KI
• Kreative Integration verschiedener KI-Modelle in Marketingstrategien
• Ausblick auf die Zukunft und neue Entwicklungen im Bereich KI