Large Language Models (LLMs) verändern die Landschaft wissenschaftlicher Forschung und industrieller Anwendungen rasant.
Der zweitägige Kurs „LLMs in Science & Industry“ des ScaDS.AI Dresden/Leipzig bietet eine umfassende und praxisorientierte Einführung in die zentralen Konzepte, Methoden und Werkzeuge moderner LLMs. Der Schwerpunkt liegt auf deren effektiver und verantwortungsvoller Anwendung in wissenschaftlichen und industriellen Kontexten.
Programm
Die Teilnehmer erhalten eine solide Grundlage in Deep Learning und LLM-Architekturen und lernen Techniken für effizientes Training und Inferenz kennen. Darüber hinaus lernen sie, wie sie Modelle für domänenspezifische Aufgaben feinabstimmen und bewerten können. Der Kurs befasst sich auch mit rechtlichen und ethischen Überlegungen, dem Umgang mit Daten und innovativen Ansätzen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Das Programm umfasst die folgenden Themen:
- Grundlagen des Deep Learning und großer Sprachmodelle
- Training großer Sprachmodelle, Skalierungsgesetze
- Ressourceneffiziente Inferenz, Destillation, Pruning
- Feinabstimmung eines LLM
- Evaluierung großer Sprachmodelle
- Datensätze & rechtliche Aspekte von LLMs
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Arbeiten Sie an Ihren eigenen Daten Sessions
Methodischer Ansatz
Das zweitägige Programm kombiniert von Experten geleitete Vorträge mit praktischen Sitzungen, einschließlich der Möglichkeit, mit Ihren eigenen Daten zu arbeiten. Ein spezielles Networking-Event bietet Raum für den Austausch und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen.
Zielpublikum
Diese Schulung richtet sich an Forscher, Ingenieure und Fachleute.
Die Teilnahmegebühr beinhaltet alle Sitzungen und Workshops sowie Mittagessen, Snacks und den Gesellschaftsabend. Unterkunft und Anreise sind leider nicht in der Teilnahmegebühr enthalten und müssen selbst organisiert werden.
Termine:
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Montag 12.05.2025 / 09:00 Uhr - Dienstag 13.05.2025 / 18:00 Uhr
Kosten: 220,00 € Anmeldung erforderlich: Ja freie Plätze
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Bei Fragen rund um die Teilnahme hilft Ihnen Daniela Kulik gerne weiter.
T:
+49 341 1267-1328
M:
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F: +49 341 1267-1422
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