Hands on: Generative KI verstehen und anwenden

Die Schulung vermittelt einen Überblick in die Thematik generative KI mit Fokus auf Anwendungen mit LLMs, RAG, Agenten. Sie lernen wichtige Grundlagen kennen und können Ihr Wissen direkt durch praktische Hands-On-Übungen mit gängigen Werkzeugen erweitern. Nach der Schulung sind Sie in der Lage, u.a. die Möglichkeiten und Umsetzungsoptionen generativer KI-Lösungen zu bewerten und erste eigene Vorhaben anzugehen.

• ... die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und generativen KI verständlich erklären und deren Anwendungen in der Praxis identifizieren.
• ... ein Verständnis dafür entwickeln, wie man Open Source LLMs betreiben kann und wo man die relevanten Informationen findet, um geeignete Modelle für verschiedene Anwendungsfälle auszuwählen.
• ... Retrieval Augmented Generation (RAG) anwenden und die wichtigsten Aspekte bei der Implementierung und Evaluierung eines RAG-Systems berücksichtigen.
• ... effektive Prompts erstellen und die Techniken des Prompt Engineerings nutzen, um LLMs optimal einzusetzen.
• ... die Potenziale und Herausforderungen von generativen KI-Technologien bewerten und passende Strategien für deren Implementierung in Ihren Projekten entwickeln. 

• ... einen fundierten Überblick über die Grundlagen und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und generativen KI-Technologien.
• ... praxisnahe Einblicke in den Betrieb von Open Source LLMs und deren Vorteile sowie Herausforderungen.
• ... Kenntnisse zur Retrieval Augmented Generation (RAG) und deren Integration in bestehende Systeme.
• ... essentielle Techniken des Promptings, um die Leistungsfähigkeit von LLMs zu maximieren.
• ... die Möglichkeit, von Experten aus dem Data Science Team zu lernen und individuelle Fragen während der Fragerunden zu klären.

Inhalte

Der Kurs wird online in vier Terminen durchgeführt (s.u.). Jeder Termin dauert 3 Stunden, in welchen die notwendigen theoretischen Grundlagen vermittelt und gemeinsame praktische Übungsaufgaben u.a. mittels Jupyter Notebooks in der Gruppe bearbeitet werden. Am Ende eines Termins werden Vertiefungsaufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden herausgegeben. Jeder Teilnehmende hat dazu die Möglichkeit, sich individuell im Rahmen einer Chat-Funktionalität (Microsoft Teams) während der Bearbeitung unterstützen zu lassen. Die Bearbeitung der Aufgaben erfolgt durch jeden Teilnehmenden selbständig auf einer zur Verfügung gestellten Cloud-basierten Infrastruktur.

Die Installation von Software auf dem eigenen Rechner ist nicht erforderlich. 

Tag 1: Data Science - Basics - 4.11. 9:00-12:00 Uhr (3h)

• Motivation und Überblick
• Agiler Prozess anhand CRISP-DM
• Überblick Analysemethoden sowie Machine Learning & Deep Learning
• Überblick Generative KI

Tag 2: Generative KI - Basics - 6.11. 9:00-12:00 Uhr (3h)

• Bausteine und Komplexitätsstufen möglicher Anwendungen
• Deployment
• Prompt Engineering

Tag 3: Generative KI - Architekturen - 18.11. 9:00-12:00 Uhr (3h)

• Retrieval Augmented Generation (RAG) Architektur
• (Vektor-) Datenbanken
• Connectors, Chains & Workflow Part I
• Datenvorbereitung (bspw. IBM docling)

Tag 4: Generative KI - Deep Dive - 20.11. 9:00-12:00 Uhr (3h)

• Chatbots
• Agenten
• Connectors, Chains & Workflow Part II
• Best Practices & Empfehlungen
• Zusammenfassung und Abschluss

Zielgruppe

• Praktiker*innen, die ein Interesse an der Anwendung generativer KI haben.

Voraussetzungen:

• Teilnehmende sollten Erfahrung aus Projekten im Bereich Data Science mitbringen.
• Über grundlegende Programmierkenntnisse verfügen, idealerweise in Python. 

Die Bearbeitung der Aufgaben erfolgt durch jeden Teilnehmenden selbständig auf einer von uns zur Verfügung gestellten Cloud-basierten Infrastruktur.

Die Installation von Software auf dem eigenen Rechner ist nicht erforderlich. 

Für einen idealen Lernerfolg mit Transfer in Ihren eigenen Projektkontext empfiehlt es sich Zeit für die Nachbereitung und die Vertiefungsaufgaben zwischen den Tagen zu investieren. 

Methodik

Das Seminar wurde von Expertinnen und Spezialisten des Fraunhofer IESE konzipiert und bereits mehrfach erfolgreich durchgeführt. Die Seminar-Teilnehmenden werden von dem Fraunhofer IESE-Team betreut und erhalten unmittelbaren Zugriff auf die Expertise aus der Forschung und Praxis.

• Fragen können jederzeit gestellt werden
• Regelmäßige Feedback-Runden unterstreichen den interaktiven Seminarcharakter
• Übungs-Sessions in vielen Einheiten zur Anwendung und Vertiefung des Inhalts
• Multimediale Präsentation
• Live-Beispiele und Demonstrationen
• Weiterführende Vertiefungsaufgaben mit methodischen Ergänzungen

• Fraunhofer-Experten und Spezialistinnen 
• Theorie aus der Forschung und Projektarbeit
• Fachkenntnisse aus der Praxis