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LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene

In dieser Schulung lernst Du, zentrale Funktionen im Themenfeld LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene sicher einzuordnen und typische Aufgaben praxisnah, strukturiert und nachvollziehbar umzusetzen.

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2 Tage

23 Standorte

Online & Präsenz

Nächster Termin: 22. – 23.10.2026 · 215 weitere verfügbar

ab 1.100,00 € zzgl. 19 % MwSt.

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Kursdetails

Das lernst Du

  • Du ordnest die zentralen Funktionen und Einsatzmöglichkeiten im Themenfeld LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene fachlich ein.
  • Du planst einen nachvollziehbaren Workflow für Aufgaben im Bereich Einführung in LLMs.
  • Du wendest Methoden aus dem Themenfeld Diffusion Modelle verstehen auf berufliche Aufgaben an.
  • Du erstellst und bearbeitest Ergebnisse zu Modelltraining und -anpassung zielgerichtet.
  • Du prüfst Arbeitsergebnisse aus dem Bereich Werkzeuge und Technologien auf Qualität und Eignung.
  • Du überträgst die erarbeiteten Methoden auf eigene Projekte und Arbeitsprozesse.

Überblick

Große Sprachmodelle und Diffusionsmodelle folgen grundlegend unterschiedlichen Funktionsprinzipien – ohne dieses Verständnis bleibt der gezielte Einsatz beider Modellarten oft oberflächlich. Diese Schulung gibt Dir eine Einführung in LLMs und vermittelt Dir, wie Diffusionsmodelle funktionieren und worin sich ihr Ansatz von klassischen neuronalen Netzen unterscheidet. Du lernst die Grundlagen von Modelltraining und -anpassung kennen, etwa den Umgang mit Fine-Tuning, und erhältst einen Überblick über gängige Werkzeuge und Technologien für die Arbeit mit beiden Modellarten. Anhand praxisnaher Übungen passt Du bestehende Modelle für eigene Anwendungsfälle an und erkennst typische Fehlerquellen beim Modelltraining und bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge. Die Schulung richtet sich an Personen mit Grundkenntnissen im Bereich KI, die ihr Verständnis von LLMs und Diffusionsmodellen vertiefen möchten. Nach dem Training kannst Du beide Modellarten fundiert einordnen und die Ergebnisse sicher in bestehende Entwicklungsprozesse übertragen.

Kursinhalte

Einführung in LLMs

  • Definition und Grundlagen
  • Funktionsweise und Architekturen
  • Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsgebiete

Diffusion Modelle verstehen

  • Grundlagen der Diffusionsmodelle
  • Mathematische Konzepte und Algorithmen
  • Vergleich mit anderen KI-Methoden

Modelltraining und -anpassung

  • Datenvorbereitung und Preprocessing
  • Trainingsmethoden und Algorithmen
  • Feinabstimmung und Hyperparameter-Optimierung

Werkzeuge und Technologien

  • Überblick über gängige Tools und Frameworks
  • Einführung in PyTorch, TensorFlow und andere Libraries
  • Nutzung von Cloud-Plattformen für KI-Modelle

Best Practices

  • Erfolgsstrategien und Projektmanagement
  • Fallstudien und Praxisbeispiele
  • Fehlervermeidung und Troubleshooting

Sicherheit und Ethik

  • Datenschutz und Sicherheitsaspekte
  • Ethische Herausforderungen und Lösungsansätze
  • Regulierungen und Bestimmungen

Zukunftsaussichten

  • Neue Trends und Entwicklungen
  • Innovationen und Forschung
  • Ausblick auf zukünftige Anwendungsmöglichkeiten

Zielgruppe & Voraussetzungen

Für wen der Kurs geeignet ist

  • Entwicklerinnen und Entwickler sowie technisch orientierte Fachkräfte
  • IT-, Daten- und Automatisierungsteams
  • Projektverantwortliche für digitale Lösungen
  • Alle, die LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene strukturiert und beruflich einsetzen möchten

Deine Vorteile

  • Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.

  • Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.

  • Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.

  • Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.

FAQ

Was lerne ich in der Schulung „LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene“?

In dieser Schulung lernst Du, zentrale Funktionen im Themenfeld LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene sicher einzuordnen und typische Aufgaben praxisnah, strukturiert und nachvollziehbar umzusetzen. Zu den Schwerpunkten gehören Einführung in LLMs, Diffusion Modelle verstehen, Modelltraining und -anpassung, Werkzeuge und Technologien, Best Practices und Sicherheit und Ethik.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler sowie technisch orientierte Fachkräfte, IT-, Daten- und Automatisierungsteams und Projektverantwortliche für digitale Lösungen sowie alle, die LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene strukturiert und beruflich einsetzen möchten.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?

Grundlegende Kenntnisse in maschinellem Lernen und Programmierung sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?

Zu den Schwerpunkten gehören Einführung in LLMs, Diffusion Modelle verstehen, Modelltraining und -anpassung, Werkzeuge und Technologien, Best Practices, Sicherheit und Ethik und Zukunftsaussichten.

Wie praxisnah ist die Schulung?

Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Best Practices, Sicherheit und Ethik und Zukunftsaussichten auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.

Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du ordnest die zentralen Funktionen und Einsatzmöglichkeiten im Themenfeld LLMs und Diffusionsmodelle für Fortgeschrittene fachlich ein; Du planst einen nachvollziehbaren Workflow für Aufgaben im Bereich Einführung in LLMs; Du wendest Methoden aus dem Themenfeld Diffusion Modelle verstehen auf berufliche Aufgaben an; Du erstellst und bearbeitest Ergebnisse zu Modelltraining und -anpassung zielgerichtet; Du prüfst Arbeitsergebnisse aus dem Bereich Werkzeuge und Technologien auf Qualität und Eignung; Du überträgst die erarbeiteten Methoden auf eigene Projekte und Arbeitsprozesse.

Wird im Seminar auch das Thema „Werkzeuge und Technologien“ behandelt?

Ja. „Werkzeuge und Technologien“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Überblick über gängige Tools und Frameworks, Einführung in PyTorch, TensorFlow und andere Libraries und Nutzung von Cloud-Plattformen für KI-Modelle.

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  • Umbuchung möglich