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Schulung Hugging Face und seine Rolle im NLP- und KI-Bereich
Hugging Face für Textklassifikation, Sprachgenerierung und mehr
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Beschreibung
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einem weiteren KI Seminar aus unserem Angebot.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Hugging Face zur Entwicklung und Implementierung von NLP-Modellen zu nutzen. Sie kennen die Unterschiede zu anderen LLMs wie GPT-4 und können geeignete Modelle für spezifische Anwendungsfälle auswählen und einsetzen.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in Hugging Face und seine Rolle im NLP- und KI-Bereich
- Überblick über Hugging Face und seine Entwicklung: Geschichte, Mission und Positionierung als führende Plattform im Bereich Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen.
- Wichtige Hugging Face-Bibliotheken: Einführung in die Kernbibliotheken wie Transformers, Datasets und Tokenizers, die die Arbeit mit NLP-Modellen und deren Feinabstimmung erleichtern.
- Anwendungsbereiche und Zielgruppen: Einsatzmöglichkeiten von Hugging Face in Textklassifikation, Sentimentanalyse, Sprachgenerierung, Entitätenextraktion und anderen Anwendungsfeldern.
- Vergleich von Hugging Face mit anderen KI-Plattformen und Modellen
- Hugging Face vs. OpenAI (GPT-4 und GPT-4-turbo): Vergleich der Stärken und Schwächen von Hugging Face-Modellen im Vergleich zu den neuesten GPT-4-Versionen, insbesondere hinsichtlich Flexibilität, Kosten und Anpassbarkeit.
- Hugging Face vs. Cohere und Anthropic (Claude): Einführung in alternative KI-Plattformen, ihre besonderen Stärken und Schwächen und die Rolle von Hugging Face als Open-Source-Alternative.
- LLMs wie Falcon, LLaMA und Bloom: Vorstellung einiger alternativer Modelle, die auf Hugging Face verfügbar sind, und deren Eignung für spezifische Anwendungsfälle.
- Kompatibilität und Integration in Unternehmen: Besprechung der Herausforderungen und Möglichkeiten zur Integration von Hugging Face- und externen LLM-Modellen in bestehende Unternehmensinfrastrukturen.
- Der Hugging Face Model Hub und seine Modellbibliothek
- Der Hugging Face Model Hub und seine Funktionen: Einführung in die Open-Source-Modellbibliothek und deren Nutzung für verschiedene NLP-Aufgaben und -Anwendungen.
- Vorgefertigte Modelle und deren Anwendung: Überblick über gängige Modelle wie BERT, T5, RoBERTa und GPT-4-tuned Modelle und ihre jeweiligen Einsatzfelder.
- Community-Modelle und Zusammenarbeit: Bedeutung der Community-Modelle und wie Unternehmen und Entwickler zur Modellbibliothek beitragen können.
- Lizenzierung und ethische Überlegungen: Richtlinien und Lizenzmodelle der Hugging Face-Plattform und ihre Relevanz für ethische Nutzung und Compliance.
- Training und Feinabstimmung von Modellen mit Transformers
- Feinabstimmung und Transferlernen: Grundlagen des Trainings vortrainierter Modelle und deren Feinabstimmung auf unternehmensspezifische Aufgaben.
- Hyperparameter-Tuning und Evaluierung: Techniken zur Optimierung der Modellleistung und Evaluierung der Ergebnisse für spezifische Anwendungsbereiche.
- Trainingsdatenvorbereitung: Wichtigkeit der Datenvorbereitung und -aufbereitung, einschließlich Tokenisierung und Datenaugmentation.
- Modelleffizienz und Skalierbarkeit: Anpassung und Optimierung von Modellen für ressourcenintensive Aufgaben und die effiziente Nutzung in produktionsnahen Systemen.
- Datenmanagement und Datasets
- Die Datasets-Bibliothek von Hugging Face: Überblick über die Datasets-Bibliothek und ihre Anwendbarkeit für diverse NLP- und ML-Projekte.
- Auswahl und Anpassung von Datensätzen: Vorstellung gängiger NLP-Datensätze wie SQuAD, GLUE und IMDB, die für Sprachverarbeitungsprojekte relevant sind.
- Erstellen und Hochladen eigener Datensätze: Anleitung zur Erstellung und Veröffentlichung eigener Datensätze im Hugging Face Hub.
- Datenqualität und Vorverarbeitung: Wichtigkeit der Datenqualität und Techniken zur Filterung und Vorverarbeitung zur Sicherstellung hoher Modellgenauigkeit.
- Erweiterte Sprachverarbeitung und Textgenerierung
- Sprachgenerierung mit GPT-4 und T5: Nutzung moderner Sprachmodelle wie GPT-4 und T5 zur Textgenerierung für Anwendungen wie Content-Erstellung und Chatbots.
- Textklassifikation und Sentimentanalyse: Implementierung von Textklassifikationsmodellen für die Erkennung von Themen und Stimmungen in Texten.
- Fragebeantwortung und Informationenextraktion: Einsatz von Hugging Face-Modellen zur Entwicklung von Fragebeantwortungssystemen und zur Extraktion relevanter Informationen.
- Zusammenfassung und Übersetzung: Automatisierte Textzusammenfassung und Übersetzungen mit Hilfe von NLP-Modellen und KI-basierten Systemen.
- Pipelines und Integrationen für verschiedene Anwendungsfälle
- Nutzung von Pipelines in Hugging Face: Einführung in die vorgefertigten Hugging Face-Pipelines zur Vereinfachung von NLP-Aufgaben.
- Multitasking und parallele Verarbeitung: Möglichkeiten zur parallelen Nutzung eines Modells für mehrere Aufgaben und Workflows.
- Integration in Echtzeitanwendungen: Strategien zur Implementierung von Hugging Face-Modellen in Echtzeitlösungen wie Chatbots und automatisierte Assistenten.
- Verwendung in Unternehmenssystemen: Möglichkeiten zur Einbindung von NLP-Modellen in CRM- und ERP-Systeme zur Verbesserung der Kundeninteraktion und Prozessautomatisierung.
- Deployment und Skalierung von Hugging Face-Modellen
- Deployment-Optionen für KI-Modelle: Einführung in die Bereitstellungsoptionen für Hugging Face-Modelle, einschließlich cloudbasierter Lösungen und Inferenz-API.
- Inferenz-API und Skalierbarkeit: Nutzung der Hugging Face Inference API zur Skalierung und schnellen Implementierung in Produktionssystemen.
- Optimierung und Ressourcenmanagement: Tipps zur Optimierung der Modellleistung und zur effizienten Nutzung von Cloud-Ressourcen.
- Kostenmanagement: Strategien zur Reduzierung der Kosten bei der Modellnutzung und Skalierung im Unternehmensumfeld.
- Ethik, Fairness und Sicherheit bei der Nutzung von KI-Modellen
- Bias und Fairness in KI-Modellen: Umgang mit Verzerrungen in Trainingsdaten und Maßnahmen zur Verbesserung der Fairness in KI-Modellen.
- Ethische Nutzung von Sprachmodellen: Auseinandersetzung mit den ethischen Herausforderungen und Verantwortlichkeiten bei der Implementierung von KI-Lösungen.
- Datenschutz und Compliance: Einhaltung von Datenschutzstandards und rechtlichen Vorschriften beim Einsatz von NLP- und KI-Modellen.
- Best Practices für sichere KI-Systeme: Strategien zur Sicherstellung der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen in KI-gesteuerten Anwendungen.
- Zukunftsperspektiven und Trends in NLP und KI
- Aktuelle Entwicklungen in NLP und auf Hugging Face: Überblick über neue Technologien und Trends im NLP-Bereich und ihre Implementierung auf Hugging Face.
- Entwicklung multimodaler Modelle: Einführung in multimodale Modelle, die Text, Bild und andere Datenquellen kombinieren können.
- Zukunftstrends in LLMs und Open-Source-KI: Vorstellung kommender Modelle und Projekte sowie die Rolle von Open-Source-Initiativen für die Weiterentwicklung von LLMs.
- Forschung und Weiterentwicklung in der Spracherkennung und Verarbeitung: Diskussion über Fortschritte und Forschungsergebnisse in der automatisierten Sprachverarbeitung und ihre Bedeutung für die Zukunft der KI.
Zielgruppe & Vorkenntnisse
Dieses Seminar richtet sich an Entwickler, Data Scientists, KI-Ingenieure und IT-Manager, die Hugging Face für NLP- und maschinelle Lernprojekte einsetzen möchten. Grundkenntnisse in Python und maschinellem Lernen sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
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| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen