Sprachmodelle verstehen lernen
Wir bereiten Sie darauf vor, wie Large Language Models funktionieren und wo sie sinnvoll eingesetzt werden können – ohne Versprechungen, nur fundiertes Wissen.
Wie unsere Weiterbildung aufgebaut ist
Das Programm orientiert sich an realen Projektsituationen. Sie lernen schrittweise, wie LLMs arbeiten und welche Möglichkeiten – aber auch Grenzen – diese Technologie hat. Keine schnellen Lösungen, sondern solides Grundlagenwissen.
Technische Grundlagen
Sie erarbeiten sich ein Verständnis dafür, wie neuronale Netze Sprache verarbeiten. Das klingt erstmal abstrakt, wird aber schnell praktisch, wenn man sieht, wie Modelle trainiert werden.
Anwendungsfälle analysieren
Wir schauen uns gemeinsam an, wo LLMs bereits eingesetzt werden – von Textanalyse bis zur automatisierten Dokumentation. Dabei sprechen wir auch darüber, was nicht funktioniert.
Eigene Experimente durchführen
In dieser Phase testen Sie selbst verschiedene Modelle und lernen, wie man Prompts strukturiert und Ausgaben bewertet. Es geht um Trial-and-Error, nicht um perfekte Ergebnisse.
Unsere methodische Herangehensweise
Wir kombinieren theoretisches Wissen mit praktischen Übungen. Das bedeutet: Sie lesen nicht nur Paper, sondern probieren die Konzepte direkt aus. Manchmal funktioniert etwas nicht beim ersten Mal – genau dann lernen Sie am meisten.
Die Gruppengröße bleibt überschaubar, damit wir auf individuelle Fragen eingehen können. Jeder bringt andere Vorkenntnisse mit, und das ist auch gut so.
- Hands-on Arbeit mit verschiedenen Modellarchitekturen
- Diskussion aktueller Forschungsergebnisse
- Praxisnahe Beispiele aus verschiedenen Branchen
- Regelmäßiger Austausch über Herausforderungen
Konkrete Anwendungsbereiche
LLMs lassen sich in vielen Kontexten nutzen – aber nicht überall macht der Einsatz Sinn. Wir zeigen Ihnen, wo die Technologie tatsächlich Mehrwert bringt und wo klassische Methoden besser funktionieren.
Textverarbeitung und Analyse
Sie lernen, wie man große Textmengen strukturiert analysiert und Informationen extrahiert. Das funktioniert bei manchen Dokumententypen besser als bei anderen.
Beispiel: Eine Versicherung nutzt LLMs zur Vorsortierung von Schadensmeldungen. Die Modelle erkennen Kategorien und leiten Fälle weiter – aber die finale Bewertung bleibt bei Menschen.
Generierung von Inhalten
Automatisch erstellte Texte können in bestimmten Bereichen Zeit sparen – etwa bei standardisierten Berichten oder Zusammenfassungen.
Beispiel: Ein Forschungsteam lässt täglich wissenschaftliche Abstracts zusammenfassen. Das spart Zeit für die erste Sichtung, ersetzt aber nicht das genaue Lesen wichtiger Paper.
Datenextraktion und Strukturierung
LLMs können unstrukturierte Daten in strukturierte Formate überführen – sofern die Ausgabequalität regelmäßig geprüft wird.
Beispiel: Eine Anwaltskanzlei extrahiert Vertragsdaten aus Altdokumenten. Die Fehlerquote liegt bei etwa 8%, deshalb läuft eine manuelle Prüfung parallel.
Sprachübersetzung und Lokalisierung
Moderne Modelle übersetzen kontextsensibler als frühere Systeme – aber gerade bei Fachbegriffen braucht es oft noch menschliche Kontrolle.
Beispiel: Ein Softwareunternehmen nutzt LLMs für erste Übersetzungsentwürfe ihrer Dokumentation. Native Speaker überarbeiten dann die Texte vor der Veröffentlichung.
Was Sie nach dem Programm können
Nach Abschluss der Weiterbildung haben Sie ein realistisches Bild davon, was mit LLMs möglich ist. Sie können einschätzen, ob ein Anwendungsfall Potenzial hat oder ob andere Technologien besser passen würden.
Modellarchitekturen verstehen
Prompts gezielt formulieren
Outputs kritisch bewerten
Grenzen der Technologie erkennen
Projekte realistisch planen
Mit API-Schnittstellen arbeiten
Interesse an fundierter Weiterbildung?
Wenn Sie verstehen möchten, wie LLMs wirklich funktionieren und wo sie sinnvoll einsetzbar sind, sprechen Sie uns an. Die nächsten Programme starten in einigen Monaten – es gibt keine festen Termine, aber wir informieren Sie gerne über Möglichkeiten.
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