KI Komplett: Eigene Modelle, Apps, ChatGPT, GPTs & mehr from Udemy

Willkommen zu 'KI Komplett: Erstelle eigene Modelle & Apps mit GPTs & mehr' - Deine Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz.

In diesem Kurs tauchst du tief in das Herz der KI ein und erfährst, wie du mit den neuesten Technologien wie ChatGPT, GPTs, der Assistant API, Diffusionsmodellen, Google Colab & mehr eigene Modelle und Apps erstellst.

Stell dir vor, du könntest:

Fundierte Kenntnisse über KI, Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netzwerke erlangen.
Die Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) und Diffusionsmodellen verstehen und anwenden.
Eigene GPT-basierte Apps und Assistenten entwickeln, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können.
Dein Wissen über Sprach- und Bilderkennung vertiefen und praktische Anwendungen erstellen.
Geld verdienen mit dem GPT Store

Dieser Kurs bietet dir eine breite Palette an Wissen und Fähigkeiten:

Grundlagen und Fortgeschrittenes:

Einführung in die Welt der KI, von ihren Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Konzepten.
Geschichte und Entwicklung der KI, von DeepMind bis AlphaGo.
Verständnis und Anwendung der OpenAI API und Assistant API.

Praktische Anwendungen:

Bau eigener GPTs und Integration von ChatGPT in benutzerdefinierte Anwendungen wie Webseiten.
Entwicklung von Apps unter Verwendung von Google Colab, GitHub und verschiedenen Programmiersprachen.
Fortgeschrittene Techniken wie Fine-Tuning von LLMs und Diffusionsmodellen, einschließlich eigener Modellerstellung und Lora Fine-Tuning zum erstellen von spezifischen Bildern.

Branchenspezifische Anwendungen:

Erstellen von Musikvideos, Social-Media-Content und Deepfakes mit Stable Diffusion & Google Colab.
Nutzung von Text-to-Speech-Technologien und KI-Avataren wie zb. Whisper von OpenAI oder Elevenlabs
Erkundung von Möglichkeiten, wie GPTs zur Lead-Generierung und in Geschäftsanwendungen genutzt werden können.

Ethische Betrachtungen:

Diskussion über ethische Bedenken, Urheberrechte und Datenschutz im Kontext der KI.

Danaben wirst du noch wichtige Tools wie Node.JS, Flowise, StackAI, Voiceflow, Dall-E 3, Midjourney, Stable Diffusion, Leonardo AI, D-ID & viele mehr kennenlernen.

Dieser Kurs ist ideal für alle, die tiefer in die Welt der KI eintauchen möchten – von Entwicklern, über Kreative, bis hin zu Unternehmern aber auch alle, die einfach nur lernen wollen.

Du wirst die transformative Kraft der KI-Technologie nutzen, um innovative Lösungen zu entwickeln und dein Verständnis für die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI zu erweitern.

Nutze diese Gelegenheit, um ein umfassendes Verständnis von KI-Technologien zu erlangen und deine Fähigkeiten in der Entwicklung von KI-Anwendungen zu stärken.

Melde dich noch heute für 'KI Komplett: Erstelle eigene Modelle & Apps mit GPTs & mehr' an und starte deine Reise, um ein Experte in der KI-Welt zu werden.

What's inside

Learning objectives

Einführung in ki: was künstliche intelligenz ist und was nicht
Die basics der ki
Lernmethoden verstehen: machine learning, deep learning, neuronale netze
Beispiele für ki: fsd, llms, sprachassistenten, diffusionsmodelle, deepfakes & mehr
Grundlagen von chatgpt
Alle standart funktionen zu chatgpt
Die geschichte der ki von deepmind bis alphago von ibm
Wie funktionieren llms
Nutzung des openai playgrounds
Arbeiten mit der openai api und assistant api
Wie funktionieren diffusion modelle
Wie baut man eigene gpts
Bau von assistenten mit openai
Wie baut man einfache apps mit der openai api
Überwachtes lernen und reinforcement learning
Sprach- und bilderkennung
Alles über gpts und den gpt store
Erstellen eines builder-profils und geldverdienen mit gpts
Leads generieren mit gpts
Zapier-actions in gpts integrieren
Einbindung von gpts in websites mit flowsie und node

Überblick über programmiersprachen, bibliotheken und entwicklungstools
Einsatz von google colab
Verwendung von github
Details zu llms: parameter, prompt engineering, multimodalität
Prompt engineering für llms und diffusionsmodelle
Gpt vision
Training eines eigenen diffusionsmodells
Fine-tuning von diffusionsmodellen [loras] mit colab und dreambooth
Alles über loras und modelle in stable diffusion
Erstellung des eigenen gesichts mit stable diffusion
Nutzung von diffusionsmodellen wie midjourney, adobe firefly und dall-e
Fine-tuning von llms [gpt] in google colab
Text-to-speech mit elevenlabs und whisper
Musikvideos erstellen mit deforum
Social media videos mit wrapfusion und kaiber
Deepfakes mit wav2lip und stimmklonen
Ki-avatare mit midjourney, elevenlabs und d-id
Ethische bedenken, urheberrechte, datenschutz
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Einführung in ki: was künstliche intelligenz ist und was nicht
Die basics der ki
Lernmethoden verstehen: machine learning, deep learning, neuronale netze
Beispiele für ki: fsd, llms, sprachassistenten, diffusionsmodelle, deepfakes & mehr
Grundlagen von chatgpt
Alle standart funktionen zu chatgpt
Die geschichte der ki von deepmind bis alphago von ibm
Wie funktionieren llms
Nutzung des openai playgrounds
Arbeiten mit der openai api und assistant api
Wie funktionieren diffusion modelle
Wie baut man eigene gpts
Bau von assistenten mit openai
Wie baut man einfache apps mit der openai api
Überwachtes lernen und reinforcement learning
Sprach- und bilderkennung
Alles über gpts und den gpt store
Erstellen eines builder-profils und geldverdienen mit gpts
Leads generieren mit gpts
Zapier-actions in gpts integrieren
Einbindung von gpts in websites mit flowsie und node
Überblick über programmiersprachen, bibliotheken und entwicklungstools
Einsatz von google colab
Verwendung von github
Details zu llms: parameter, prompt engineering, multimodalität
Prompt engineering für llms und diffusionsmodelle
Gpt vision
Training eines eigenen diffusionsmodells
Fine-tuning von diffusionsmodellen [loras] mit colab und dreambooth
Alles über loras und modelle in stable diffusion
Erstellung des eigenen gesichts mit stable diffusion
Nutzung von diffusionsmodellen wie midjourney, adobe firefly und dall-e
Fine-tuning von llms [gpt] in google colab
Text-to-speech mit elevenlabs und whisper
Musikvideos erstellen mit deforum
Social media videos mit wrapfusion und kaiber
Deepfakes mit wav2lip und stimmklonen
Ki-avatare mit midjourney, elevenlabs und d-id
Ethische bedenken, urheberrechte, datenschutz
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Syllabus

Einführung

Willkommen!

Kurs Überblick

Mein Ziel, was du erwarten kannst & ein Tipp

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Covers a wide range of AI topics, from the basics to advanced concepts like fine-tuning LLMs and diffusion models, which is useful for various applications

Explores the use of GPTs for lead generation and business applications, which can be valuable for entrepreneurs looking to leverage AI for their businesses

Examines ethical considerations, copyright, and data protection in the context of AI, which is important for responsible AI development and deployment

Requires learners to use tools like Node.JS, Flowise, StackAI, Voiceflow, Dall-E 3, Midjourney, Stable Diffusion, Leonardo AI, and D-ID, which may require additional setup and learning

Teaches how to create deepfakes, which may be illegal or unethical in certain jurisdictions and should be approached with caution and awareness of legal implications

Discusses using ChatGPT plugins, but notes that they are offline, which may limit the functionality and relevance of this section for current applications

Reviews summary

Umfassender ki-kurs mit starkem praxisbezug

Laut Lernenden bietet dieser Kurs eine sehr breite und umfassende Einführung in die Welt der künstlichen Intelligenz. Er deckt ein vielfältiges Spektrum an Themen ab, von Grundlagen des Machine Learnings über die Funktionsweise von LLMs bis hin zu Diffusion Modellen. Besonders hervorgehoben werden die vielen praktischen Anwendungen und Projekte, wie das Bauen eigener GPTs und Apps sowie die Nutzung verschiedenster KI-Tools (Elevenlabs, Midjourney, D-ID etc.). Studierende schätzen, dass der Kurs durch regelmäßige Aktualisierungen mit dem sich schnell entwickelnden Feld der KI Schritt hält. Einige Lernende merken an, dass das Tempo hoch sein kann und für tiefere Einblicke in bestimmte Bereiche weiterführende Recherche oder Vorkenntnisse nützlich sind.

Einführung in viele nützliche KI-Werkzeuge.

"Die Vorstellung und Nutzung der vielen verschiedenen KI-Tools war sehr nützlich."

"Ich habe so viele neue, hilfreiche Tools kennengelernt."

"Von Google Colab bis hin zu D-ID – die Bandbreite der gezeigten Werkzeuge ist groß."

"Der Kurs gibt einen guten Einblick in die Landschaft der verfügbaren KI-Plattformen und Tools."

Kurs wird laufend auf dem neuesten Stand gehalten.

"Es ist toll zu sehen, wie der Kurs mit den schnellen Entwicklungen im KI-Bereich aktualisiert wird."

"Die Informationen zu neuen APIs und Tools sind sehr aktuell."

"Der Dozent passt den Kurs immer wieder an, was bei KI super wichtig ist."

"Aktualisierungen sorgen dafür, dass die Inhalte relevant bleiben."

Fokus auf Umsetzung und eigene Projekte.

"Besonders hilfreich fand ich die praktischen Beispiele zum Erstellen eigener GPTs und kleiner Apps."

"Die Hands-on-Abschnitte zu Tools wie Elevenlabs und Midjourney waren Gold wert."

"Ich konnte direkt anfangen, eigene Projekte mit den gelernten Tools umzusetzen."

"Der Kurs zeigt konkret, wie man KI-Technologie anwendet und nicht nur die Theorie."

Viele KI-Themen werden eingeführt.

"Der Kurs bietet einen sehr breiten Überblick über viele Bereiche der KI."

"Ich habe so viele verschiedene KI-Technologien kennengelernt, von GPTs bis zu Diffusionsmodellen."

"Die Vielfalt der behandelten Themen von ML-Grundlagen bis hin zu praktischen Tools ist beeindruckend."

"Dieser Kurs deckt wirklich 'KI Komplett' ab, genau wie der Titel verspricht."

Manchmal schnell, erfordert Eigeninitiative.

"Manchmal ging es mir etwas zu schnell, da die Themenvielfalt riesig ist."

"Für tiefere Einblicke in spezielle Themen muss man danach selbst recherchieren."

"Einige Abschnitte setzen ein gewisses technisches Basiswissen voraus, sonst wird es schwierig."

"Um alles wirklich zu verstehen, ist neben dem Kurs eigenes Üben unerlässlich."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in KI Komplett: Eigene Modelle, Apps, ChatGPT, GPTs & mehr with these activities:

KI-Grundlagen auffrischen

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Frischen Sie Ihr grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten auf, um eine solide Basis für den Kurs zu schaffen.

Browse courses on Machine Learning

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Lesen Sie Einführungsartikel über KI und ihre Anwendungsbereiche.
Überprüfen Sie die wichtigsten Begriffe wie Machine Learning und Deep Learning.
Machen Sie ein kurzes Quiz, um Ihr Wissen zu testen.

Buchrezension: 'Künstliche Intelligenz für Dummies'

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Lesen Sie dieses Buch, um ein solides Fundament in KI-Konzepten zu schaffen, bevor Sie mit dem Kurs beginnen.

View Maschinelles Lernen mit Python und R für... on Amazon

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Lesen Sie die ersten Kapitel des Buches.
Machen Sie sich Notizen zu Schlüsselkonzepten.
Diskutieren Sie die Inhalte mit anderen Kursteilnehmern.

Erstellen Sie einen einfachen Chatbot mit einer bestehenden API

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Beginnen Sie mit einem einfachen KI-Projekt, um praktische Erfahrung zu sammeln und die im Kurs gelernten Konzepte anzuwenden.

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Wählen Sie eine einfache Chatbot-API aus.
Richten Sie ein Konto ein und machen Sie sich mit der API-Dokumentation vertraut.
Schreiben Sie Code, um Nachrichten zu senden und zu empfangen.
Testen Sie Ihren Chatbot und beheben Sie Fehler.

Four other activities

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Erstellen Sie ein Prompt-Engineering-Tutorial

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Erstellen Sie ein Tutorial, um Ihr Verständnis von Prompt Engineering zu festigen und anderen Kursteilnehmern zu helfen.

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Recherchieren Sie verschiedene Prompt-Engineering-Techniken.
Wählen Sie eine Technik aus und erstellen Sie ein Beispiel.
Schreiben Sie eine klare und prägnante Erklärung der Technik.
Veröffentlichen Sie Ihr Tutorial in einem Forum oder Blog.

Buchrezension: 'Deep Learning mit Python'

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Verwenden Sie dieses Buch als Referenz, um Ihr Verständnis von Deep Learning-Konzepten zu vertiefen.

View Deep Learning mit Python und Keras: Das Praxis... on Amazon

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Lesen Sie die Kapitel über neuronale Netze und Deep Learning.
Experimentieren Sie mit den Codebeispielen im Buch.
Verwenden Sie das Buch als Referenz für Ihre Projekte.

Beitragen zu einem Open-Source-KI-Projekt

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Tragen Sie zu einem Open-Source-KI-Projekt bei, um praktische Erfahrung zu sammeln und von anderen Entwicklern zu lernen.

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Finden Sie ein Open-Source-KI-Projekt, das Sie interessiert.
Machen Sie sich mit dem Code vertraut und suchen Sie nach Möglichkeiten, beizutragen.
Reichen Sie einen Pull Request mit Ihren Änderungen ein.
Nehmen Sie am Community-Diskussionen teil.

Erstellen Sie eine KI-gestützte Webanwendung

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Entwickeln Sie eine vollständige KI-gestützte Webanwendung, um Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren und ein Portfolio aufzubauen.

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Planen Sie die Funktionalität Ihrer Webanwendung.
Wählen Sie die erforderlichen KI-Modelle und APIs aus.
Entwickeln Sie die Benutzeroberfläche und die Backend-Logik.
Testen und stellen Sie Ihre Webanwendung bereit.

Career center

Learners who complete KI Komplett: Eigene Modelle, Apps, ChatGPT, GPTs & mehr will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Künstliche Intelligenz Entwickler

Ein Künstliche Intelligenz Entwickler entwirft, entwickelt und implementiert KI-Systeme. Dieser Kurs, der sich intensiv mit dem Bau eigener KI-Modelle und Anwendungen beschäftigt, hilft Entwicklern, ihre Fähigkeiten in Bereichen wie Machine Learning, Deep Learning und dem Umgang mit Large Language Models (LLMs) zu vertiefen. Der Kurs bietet praktische Erfahrungen mit der OpenAI API, Google Colab und Diffusionsmodellen, was für die Entwicklung von KI-gestützten Lösungen unerlässlich ist und die Entwicklung von eigenen Modellen und Apps ermöglicht, was für einen KI-Entwickler zentral ist. Die Kenntnisse in der Fine-Tuning von LLMs und der Modellerstellung sind besonders nützlich, damit der Entwickler spezifische Lösungen entwickeln kann.

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Maschinelles Lernen Ingenieur

Ein Maschinelles Lernen Ingenieur konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen. Dieser Kurs ist besonders relevant, da er die Grundlagen des Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen abdeckt. Die praktischen Übungen, insbesondere die Arbeit mit der OpenAI API, Google Colab und das Fine-Tuning von Modellen, sind entscheidend für einen Maschinenelles Lernen Ingenieur. Die Fähigkeit, eigene Modelle und Apps zu erstellen, und die Anwendung von Diffusion Modelle wird die Arbeit anspruchsvoller und vielseitiger machen. Der Kurs bietet zudem Einblicke in Sprach- und Bilderkennung, die in vielen Anwendungen des Machine Learning wichtig sind.

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Deep Learning Spezialist

Ein Deep Learning Spezialist arbeitet spezifisch mit komplexen neuronalen Netzen, um anspruchsvolle Probleme wie Bild- und Spracherkennung zu lösen. Dieser Kurs hilft zukünftigen Deep Learning Spezialisten, ein tiefes Verständnis für neuronale Netzwerke, Deep Learning Techniken und Diffusionsmodelle zu entwickeln. Die Möglichkeit, eigene Modelle zu trainieren und feinabzustimmen, ist hier entscheidend. Die praktische Erfahrung mit Tools wie Google Colab, die OpenAI API und der Assistant API, welche im Kurs angeboten werden, ist für diesen Beruf unerlässlich. Besonders relevant sind die praktischen Anwendungen die unterrichtet werden, von Text-to-Speech-Technologien bis zum Fine-Tuning, und die Erstellung von spezifischen Bildern.

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KI Anwendungsentwickler

Ein KI Anwendungsentwickler erstellt Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, um spezifische Probleme zu lösen oder neue Produkte zu entwickeln. Dieser Kurs ist ideal, da er Wissen über das Bauen von GPT-basierten Apps und die Integration von ChatGPT in Webseiten vermittelt. Die Fähigkeit, eigene Assistenten und Anwendungen zu entwickeln, die im Kurs erlernt wird, ist im Beruf unerlässlich. Die im Kurs behandelten Themen wie die Nutzung der OpenAI API, die Entwicklung von Apps mit Google Colab und GitHub, sowie die Arbeit mit verschiedenen Programmiersprachen sind sehr wertvoll und bieten eine solide Grundlage für einen KI Anwendungsentwickler. Der Kurs bietet zudem einen praktischen Zugang zu relevanten Technologien und Werkzeugen.

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Natural Language Processing Spezialist

Ein Natural Language Processing Spezialist arbeitet an der Entwicklung von Systemen, die menschliche Sprache verstehen und verarbeiten können. Dieser Kurs ist vorteilhaft, da er die Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) und die Anwendung von Text-to-Speech-Technologien behandelt, was zentrale Aspekte in der Arbeit eines Natural Language Processing Spezialisten sind. Die praktischen Anwendungen, wie die Entwicklung von GPT-basierten Assistenten und die Integration von ChatGPT, helfen zu verstehen, wie NLP-Technologien in der Praxis eingesetzt werden. Kenntnisse in Prompt Engineering, die im Kurs erlernt werden, sind ebenfalls unerlässlich. Das Wissen im Umgang mit der OpenAI API ist nützlich, um NLP-Modelle zu entwickeln.

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Computer Vision Ingenieur

Ein Computer Vision Ingenieur entwickelt Systeme, die Bilder und Videos verstehen und analysieren können. Dieser Kurs kann angehenden Computer Vision Ingenieuren helfen, da er tiefe Einblicke in Diffusionsmodelle und Bilderkennung bietet. Das Fine-Tuning von Diffusionsmodellen, das im Kurs unterrichtet wird, ist besonders relevant. Die Fähigkeit, eigene Modelle zu erstellen und zu trainieren, ist im Bereich Computer Vision von großem Vorteil. Die im Kurs behandelten Themen wie Stable Diffusion und die Erstellung spezifischer Bilder helfen bei der Arbeit. Das Wissen über die Erstellung von Deepfakes im Kurs kann ebenfalls zu tieferem Verständnis der Bildverarbeitung verwendet werden.

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KI-Berater

Ein KI Berater unterstützt Unternehmen bei der Implementierung von KI-Lösungen und hilft ihnen, KI-Technologien in ihre Geschäftsabläufe zu integrieren. Der Kurs vermittelt ein tiefes Verständnis der KI und ihrer Anwendungen, was für die Beratungstätigkeit wichtig ist. Besonders nützlich für einen KI Berater sind die im Kurs vermittelten Kenntnisse über GPTs, die Integration von ChatGPT und die Möglichkeiten zur Lead-Generierung. Die breite Palette an Wissen und Fähigkeiten, die der Kurs bietet, hilft dabei, die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der KI zu verstehen und diese im Rahmen der Beratungstätigkeit zielgerichtet einzusetzen. Das Verständnis ethischer Aspekte der KI, die im Kurs ebenfalls behandelt werden, ist ebenfalls für Berater von Bedeutung.

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Data Scientist

Ein Data Scientist analysiert große Datenmengen, um Muster und Trends zu erkennen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Obwohl dieser Kurs sich stark auf die Entwicklung von KI-Modellen und -Anwendungen konzentriert, hilft er Data Scientists besser mit den Werkzeuge, Methodiken und Anwendungsmöglichkeiten zu verstehen. Der Kurs bietet eine solide Grundlage für das Verständnis von Machine Learning Algorithmen, Deep Learning und neuronalen Netzen. Dennoch liegt der Fokus des Data Scientist stärker auf der Analyse von Daten und der Erstellung von Modellen. Es kann sein, dass der Kurs dennoch hilfreich ist, denn es werden einige wichtige Grundlagen mitgenommen.

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Automatisierungs Ingenieur

Ein Automatisierungs Ingenieur entwickelt und implementiert Systeme zur Automatisierung von Prozessen. Die im Kurs erlernten Fähigkeiten, wie das Erstellen von GPT-basierten Assistenten mit der OpenAI API, können helfen Routineaufgaben zu automatisieren. Die Themen des Kurses helfen bei der Implementierung von KI-gestützten Lösungen für die Automatisierung. Die im Kurs vermittelten Kenntnisse über die Integration von ChatGPT in Webseiten und die Entwicklung von Anwendungen mit Google Colab sind relevant für die Automatisierung von digitalen Prozessen. Es kann sein, dass dieser Kurs dennoch hilfreich ist, da dieser einen Einblick in die KI-Welt gibt.

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Softwareentwickler

Ein Softwareentwickler designt, entwickelt und testet Software. Der Kurs hilft einem Softwareentwickler, Kompetenzen im Bereich KI zu entwickeln und KI-Funktionen in Software zu integrieren. Das Verständnis von LLMs, der OpenAI API und die Fähigkeiten der Modellerstellung können die Möglichkeiten eines Softwareentwicklers über bestehende Anwendungen hinaus erweitern. Der Kurs bietet zudem praktische Erfahrungen mit Entwicklungstools wie Google Colab und GitHub. Der Fokus liegt zwar nicht primär auf der Softwareentwicklung, jedoch kann dieser Kurs viele interessante Aspekte bieten.

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Digital Marketing Spezialist

Ein Digital Marketing Spezialist entwickelt und implementiert Marketingstrategien über digitale Kanäle. Die im Kurs vermittelten Fähigkeiten, insbesondere im Bereich der Lead-Generierung mit GPTs und der Erstellung von Social-Media-Inhalten mit KI-Tools, sind hilfreich für einen Digital Marketing Spezialisten. Der Kurs bietet Einblicke in die Nutzung von Text-to-Speech-Technologien und KI-Avataren, was für die Erstellung von Marketingmaterialien nützlich ist. Die praktische Anwendung von KI-Technologien im Kurs könnte neue Möglichkeiten für Marketingstrategien eröffnen. Es kann sein, das dieser Kurs dennoch hilfreich für Marketing Spezialisten ist.

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Content Creator

Ein Content Creator erstellt Inhalte, wie Texte, Bilder, Videos oder Musik, für verschiedene Plattformen. Dieser Kurs ist hilfreich für Content Creators, da er ihnen zeigt, wie sie KI-Tools nutzen können, um ihre Arbeitsprozesse zu verbessern und neue kreative Möglichkeiten zu erschließen. Die im Kurs behandelten Themen wie die Erstellung von Musikvideos mit Deforum, Social-Media-Videos mit Wrapfusion und KI-Avatare mit D-ID können die Kreativität und Vielfältigkeit des Content Creators erweitern. Das Wissen über Text-to-Speech-Technologien und die Erstellung von Deepfakes kann ebenfalls im Bereich der Content-Erstellung eingesetzt werden. Es kann sein, dass dieser Kurs dennoch hilfreich für Content Creator ist.

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Audio Spezialist

Ein Audio Spezialist arbeitet in der Regel mit der Aufnahme, Bearbeitung und Mischung von Audiosignalen. Dieser Kurs bietet zwar keinen direkten Fokus auf traditionelle Audiobearbeitung, kann aber für moderne Audio Spezialisten dennoch von Interesse sein. Die im Kurs behandelten Text-to-Speech-Technologien und die Möglichkeit der Stimmklonung können dazu verwendet werden, einzigartige Audioelemente zu generieren. Das Wissen um KI-basierte Stimmtechnologien kann neue Möglichkeiten für Sounddesign und Audioproduktion eröffnen. Es kann sein, dass dieser Kurs dennoch hilfreich für Audio Spezialisten ist.

See salaries and explore the career path for Audio Spezialist

Videobearbeiter

Ein Videobearbeiter ist für die Bearbeitung und den Schnitt von Videomaterial verantwortlich. Dieser Kurs ist nur bedingt hilfreich für Videobearbeiter, da er sich zwar mit der Erstellung von Musikvideos und Social-Media-Content mit KI befasst, aber nicht direkt die traditionellen Aufgaben eines Videobearbeiters behandelt. Der Kurs kann jedoch Einblicke in die Möglichkeiten der KI-gestützten Videoerstellung geben und die Nutzung von KI-Avataren. Die im Kurs behandelten Themen wie Deepfakes können für spezialisierte Videoanwendungen interessant sein. Es kann sein, das dieser Kurs dennoch hilfreich ist.

See salaries and explore the career path for Videobearbeiter

Produktmanager

Ein Produktmanager ist für die Planung, Entwicklung und den Erfolg eines Produkts verantwortlich. Dieser Kurs ist nicht die beste Wahl, da er sich primär auf die technische Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen konzentriert und nicht auf die strategischen Aspekte des Produktmanagements. Der Kurs kann jedoch ein grundlegendes Verständnis für KI-Technologien schaffen, was Produktmanagern helfen kann, KI-basierte Produkte besser zu verstehen und zu planen. Der Fokus des Kurses ist jedoch nicht auf das Management von Produkten gerichtet, sondern auf die technische Umsetzung von KI-Lösungen. Es kann sein, dass dieser Kurs dennoch hilfreich ist.

See salaries and explore the career path for Produktmanager

Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in KI Komplett: Eigene Modelle, Apps, ChatGPT, GPTs & mehr.

Deep Learning mit Python und Keras

Save

Dieses Buch bietet eine umfassende Einführung in Deep Learning mit Python und Keras. Es ist ideal für Kursteilnehmer, die ihr Wissen über neuronale Netze vertiefen möchten. Es dient als wertvolle Referenz für fortgeschrittene Themen im Kurs und bietet praktische Beispiele. Es wird oft als Lehrbuch an Universitäten verwendet.

Deep Learning mit Python und Keras: Das Praxis...

Kindle Edition

Maschinelles Lernen mit Python und R für Dummies

Save

Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Welt der KI. Es deckt die Grundlagen ab und erklärt komplexe Konzepte auf einfache Weise. Es ist besonders nützlich für Kursteilnehmer ohne Vorkenntnisse in KI, um ein solides Fundament aufzubauen. Es dient als ergänzende Lektüre, um das im Kurs vermittelte Wissen zu vertiefen.

Maschinelles Lernen mit Python und R für Dummies...

Kindle Edition

KI Komplett

Eigene Modelle, Apps, ChatGPT, GPTs & mehr

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