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Modul: Generative AI

Fundierte und praxisnahe Auseinandersetzung mit Generative AI für Text und Computer Vision

Eckdaten

ECTS-Punkte: 2
Nächster Start: 26. April 2025
Dauer: 3 Unterrichtstage
Unterrichtstage: 26. April 2025 / 3. Mai 2026 / 23. Mai 2025
Unterrichtssprache: Deutsch
Ort: FHNW Campus Brugg-Windisch
Preis: CHF 1200.-

Modulübersicht

Zu diesem Modul werden nur Personen zugelassen, die das Modul «Computer Vision mit Deep Learning» und «Advanced NLP» (einzeln oder im Rahmend es CAS Deep Learning) bereits absolviert haben, da wir auf den dort vermittelten Inhalten aufbauen.

In diesem Modul erhältst du einen fundierten Einstieg in die Generative KI, sowohl für Text als auch für Computer Vision. Du lernst sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praxisnahe Methoden zur Anwendung dieser Technologien kennen. Zudem werden die ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen generierter Bilder und Texte thematisiert.

Im Bereich Natural Language Processing lernst du die Prinzipien von Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und multimodalen Systemen kennen. Darüber hinaus beschäftigst du dich mit wichtigen Themen wie Feintuning, Vektordatenbanken, synthetischen Daten und modernen Technologien wie Prompting-Strategien und Agentic AI.

Im Bereich Computer Vision erlernst du die Funktionsweisen von Auto-Encodern, GANs und Diffusionsmodellen, die zur Erstellung von Bildern und zur Approximation von Datenverteilungen genutzt werden. Du sammelst praktische Erfahrungen mit Tools wie Hugging Face und Stable Diffusion.

Du kennst die Grundlagen von Generativen AI für Text und Computer Vision und deren Einsatzmöglichkeiten.
Du bist dir über die ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen generierter Bilder und Texte bewusst.
Du verstehst die Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) und setzt sie gezielt ein.
Du weisst, wie Vektordatenbanken genutzt werden, um generative Modelle effizient zu unterstützen.
Du verstehst die Funktionsweise von Auto-Encodern, GANs und Diffusionsmodellen und wendest sie zur Bilderzeugung an.
Du nutzt Stable Diffusion für Bildgenerierung und -bearbeitung.
Du kannst Modelle durch Feintuning an spezifische Anforderungen anzupassen.
Du kennst die Möglichkeiten der Generierung und Nutzung synthetischer Daten.
Du kannst Tools wie Hugging Face einsetzen, um generative Modelle zu nutzen.
Du kennst verschiedenen Prompting-Strategien.
Du verstehst die Prinzipien von Agentic AI und deren Anwendungskonzepte.