Einsatz von LLMs – Szenarien, Nutzung, Hintergründe (Teil 2)

Dozent: Malte Dreyer (CMS)
Co-Referent:innen: Dr. Carolin Odebrecht (IZ D2MCM, SLF) & Konstantin Schulz (SLF)

Link zum 1. Teil

Modulbeschreibung

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die ihre Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) vertiefen möchten, um solche Systeme auch für die eigenen Tätigkeiten erfolgreich und sicher einsetzen zu können. Der Kurs beginnt mit einer umfassenden Einführung in die Grundlagen von KI und Large Language Models (LLMs), einschließlich der Auswahlkriterien und Unterschiede zwischen verschiedenen Modellen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Prompting, wobei sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Techniken behandelt werden. Ein weiteres wichtiges Thema ist die KI-Sicherheit und der Datenschutz. Der Kurs bietet zudem Einblicke in verschiedene Anwendungsfälle von KI in der Forschung, Lehre und allgemeinen Aufgaben, um den Teilnehmern ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen

Schwerpunkte

Die Schulungsinhalte umfassen eine umfassende Einführung in die Grundlagen und fortgeschrittene Techniken im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML). Zunächst werden die Grundlagen und eine Einführung in die Auswahl von Large Language Models (LLMs) sowie deren Settings und Unterschiede behandelt. Es folgt eine Erläuterung von Vision Models und Diffusion Models. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den Datengrundlagen und dem Training von Modellen. Im Anschluss wird das Thema Prompting eingeführt, wobei sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Techniken behandelt werden. Besondere Aufmerksamkeit wird den System-Prompts gewidmet. Die Schulung bietet zudem eine Einführung in verschiedene Anwendungsbereiche der KI, darunter Forschung, Lehre und Coding, und stellt konkrete Beispiele vor. Abschließend werden wichtige Aspekte der verantwortungsvollen KI (Responsible AI) behandelt, einschließlich der Dokumentation und der Anwendung von KI in Prüfungskontexten.

Lernziele

Grundlagen und Einführung in KI und LLMs:

• Verständnis der Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs).
• Grundlegendes Verständnis der Datengrundlagen und des Trainings von KI-Modellen. Prompting:
• Beherrschung einfacher Prompting-Techniken
• Verständnis für komplexere Prompting-Techniken KI-Sicherheit und Datenschutz:
• Grundlegendes Verständnis der Sicherheits- und Datenschutzaspekte im Zusammenhang mit KI. Anwendungsfälle:
• Kenntnis von Anwendungsfällen in der Forschung, Lehre und allgemeinen Aufgaben.

Benötigte Vorkenntnisse (der Teilnehmenden)

Für die Teilnahme an diesem Kurs sind grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Computern und Internet-Browsern sowie eine allgemeine Vertrautheit mit digitalen Technologien erforderlich.

Verwendete Tools / Technik

Es wird ein Browser eingesetzt. Weiterhin ist der Zugang zum Netz der HU über VPN oder vor Ort erforderlich. Für die Konzeption von Prompts ist der Einsatz eines Editors hilfreich.

Lernsetting / Methoden

Input per Kurzvortrag, Diskussion, Testphasen in Kleingruppe

Informationen zum Dozenten/Dozentin (wenn möglich mit Foto)

Malte Dreyer ist Direktor des Computer- und Medienservice der Humboldt-Universität zu Berlin und Vorsitzender des IT-Boards sowie der Steuerungsgruppe Informationsprozesse (CIO-Gremium) der HU. Er engagiert sich in zahlreichen Projekten zur Weiterentwicklung des Forschungsdatenmanagements und zum Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz in Lehre und Lernen. Zuvor war er Direktor der Forschungs- und Entwicklungsabteilung der Max-Planck-Gesellschaft, Max Planck Digital Library. Er konzipierte und entwickelte die Forschungs- und Publikationsdateninfrastruktur für die Institute der Max-Planck-Gesellschaft sowie verschiedene Forschungswerkzeuge. Im Rahmen mehrerer großer deutscher, europäischer und internationaler Projekte war er in den Bereichen digitale Forschungsinfrastrukturen, Repositorien, virtuelle Forschungsumgebungen und Softwarearchitekturen in vielen wissenschaftlichen Disziplinen tätig. Darüber hinaus ist er Mitglied in mehreren nationalen und internationalen Gremien wie der HRK-Kommission für Digitalisierung, der Allianz Focus Group “Digital Infrastructures, Services and Data Tracking” und der US-amerikanischen CIO-Vereinigung LBCIO.

Dozent des Workshops: Malte Dreyer. © Malte Dreyer

Co-Referent:innen

Carolin Odebrecht ist Koordinatorin und Geschäftsführerin des Interdisziplinären Zentrum für Digitalität und Digtiale Methoden und Beauftragte für Forschungsdatenmanagement an der Sprach- und literaturwissenschaftlichen Fakultät der HU Berlin.

Co-Referentin des Workshops: Carolin Odebrecht. © Carolin Odebrecht

Konstantin Schulz ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für deutsche Sprache und Linguistik der Sprach- und literaturwissenschaftlichen Fakultät der HU Berlin.

Co-Referent des Workshops: Konstantin Schulz. © Konstantin Schulz