Wer als Developer mit großen Sprachmodellen (LLMs) und KI coden kann, ist sehr gefragt auf dem Arbeitsmarkt. Dabei ist der Einstieg gar nicht schwer, denn es gibt zahlreiche Kurse, mit denen man seine Skills erweitern kann. Hier eine stets aktuelle Übersicht der wichtigsten Online-Kurse zu LLMs, KI, Chatbots, Python und mehr.
KI- und LLM-Grundlagen verstehen (Transformer-Architektur, Embeddings, neuronale Netze)
Python beherrschen (Python-Syntax, Datentypen, Libraries importieren, mit Listen und DataFrames arbeiten)
Microsoft Azure kennen, denn damit kann man eine LLM-Anwendung direkt in der Microsoft-Cloud laufen lassen. Dadurch können Unternehmen ihre KI-Anwendungen sicher und datenschutzkonform hosten.
Womit sollte man anfangen? Tipp eines Developers für LLM-Einsteiger
Aus meiner langjährigen Erfahrung als Java- und Python-Entwickler möchte ich frischen LLM-Developern einen vielleicht unerwarteten Tipp geben: Startet direkt mit einem LLM-Framework. Anstatt erstmal Python oder KI-Grundlagen von Grund auf zu lernen ist es für viele deutlich schneller, direkt mit LLM-Framework-Kursen anzufangen und Python und die Basics nebenbei zu lernen. Denn dazu gibt es wirklich gute kostenlose Kurse, die eure Lernkurve deutlich beschleunigen.
Online-Kurse: LLM-Frameworks
Frameworks vereinfachen die LLM-Entwicklung enorm. Sie ermöglichen, mit wenigen Codezeilen die gängigen LLMs anzubinden, Dokumente zu zerlegen (tokenisieren), Vektordatenbanken anzubinden, komplette Abläufe zu skripten und mehr.
Inhalte: Erstellen eines Chatbots mit OpenAIs GPT-Modell über das LangChain-Framework, wertvolle aber kurze Erklärungen wichtiger Konzepte wie z.B. SelfQueryRetriever, Maximum Marginal Relevance
Inhalte: Gut erklärte Anleitung zum Python-Coding mit GPT und LangChain-Framework. Inhalte: Prompt Templates, Output Parser, Chains, Memory, Vector Databases, Agents, Model Evaluation
LLMs sind nur eines von vielen KI-basierten Verfahren zur Vorhersage von Ergebnissen. Wer mehr zu den Hintergründen wissen will, sollte sich mit mit LLM-Grundlagen, sowie mit den Themengebieten Data Science und Deep Learning beschäftigen.
Generative AI with Large Language Models
Anbieter: Coursera / DeepLearning.AI
Inhalte: Tiefe Hintergründe zu den Konzepten von generativer KI, großen Sprachmodellen und neuronalen Netzen
Inhalte: Die Sonderheft zum Thema KI bietet fundierte Artikel, von der Transformer-Architektur bis zum Einsatz von KI-Frameworks wie LangChain und Haystack sowie auch ethische und rechtliche Artikel.
Format: Heft oder Online
Kosten: 14,90 € (Print oder digital)
Tipp: Beachtet auch unseren Spartipp zu heise+ in der Rubrik "KI-News".
Inhalte: Über 10 Kurse mit verständlich illustrierten LLM-Grundlagen und Vorstellung von Google-Tools wie das Generative AI Studio zur LLM-Entwicklung, inkl. Transformer und Encoder/Decoder-Architektur, Googles BERT-Modell, Bildgenerierung
Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning
Anbieter: Stanford University
Inhalte: Eine komplette, anspruchsvolle Vorlesungsreihe zum Thema "Erstellung von LLMs". Der Kurs wird von 25% aller Standford-StudentInnen (Stufe: Undergrad) belegt, was ihn zu einem der wichtigsten Kurse macht.
Die Sprache Python erlebt durch KI einen enormen Hype. Dies liegt daran, dass Python gut und schnell in der Datenanalyse einsetzbar ist, nicht kompiliert werden muss, eine hohe Verbreitung im wissenschaftlichen Computing hat und dabei noch leicht erlernbar ist.
deeplearning.ai - AI Python for Beginners
Anbieter: deeplearning.ai
Inhalte: Python für Einsteiger, AI-Tools zum coden lernen
Unternehmen brauchen Sicherheit und Datenschutz für ihre Anwendungen. Da OpenAI und Microsoft eine Partnerschaft haben, kann man OpenAI-Modelle in der Azure-Cloud laufen lassen, die bei vielen Unternehmen die erste Wahl für Cloud-Anwendungen ist. Darum sollte man auch ein paar Azure-Basics lernen in sein Repertoire aufnehmen.
Microsoft Learn: Tausende kostenlose Kurse zu Azure, AI und mehr
Anbieter: Microsoft
Inhalte: Azure-Grundaufbau, Vertierungen zu allen Azure-Modulen. Wichtig für KI-Themen sind:
Azure OpenAI Service (für GPT-Nutzer)
Azure Machine Learning Services (für Profis)
Azure AI Services (für Developer ohne KI-Erfahrung)
Format: Sehr viele Texte und eher wenige Videos. Es gibt praktische Lab-Übungen, bei denen man direkt in Azure Aufgaben erfüllen muss.
Dauer: Es gibt viele Learning Paths, die Kurse und Lerneinheiten bündeln. Zudem kann man professionelle Zertifikate abschließen (Lernaufwand: mehrere Monate)
Sprache: englisch, deutsch, viele weitere (automatisch übersetzt).
Kosten: Die Kurse sind kostenlos. Ein Versuch für ein Zertifikat kostet ca. 100 €.
Wer bei dem rasanten Tempo der Sprachmodell- und KI-Weiterentwicklung auf dem Laufenden bleiben will, braucht gute Quellen. So bekommt man mit, welche Tools und Frameworks wichtig sind, wie KI sämtliche Bereiche des Lebens und der Arbeitswelt durchdringt und verpasst keine spannenden KI-Jobangebote.
Podcast: KI-Update
Der Podcast KI-Update wird vom Heise-Verlag in Zusammenarbeit mit der News-Website "The Decoder" veröffentlicht und liefert wöchentlich mehrfach einen interessanten Mix an News sowie auch tiefere Einblicke in ausgesuchte KI-Themen.
Auf Youtube gibt es einige wirklich gute Influencer, die praktisch und mit Tiefgang die aktuellen Entwicklungen im Bereich AI vorstellen. Der Vorteil ist, dass man nicht nur liest, sondern live mitbekommt, wie z.B. die neuesten Technologien und deren Ergebnisse aussehen, wie man Tools einrichtet, Code erstellt und vieles mehr. Eine enorme Wissensquelle für AI-Einsteiger und Pros.
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Ralf Schukay liebt Analytics, Python & alles mit Daten. In seiner Freizeit spielt er Synthesizer (Nord, Novation), joggt und fährt Gravel Bike. Er arbeitet als Teamlead Analytics & Conversion mit einem fitten und netten Team in der Berliner Digitalagentur >MAI mediaworx<
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