AI Masterclass Online Kurs!

Hey, KI-Enthusiast und Online-Marketing-Profi! Lust, in die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz einzutauchen? Dann ist mein Online-Kurs "Mastering AI" genau das Richtige für dich – eine echte Masterclass, die dich in die Geheimnisse der KI einführt!

Ich habe diesen Kurs speziell für dich zusammengestellt, damit du tief in die spannende Welt der KI-Technologien eintauchen kannst. Du lernst alles, was heute technisch möglich ist und wie du diese smarten Systeme in deiner täglichen Arbeit nutzen kannst. Wir gehen weit über die Grundlagen hinaus und zeigen dir eine Fülle von Anwendungsbeispielen und Praxisfällen, direkt aus dem Bereich Online-Marketing.

Freu dich auf 13 spannende Kapitel mit insgesamt rund 400 Minuten Videomaterial. Du beginnst bei den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings und arbeitest dich vor bis zu speziellen Themen wie Textmodellen, Natural Language Processing (NLP) und sogar Bild-, Video- und Tonmodellen. Du lernst, wie du eigene Modelle entwickelst und effektiv mit KI-Systemen kommunizierst, mit einem besonderen Fokus auf Suchmaschinenmarketing (SEM) und Suchmaschinenoptimierung (SEO).

Mein Ziel ist es, dir nicht nur umfassendes Wissen über die aktuellen KI-Technologien zu vermitteln, sondern dir auch praktische Fähigkeiten an die Hand zu geben, die du sofort in deinem Berufsalltag anwenden kannst. Der Kurs bietet dir die Flexibilität, das Material in deinem eigenen Tempo zu durchlaufen und so deine Fähigkeiten gezielt zu erweitern.

Nutze die Gelegenheit, dein Wissen im Bereich KI zu vertiefen und melde dich heute noch für meinen "Mastering AI" Online-Kurs an. Erlebe, wie Künstliche Intelligenz deine Arbeitsweise im Online-Marketing revolutionieren kann!

Kapitel 1: Einführung in KI: Von Grundkonzepten bis zu aktuellen Entwicklungen

Themenübersicht:

• Historie der KI: Eliza und der Beginn der Large-Language-Modelle
• Evolution der KI-Modelle: Von RNNs und LSTMs zu Transformer-Technologie
• Bedeutung und Impact von Transformer-Technologie in der KI
• KI-Anwendungen in der Praxis: NLP, AGI, LLMs und verschiedene Lernmethoden
• Machine Learning: Unterschiede und Anwendungen von Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
• Einführung in Natural Language Processing (NLP)
• Zukunftsaussichten und Entwicklungen in der KI

Kapitel 2: Transformer-Modelle und Temperature in KI: Entdecken und Verstehen

Themenübersicht:

• Einführung in Transformer-Modelle
• Grundlagen der Large-Language-Modelle
• Bedeutung und Funktion von Temperature in KI
• Trainingsprozesse und Modellbewertung
• Verhältnis neuronaler Netze zu menschlichen Gehirnen
• Customized GPTs und ihre Anwendungen
• Embeddings in KI-Systemen

Kapitel 3: Evolution der Large-Language-Modelle: Von GPT-1 bis GPT-4 und darüber hinaus

Themenübersicht:

• Entwicklungsgeschichte der Large-Language-Modelle (LLMs).
• Parameterwachstum von GPT-1 bis GPT-4.
• Training und Datenquellen von LLMs.
• Multimodal-Fähigkeiten von fortschrittlichen Modellen.
• Einfluss von GPT-4 und ChatGPT in der Technologie.
• Herausforderungen und Grenzen von LLMs.
• Ethik und soziale Auswirkungen von KI-Modellen.

Kapitel 4: ChatGPT 4: Multimodalität und erweiterte Einsatzmöglichkeiten

Themenübersicht:

• Unterschiede zwischen ChatGPT 3.5 und GPT-4.
• Multimodal-Fähigkeiten von GPT-4.
• Einsatz von ChatGPT-Plugins und App-Integration.
• Webbrowsing und Informationsbeschaffung.
• Analyse- und Programmiermöglichkeiten.
• Anwendungsbereiche und Zielgruppen von GPT-4.
• Grenzen und Entwicklungspotenziale von ChatGPT.
• Visualisierung und Kreativität mit DALLE 3.

Kapitel 5: Langchain-Technologie und autonome GPT-Systeme: Erweiterung des Speicher- und Verarbeitungshorizonts

Themenübersicht:

• Entwicklung und Rolle der Langchain-Technologie.
• Funktionsweise und Anwendungsbereiche von Langchain.
• Verhältnis von Langchain zur Token-Kapazität von GPT-4.
• Einsatzmöglichkeiten für autonome GPT-Systeme.
• Herausforderungen und Potenziale autonomer GPT-Agenten.
• Entscheidungskriterien für den Einsatz von Langchain und alternativen Technologien.
• Effizienzgewinnung und Kostenreduktion durch Langchain.

Kapitel 6: Fine-Tuning von ChatGPT: Eigene Daten trainieren und anpassen

Themenübersicht:

• Grundlagen des Fine-Tunings von ChatGPT-Modellen.
• Datensammlung und -aufbereitung für das Training.
• Erstellen von Beispielen und Kontext-Prompts.
• Trainingsprozess und Modell-Optimierung.
• Einsatzbereiche und Vorteile eines feingetunten ChatGPT-Modells.
• Herausforderungen und Best Practices beim Fine-Tuning.
• Live-Demonstration: Erstellen und Testen eines feingetunten Modells.

Kapitel 7: Überblick und Vergleich: Verschiedene Large-Language-Modelle neben ChatGPT

Themenübersicht:

• Alternativen zu ChatGPT und deren Entwicklungen.
• Vorstellung von Google Bart und Google Gemini.
• Erkundung von Entropic und deren Token-Kapazitäten.
• Einblick in die deutsche KI-Szene mit Aleph Alpha.
• Vergleichstabelle zu verschiedenen Large-Language-Modellen.
• Betrachtung von Modellen aus dem Darknet und deren Implikationen.
• Einsatz von LM Studio AI für lokale Modell-Interaktionen.

Kapitel 8: Prompting-Strategien für Large-Language-Modelle

Themenübersicht:

• Bedeutung von effektivem Prompting für Large-Language-Modelle.
• Tipps und Techniken für gutes Prompting.
• Wichtige Faktoren wie Tonfall, Struktur, Rolle, Zielsetzung und Kontext.
• Berücksichtigung von Umfang, Keywords und Beschränkungen.
• Einsatz von Beispielen und Zielgruppenanpassung.
• Spezifische Anforderungen an die Sprache und Formatierung.
• Berücksichtigung von Sensibilitäten und Vermeidung von Voreingenommenheit.
• Qualitätssicherung und Überprüfung der Ergebnisse.
• Nutzung von Tools und Ressourcen zur Prompt-Optimierung.

Kapitel 9: Prompt-Techniken und Frameworks für Large-Language-Modelle

Themenübersicht:

• Grundlagen und Bedeutung von effektiven Prompts bei Large-Language-Modellen.
• Vorstellung verschiedener Prompt-Techniken wie Zero-Shot-Prompting und Chain of Thoughts.
• Erläuterung unterschiedlicher Frameworks (RTF, RODES und mehr...) für spezifische Anwendungsfälle.
• Praktische Beispiele und Tipps zur Optimierung von Prompts.
• Bedeutung von Prompts im Kontext der Entwicklung von KI-Modellen.

Kapitel 10: Bildgenerierung mit KI: Midjourney und Stable Diffusion

Themenübersicht:

• Einführung in die KI-gestützte Bildgenerierung
• Vorstellung und Vergleich von Midjourney und Stable Diffusion
• Tipps und Tricks zur effektiven Nutzung der Bild-KI-Tools
• Anwendungsbeispiele und kreative Möglichkeiten
• Diskussion über ethische und rechtliche Aspekte der KI-generierten Bilder

Kapitel 11: Einsatz von Large-Language-Modellen im Online-Marketing

Themenübersicht:

• Nutzung von Large-Language-Modellen für SEO und Content-Marketing
• Erstellung von qualitativ hochwertigem, zielgerichtetem Content
• Entwicklung von Multimodal-Content für Social Media Kanäle
• Verbesserung der User und Customer Experience durch KI-gestützte Inhalte
• Kreative und effiziente Strategien zur Content-Erstellung und -Optimierung

Kapitel 12: Einsatz von APIs und Automatisierung im Online-Marketing mit LLMs

Themenübersicht:

• Anpassung von API-Parametern: Optimierung der Content-Erstellung durch Einstellungen wie Temperatur und Top-P
• Effiziente Nutzung von Prompts: Entwicklung effektiver Prompts für spezifische Anwendungsfälle
• Quiz- und FAQ-Generierung: Einsatz von Large-Language-Modellen für interaktiven Content
• Bilderkennung und -generierung: Anwendung von KI-Modellen wie DALL-E und GPT Vision im Marketing
• Kostenoptimierung und -management: Effiziente Nutzung der API unter Berücksichtigung der Kosten
• Automatisierung von Content-Erstellung und -Aktualisierung: Nutzung von LLMs für effizientes Content-Management

Kapitel 13: Die Zukunft der Multimodalität in KI: Von Whisper bis TikTok-Videos

Themenübersicht:

• Überblick über OpenAI Whisper und dessen Anwendungsmöglichkeiten
• Einsatz und Funktionen von GPT-4 Vision für die Bildanalyse
• Nutzung von Text-to-Speech-Technologien in der Praxis
• Anleitung zur Erstellung von TikTok-Videos und YouTube-Shorts mit KI
• Kreative Integration verschiedener KI-Modelle in Marketingstrategien
• Ausblick auf die Zukunft und neue Entwicklungen im Bereich KI

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