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Kessel / Brandt / Offtermatt | ChatGPT und Large Language Models? Frag doch einfach! | Buch | 978-3-8252-6276-1 | sack.de

Buch, Deutsch, 179 Seiten, Format (B × H): 149 mm x 214 mm, Gewicht: 246 g

Reihe: Frag doch einfach!

Kessel / Brandt / Offtermatt

ChatGPT und Large Language Models? Frag doch einfach!

Klare Antworten aus erster Hand

Buch, Deutsch, 179 Seiten, Format (B × H): 149 mm x 214 mm, Gewicht: 246 g

Reihe: Frag doch einfach!

ISBN: 978-3-8252-6276-1
Verlag: UTB GmbH


Hinter die Kulissen der KI schauen!
In diesem Band werden unter anderem Antworten auf diese Fragen zu lesen sein: Was sind eigentlich die Grundlagen einer generativen Künstlichen Intelligenz? Und wo liegen deren Stärken und Schwächen? Was versteht man unter Prompt Engineering? Was sind typische Anwendungsfelder von ChatGPT und Large Language Models? Gibt es inzwischen Regulierungen rund um ChatGPT? Welche Auswirkungen wird die Anwendung mit sich bringen?

Frag doch einfach! Die utb-Reihe geht zahlreichen spannenden Themen im Frage-Antwort-Stil auf den Grund. Ein Must-have für alle, die mehr wissen und verstehen wollen.
Kessel / Brandt / Offtermatt ChatGPT und Large Language Models? Frag doch einfach! jetzt bestellen!

Weitere Infos & Material


Statt eines Vorworts
Was die verwendeten Symbole bedeuten
Zahlen und Fakten
Grundlagen generativer künstlicher Intelligenz zur Sprachverarbeitung
Was ist generative KI?
Was hat maschinelles Lernen als Klassifizierungaufgabe mit generativer KI zu tun?
Was sind Token?
Was ist Sprachverständnis?
Wie erwerben Computer Sprachverständnis?
Was sind Foundation Models?
Wie funktioniert die Texterzeugung in Chat-Bots?
Was sind Halluzinationen?
Wie erzieht man ein Sprachmodell oder: was sind Instruction-Tuned Models?
Was hat das alles mit uns zu tun?
Prompt Engineering
Wie starte ich mit Prompting?
Was ist ein Prompt?
Was ist Prompt Engineering?
Wie beeinflussen LLM Einstellungen das Prompting?
Wie stellt man die Qualität der Prompts sicher?
Datenschutz: Kann ich vertrauliche Daten in Prompts einsetzen?
Transparenz: Lässt sich die Herleitung einer Antwort erklären?
Wahrheit: Kann ein LLM lügen oder betrügen?
Inwieweit unterscheidet sich Prompting vom persönlichen Gespräch?
Was sind die typischen Herausforderungen beim Prompting?
Was ist ein einfacher Prompt?
Was ist die Rolle in einem Prompt?
Was ist der Tonfall eines Prompts?
Wie kann die Länge der Ausgabe beschränkt werden?
Wie kann das Format der Ausgabe beschrieben werden?
Gibt es ein effektives Schema zum Schreiben von Prompts?
Wie können aus Prompts Programmcode generiert werden?
Was ist Zero Shot / One Shot / Few Shot Prompting?
Was bedeutet Chain of Thoughts (CoT)?
Wie hängen Tree of Thoughts und Chain of Thoughts zusammen?
Wofür ist Retrieval Augmented Generation (RAG) sinnvoll?
Typische Anwendungsfelder von KI in Wirtschaft und Unternehmen
Wo sind typische Anwendungsbereiche?
Welche generellen Wirkungen weist der Einsatz generativer KI auf?
Wie können geeignete Einsatzfelder für generative KI erkannt werden?
Wie ist das Bewertungsmodell aufgebaut?
Wie kann das Bewertungsmodell operationalisiert werden?
Eignet sich generative KI für beratungsintensive Berufe?
Was sind typischen Aufgaben eines Consultants und welche können durch generative KI unterstützt werden?
Wie kann die Akquisitionsphase im Consulting durch generative KI unterstützt werden?
Kann die generative KI auch in der Analysephase unterstützen?
Wie sieht es in der Problemlösungs- und Implementierungsphase aus?
Wie lassen sich die Aufgaben eines Consultants in das Bewertungsmodell einordnen?
Welche Beratungsleistungen können durch generative KI unterstützt werden?
Für welche Branchen eignet sich generative KI noch?
Eignet sich generative KI für die Personalwirtschaft in einem Unternehmen?
Was sind typischen Aufgaben in der Personalwirtschaft und welche können durch generative KI unterstützt werden?
Für welche Funktionsbereiche eines Unternehmens eignet sich generative KI noch?
Stärken und Schwächen von LLMs
Was sind Stärken von LLMs?
Was sind die typischen Stärken bei der Verarbeitung von Texten?
Wie groß ist das abgedeckte Wissensspektrum?
Wie einfach ist die Interaktion?
Wie werden Dokumente in anderen Sprachen verarbeitet?
Was sind Schwächen von LLMs?
Können Sprachmodelle rechnen?
Können richtige Schlussfolgerungen gezogen werden?
Versteht das Sprachmodell das Problem?
Ist dies Kreativität oder nur Wiedergabe?
Kann man alles nachvollziehen?
Warum sind Offenheit und Schnittstellen wichtig?
Warum liegt der Fokus auf Text?
Wie sind Stärken und Schwächen gegeneinander abzuwägen?
Regulierung
Soll KI auch in kritischen Szenarien angewendet werden?
Muss KI reguliert werden?
Was versteht die EU unter einem KI-System?
Was sind Hochrisiko-KI-Systeme?
Was sind keine Hochrisiko-KI-Systeme?
Welche Anwendungen werden kategorisch ausgeschlossen?
Wieso ist generative KI von Regulierung betroffen?
Auswirkungen generativer KI
Welche Auswirkungen hat generative KI auf die Arbeitswelt?
Wird generative KI meine Arbeitstätigkeit ersetzen oder ergänzen?
Wird generative KI das Lernen verändern?
Wie beeinflusst generative KI digitale Artefakte?
Wie können wir ohne Wasserzeichen „echte“ von generierten Inhalten unterscheiden?
Was sind nun vertrauenswürdige und unabhängige Quellen?
Welchen Einfluss hat generative KI auf das Vertrauen in digitale Artefakte?
Was bedeutet generative KI für unsere Demokratie?
Wie beeinflusst generative KI die Definition von Kreativität und Kunst? 158 Wie verändert generative KI meinen persönlichen Alltag?
Ausblick in die Zukunft
Wohin entwickelt sich generative KI weiter?
Wie sieht das Leben der nächsten Generationen aus?
Glossar – Wichtige Begriffe kurz erklärt
Wo sich welches Stichwort befindet
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis


Offtermatt, Jonas
Prof. Dr. Jonas Offtermatt lehrt Mathematik und Programmierung an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Stuttgart. Er ist Experte für Versicherungen, Versicherungsmathematik und Data Science im Versicherungsumfeld. Prof. Offtermatt hat an der Universität Stuttgart Mathematik und Philosophie/Ethik studiert und anschließend am Institut für Stochastik und Anwendungen im Excellence Cluster Simulation Technology der Universität Stuttgart promoviert. Er ist Aktuar und in der Ausbildung der Actuarial Data Scientists tätig.

Kessel, Thomas
Prof. Dr. Thomas Kessel lehrt Wirtschaftsinformatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Stuttgart.

Praeg, Claus
Prof. Dr.-Ing. Claus Praeg ist Studiengangsleiter im Studiengang Wirtschaftsinformatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Stuttgart.

Brandt, Alexander
Vor seiner Berufung zum Professor für Data Science und digitale Technologien an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Stuttgart arbeitete der promovierte Physiker Prof. Dr. Alexander Brandt über 16 Jahre bei der Robert Bosch GmbH in unterschiedlichen Funktionen im Bereich Data Science mit Schwerpunkt Natural Language Processing.


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