Deep-Dive Sprachmodelle
Deep-Dive Sprachmodelle
ChatGPT & Co. verstehen, anwenden und individualisieren
Nächster Termin: auf Nachfrage
Ort: Ulm
INHALT
THEMEN
- Was ist generative KI und wo wird sie angewendet?
- Was ist maschinelles Lernen?
- Typische Anwendungsgebiete und -Szenarien
- Wie verarbeiten ML-Modelle Sprache?
- Word & Sentence Embeddings, Semi-Supervised Learning und Transformer Architektur
- Fine-Tuning und Individualisierung: Möglichkeiten, Umsetzung und benötigte Ressourcen
- Stärken und Limits von Sprachmodellen
- Typische Anwendungen im Unternehmenskontext
- Wege aus der Halluzination: Retrieval-Augmented Generation
- Toolbox: Die wichtigsten generativen Tools im Überblick
- Rechtliche Rahmenbedingungen von DSGVO bis AI-Act
Neue Rechtsgrundlagen zur Eingruppierung
- Eingruppierungsgrundsätze nach §§ 12, 13 TV-L/TVöD
- Tätigkeitsbewertung nach neuem Recht
- Unterscheidungsmerkmale zu §§ 12, 13, 14 TV-/TVöD
REFERENTEN
Dr. Timo Felser
CEO and Co-Founder of
Tensor AI Solutions GmbH
Dr. Niklas Rach
COO and Co-Founder of Tensor AI Solutions GmbH

Dr. Timo Felser
- CEO und Co-Founder von Tensor AI Solutions GmbH
- Promotion in Physik an der Universität des Saarlandes und der Universität Padova (Italien)
- Certified Information Privacy Professional (IAPP)

Dr. Niklas Rach
- COO und Co-Founder von Tensor AI Solutions GmbH
- Promotion in Informatik an der Universität Ulm und am Nara Institute of Science and Technology (NAIST) in Japan
- Dozent für KI and der Hochschule Biberach
- Certified Information Privacy Manager (IAPP)
ZIELGRUPPE
Expertise | Erfahrungslevel |
---|---|
Softwareentwicklung | |
Management | |
KI |
Für Studenten: 100,00 €. Werkstudenten sind davon ausgenommen.
Alle Preise exkl. MwSt.
Die Teilnehmeranzahl ist begrenzt.
Wir behalten uns vor, das Seminar / die Weiterbildung bei zu geringer Teilnehmerzahl vorher abzusagen.
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Vision
Fair, transparent and efficient: Shaping an ethical future for AI technologies.
Mission
The project Tensor Solutions aims to make the field of Artificial Intelligence (AI) more transparent, comprehensible and efficient. With our trusted and explainable AI technology, we intend to meet the need for better verifiable of Machine Learning applications and simultaneously addresses the ethical concerns towards these technologies. Consequently, we aim not only to increase the acceptance of AI technologies in general but also to provide the best individual and comprehensible Machine Learning solution for each of our customers.
Values
- Fair
- Transparent
- Efficient
Vision
Fair, transparent and efficient: Shaping an ethical future for AI technologies.
Mission
The project Tensor Solutions aims to make the field of Artificial Intelligence (AI) more transparent, comprehensible and efficient. With our trusted and explainable AI technology, we intend to meet the need for better verifiable of Machine Learning applications and simultaneously addresses the ethical concerns towards these technologies. Consequently, we aim not only to increase the acceptance of AI technologies in general but also to provide the best individual and comprehensible Machine Learning solution for each of our customers.
Values
- Fair
- Transparent
- Efficient