
▶	Kurs AI mit Arnie (KI-Revolution) Open-Source LLMs
📽️	Teaser Opensource LLMs (3:56)
🎓	Teaser Clip (Das lernst du)

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▼	Überblick

„Wie kann ich (…Sperrton…) herstellen? Und auch hier die gesamte Antwort. Ich muss das verpixeln!“ Hoppala, das war natürlich ein extremes Beispiel, aber nur so kann man Dinge wirklich veranschaulichen.

Zensuren von KI-Modellen sind real. Man wird in politische Richtungen gedrückt, gewisse Fragen werden nicht beantwortet, auch wenn sie harmlos sind, und es wird richtig schwierig, die Weltherrschaft an uns zu reißen durch einen KI-Gehilfen, der noch nicht mal einen Titel erstellt, der das Wort "illegal" enthält. GPT-4, Omni, Cloud, Gemini – all die Modelle haben eins gemeinsam: Sie leben nicht in Freiheit.

Bist du bereit, Open Source LLMs zu meistern und den Einschränkungen von OpenAI, Google und Anthropic zu entkommen? Dann ist dieser Kurs für dich!

Stell dir vor, wie es sich anfühlt, wenn du deine eigenen LLM-basierten Anwendungen hättest, die völlig lokal und sicher auf deinem Computer laufen. Expertise in der Nutzung, Feinabstimmung und Optimierung von LLMs – und persönliche Assistenten, die jede Frage beantworten. Also, ich bin mir sicher, deine Freunde werden neidisch!

Dieser Kurs deckt alles ab: Einführung in Open Source LLMs, warum sie sich lohnen und welche Vorteile sie bieten. Die besten LLMs von Lama 3 über Mistral bis hin zu Command R+, Nemotron von Nvidia, Qwen2 und viele mehr. Praktische Anleitungen zur Installation und Nutzung von Open Source LLMs mit LM Studio, Anything LLM, Olama und mehr. Die Unterschiede zwischen zensierten und unzensierten Modellen. Bilderkennung mit Open Source LLMs wie PI 3, Lama und Lava. Viele Anwendungszwecke von LLMs, einschließlich RAG, Function Calling und Fine-Tuning mit Hugging Face und Google Colab.

Du wirst natürlich praktische Fähigkeiten und Anwendungen erlernen: Effektives Prompt-Engineering, einschließlich System Prompts und Function Calling. Die perfekte Aufbereitung deiner Daten mit Lama Index, Lamabars und Firecrawl für deine Applications. Optimierungstechniken für Prompts, RAG, Embeddings und Vektordatenbanken. Und es gibt noch mehr: Erstellung lokaler Server mit LM Studio und Olama für deine private Verwendung. Entwicklung von lokalen KI-Agenten mit Tools wie LangChain und Flowise. Nutzung von Text-to-Speech in Google Colab und vieles, vieles mehr.

Du wirst sogar KI-Anwendungen und KI-Agenten selbst entwickeln: KI-Agenten, die Python-Code und Dokumentationen erstellen. Nutzung von Function Calling für erweiterte Funktionen wie Internetzugriff oder einen Taschenrechner. Du kannst sogar eine eigene Armee von Arbeitern erschaffen, die für dich Research im Internet machen, Blogartikel erstellen, Tweets daraus machen und Social Media Content erstellen. Nach dem Kurs hast du deine eigenen lokalen KI-Agenten, die für dich arbeiten werden, und sie sind natürlich perfekt auf dich angepasst. Ohne Zensur.

Und sogar das leidige Thema Datenschutz und Sicherheit werden wir in diesem Kurs behandeln. Achtung, noch eine kleine Anmerkung: Es ist natürlich von großem Vorteil, wenn du einen PC hast mit einer angemessenen Grafikkarte. 16 GB RAM und 6 GB VRAM sind natürlich optimal. Falls du ein Apple-Gerät hast, sind die ganze Reihe der M-Chips perfekt. Wenn du Nvidia hast, ist das das Nonplusultra, denn Nvidia hat CUDA. Und auch AMD-Prozessoren funktionieren, wenn sie denn genügend Speicher haben.

Wir sehen uns natürlich auch an, wie du GPU-Power mieten kannst, falls dein Computer richtig schwach ist. Und wir sehen uns natürlich auch die Verwendung in verschiedenen Cloud-Interfaces an. Aber du kannst eventuell nicht alle Lektionen mitmachen, wenn du einen uralten Computer hast. Also, wenn dein Computer ruckelfrei läuft, dann ist die Chance recht groß, dass du alles mitmachen kannst.

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