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Large Language Models - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3107 Kurztext
Semester SoSe 2024 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/dl-21s/index.html Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache englisch
Termine Gruppe: 2-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 10:00 bis 12:00 s.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.37 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 2-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. Einzeltermin am 31.07.2024     fällt aus    
iCalendar Export Mi. 14:00 bis 16:00 s.t. Einzeltermin am 31.07.2024     fällt aus    
Gruppe Klausur:


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Stubbemann, Maximilian, Dr. verantwortlich und durchführend
Choi, Jung Min durchführend, nicht verantwortlich
Le, Ngoc Son durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWI-LaLaMo Large Language Models
MDA-MetSp6 Methodological Specialization (6 CP)
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MWI-BI6LP Ergänzung zu Prüfung im Modul Business Intelligence mit 6 LP (M WINF)
MIT-V6KIML Gebiet KIML (IMIT), Vorl 6 AP (MA ab PO 2014)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Conversation bots based on Large Language Models (LLMs) have caused a massive public interest into the developments in the field of artificial intelligence. In this course, the students will learn how these models work and on which fundamental concepts they are based on. More specifically, the students will gain an understanding of the architectures and training procedures that are the building blocks of recent LLMs.

The course will contain the major concepts behind LLMs, including:

  • The Attention Mechanism and Transformer Architecture
  • Generative and Masked Pre-Training
  •  Reinforcement Learning from Human Feedback
  • Scaling Laws for LLMs
Zielgruppe

MSc WI & IMIT & AINF & DA -  MSc 1-3



Zu dieser Veranstaltung gehört folgende Übung
Nr. Beschreibung SWS
3108 Large Language Models 2

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden:
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