Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot Grote Taalmodellen (LLM's)

  • Wat zijn LLM's?
  • De rol van LLM's bij het genereren van inhoud
  • Een overzicht van de populairste LLM's

Voorbereiding op inhoudsgeneratie

  • Gegevens voorbereiden voor gebruik met LLM's
  • Inzicht in modelparameters en instellingen
  • Inleiding tot technieken voor fine-tuning

Inhoudsgeneratie met LLM's

  • Praktijkopdracht: Artikelen, blogs en creatieve teksten genereren
  • Technieken voor het formuleren van instructies aan LLM's
  • Voorbeelden van door LLM's gegenereerde inhoud

Inhoudsverfijning en -evaluatie

  • Het bewerken en verbeteren van door AI gegenereerde tekst
  • Metingen om de kwaliteit van inhoud te bepalen
  • Wat te doen met vooroordelen en ethische aspecten?

Gevorderde technieken voor inhoudsgeneratie

  • Geavanceerde methoden voor fine-tuning
  • Multimodale inhoudscreatie met behulp van LLM's
  • De grenzen verleggen van creativiteit door gebruik te maken van LLM's

Toepassingen in de praktijk en voorbeelden uit de industrie

  • LLM's in marketing, journalistiek en entertainment
  • Succesverhalen en geleerde lessen
  • Inzichten van experts uit het vakgebied

Ethische overwegingen en toekomstperspectieven

  • Ethisch gebruik van LLM's
  • Gegevensbescherming en beveiliging
  • Toekomstige ontwikkelingen in inhoudsgeneratie met LLM's

Projectwerking en evaluatie

  • Een project rond inhoudscreatie ontwikkelen
  • Best practices en technieken in de praktijk brengen
  • Peeperbeoordeling en feedbacksessies

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Kennis van het proces rondom inhoudscreatie
  • Inzicht in basisconcepten uit de machine learning
  • Programmerervaring met Python is aanbevolen, maar niet verplicht

Doelgroep

  • Contentmakers en marketeers
  • Onderwijstechnologen en opleidingsontwerpers
  • Machine learning-liefhebbers en ontwikkelaars
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën