"Wie funktioniert eigentlich generative KI?" mit Prof. Dr. Chris Biemann : DDLitLab- Generative KI an der Universität Hamburg

Link:
  • https://lecture2go.uni-hamburg.de/l2go/-/get/v/70983
Autor/in:
Beteiligte Personen:
  • Regionales Rechenzentrum der Universität Hamburg/ MCC/ Lecture2Go
  • DDLitLab
Verlag/Körperschaft:
Universität Hamburg
Erscheinungsjahr:
2024
Medientyp:
Audiovisuell
Schlagworte:
  • Generative KI
  • KI
  • Künstliche Intelligenz
  • RAG
  • LLM
  • Sprachmodelle
  • ChatGPT
  • UHHGPT
  • Zentrum für interdisziplinäre Studienangebote
Beschreibung:
  • Wie funktionieren eigentlich generative KI-Modelle – und was hat sich in den letzten Monaten verändert? In diesem Video sprechen wir mit Prof. Dr. Chris Biemann über die Grundlagen generativer KI, ihre Weiterentwicklung und spannende neue Features, wie z. B. die Online-Anbindung aktueller Modelle. Außerdem erklärt er, warum Tools wie ChatGPT keine Suchmaschinen ersetzen und wo ihre Grenzen liegen. Wir werfen gemeinsam einen Blick auf Trigram-Modelle, da sie uns viel über moderne Sprachmodelle verraten. Begriffe wie LLM, GPT & Co. werden verständlich erklärt. Und natürlich geht es auch um die große Frage: Wie können Studierende generative KI sinnvoll im Studium nutzen? Prof. Biemann gibt dazu eine klare Einschätzung und praxisnahe Tipps. Chris Biemann leitet die Language Technology Group an der MIN-Fakultät der UHH und ist Scientific Director des House of Computing und Data Science. Das ganze Gespräch finden Sie unter: https://www.uni-hamburg.de/lehre-navi/lehrende/podcast-gki.html Generative KI im Studium an der UHH: https://www.isa.uni-hamburg.de/ddlitlab/gki/gki-landing-page.html Dieses Interview ist Teil einer Gesprächsreihe mit Expert:innen der Universität Hamburg im Bereich generativer KI. In dieser Reihe beleuchten wir das Thema generative KI aus unterschiedlichen Forschungsperspektiven und Arbeitsbereichen. Produziert vom Team DUTy im DDLitLab (2025). uhh.de/ddlitlab
Beziehungen:
URL https://lecture2go.uni-hamburg.de/l2go/-/get/l/7486
Lizenz:
  • UHH-L2G
Quellsystem:
Lecture2Go UHH

Interne Metadaten
Quelldatensatz
oai:lecture2go.uni-hamburg.de:70983