Embeddings & Vektordatenbanken verstehen

Beschreibung

Die Fähigkeit, Informationen nicht nur nach Stichworten, sondern nach deren Bedeutung zu verarbeiten, ist der Kern moderner KI-Anwendungen wie semantische Suche oder Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dieser Kurs vermittelt Ihnen als Fachanwender oder IT-Verantwortliche das tiefgreifende konzeptionelle Verständnis von Embeddings und Vektordatenbanken, das Sie benötigen, um KI-Projekte erfolgreich zu initiieren und zu steuern. Wir beleuchten, wie Texte, Bilder und Audio in hochdimensionale Zahlenräume transformiert werden, welche Rolle Vektordatenbanken dabei spielen und wie Ähnlichkeitsmaße funktionieren. Sie lernen die entscheidenden Unterschiede zur Stichwortsuche kennen, verstehen die Bedeutung von Chunking für Suchergebnisse und analysieren typische Anwendungsfälle wie intelligente Wissensdatenbanken oder Empfehlungssysteme. Zudem erörtern wir wichtige Qualitätsfaktoren, Grenzen und konzeptionelle Kriterien für die Auswahl passender Werkzeuge. Nach diesem Kurs können Sie fundierte Entscheidungen treffen, Anforderungen präzise formulieren und als kompetenter Gesprächspartner in Projekten mit Entwicklern agieren. Das ALVATAR-Zertifikat bestätigt Ihr wertvolles Wissen in einem zentralen Feld der Künstlichen Intelligenz und stärkt Ihre Position im digitalen Wandel.

Curriculum