Der Kurs Chat GPT-Modelle und Data Science zeigt, wie Sprachmodelle mit datenwissenschaftlichen Methoden kombiniert werden, um Daten zu analysieren, zu strukturieren und für neue Erkenntnisse nutzbar zu machen. Teilnehmende lernen, wie ChatGPT in analytische Workflows eingebunden wird, um Texte zu verarbeiten, Informationen zu extrahieren und Prognosen zu unterstützen. Dabei werden Methoden aus KI, Statistik, Datenbankmanagement und Visualisierung zusammengeführt.

1. Grundlagen - ChatGPT und generative KI
2. Datenanalyse und Modellanwendung
3. Datenintegration und Visualisierung
4. Verantwortung und Qualitätssicherung
1. Grundlagen - ChatGPT und generative KI
  • Einführung in die Funktionsweise von Sprachmodellen und generativer KI
  • Unterschiede zwischen analytischer und generativer Datenverarbeitung
  • Bedeutung von Eingaben, Prompts und Kontextsteuerung für Modellleistung
  • Bewertung der Möglichkeiten und Grenzen textbasierter KI-Systeme

2. Datenanalyse und Modellanwendung
  • Kombination generativer Sprachmodelle mit statistischen Analyseverfahren
  • Automatisierte Erkennung und Kategorisierung von Themen und Textmustern
  • Verwendung von Python zur Steuerung und Verarbeitung generierter Ergebnisse
  • Bewertung der Relevanz und Qualität der erzeugten Informationen

3. Datenintegration und Visualisierung
  • Verwendung relationaler Datenbanken zur Speicherung und Organisation von Textdaten
  • Anwendung von SQL-Abfragen zur Filterung, Aggregation und Auswertung generierter Inhalte
  • Nutzung von Visualisierungstools zur Aufbereitung analytischer Ergebnisse
  • Kombination von KI-Ausgaben und Berichten zur Entscheidungsunterstützung

4. Verantwortung und Qualitätssicherung
  • Ethische und rechtliche Grundlagen beim Einsatz generativer KI-Systeme
  • Überprüfung von Nachvollziehbarkeit und Fairness in textbasierten Auswertungen
  • Sicherstellung der Datenqualität in Kombination mit automatisierten Prozessen
  • Verantwortungsvolle Nutzung von Sprachmodellen in datenwissenschaftlichen Projekten