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AI Peanuts Workbook

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AI Peanuts Workbook

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Das AI Peanuts–Workbook: Über Nacht zum ‘KI-Experten’

Stell dir vor, du könntest all das Wissen über KI, das in über 200 Ausgaben unseres Newsletter steckt, in einem kompakten und leicht verständlichen Format haben. Das ist genau, was das AI Peanuts Workbook bietet.
Es ist deine ultimative Ressource für den Einstieg in KI, die besten Tools und Techniken, um deine Produktivität im Job zu steigern.

Das Workbook ist vollgepackt mit Informationen und praxisorientierten Anleitungen!


Das Workbook ist kein klassisches “Buch”, sondern ein praxisorientiertes, interaktives digitales Dokument. Gegliedert in 3 Teile:

Theorie — Der Textbuch-Teil des Workbooks, in dem wir das Thema KI und seine technischen Grundlagen erklären.
Praxis — Eine Reihe von praktischen Tutorials, mit denen du lernst, KI praktisch anzuwenden. Daten Datenbanken mit den besten KI-Tools und den spannendsten Firmen im KI-Umfeld.

Ja klar - 79 € ist nicht geschenkt.
Und natürlich könntest du dir viele der Informationen auch zusammensammeln, wenn du selber durch Google, Reddit, diverse Foren, und Discord Channels suchst. Aber wenn du dir diese Stunden, oder wohl eher Tage und Nächte sparen willst - dann ist das Workbook genau das Richtige für dich. Viele der Tipps aus dem Workbook lassen sich direkt in die Tat umsetzen - ob in deinem Job oder für ein neues Side-Projekt - das Geld machst du mit gewonnener Produktivität und Zeit also schnell wieder wett.
Das Workbook ist eine echte Investition in dich selbst!


FAQ

In welchem Format kommt das Workbook?
Das Workbook ist eine Kombination aus E-Book und Website - kommt also in einem digitalen Format. Nach dem Kauf kannst du das Workbook jederzeit unter https://workbook.aipeanuts.de abrufen.

Ist das Workbook ein gedrucktes Buch?
Nein, siehe vorherige Frage. Das Workbook kommt in einem digitalen Format.

Was kann ich durch das Lesen des Workbooks lernen?
Kurz gesagt: Eine ganze Menge! Das Workbook bietet viele Inhalte - von Theoriekapiteln bis zu praktischen Tutorials. U.a.:
- Wie funktionieren LLMs (große Sprachmodelle)?
- Wie funktionieren Künstliche Neuronale Netzwerke?
- Wie gestaltet man einen perfekten Masterprompt für ChatGPT?
- Wie erstellt man photorealistische Bilder mit Midjourney?
- Wie wertet man große Datenmengen mit Hilfe von KI (Julius AI) aus?
- Wie kann einem KI bei der Recherche helfen? (z.B. mit Perplexity)
- u.v.m.

Ist das wirklich 79€ wert?
Ganz klar: Ja. Aber natürlich sind wir als Autoren biased. Wie erklären wir den Preis? Das Lesen des Workbooks wird dir viele Stunden eigener Recherche ersparen (versprochen!). Wenn du dagegen deinen persönlichen Stundensatz (oder was dir ein bisschen mehr Zeit für Freizeit, Sport, Familie wert ist) legst - dann solltest du ziemlich klar zu dem Ergebnis kommen: Okay, das lohnt sich. Und falls nicht - nun, dann bist du tatsächlich wohl nicht Teil der Zielgruppe für dieses Workbook. Auch okay!
Noch ein Argument: Der spannendste Content zu diesem Thema ist oft nur auf Englisch verfügbar. Eines unserer Anliegen mit dem Workbook war und ist es, das zu ändern und Infos und Tutorials auch auf Deutsch zur Verfügung zu stellen.

Erhalte ich eine Rechnung mit Ausweis der Mehrwertsteuer?
Ja klar. Nach Kauf erhältst du eine E-Mail mit einem Link zur Rechnung. Du kannst die genauen Angaben, die auf der Rechnung erscheinen sollen noch anpassen. Natürlich ist dort auch die Mehrwertsteuer ausgewiesen.


Leseproben:

1: Auszug aus "Theorie - Von neuronalen Netzwerken, großen Sprachmodellen, und Diffusion":

Im Kontext von KI ist ein Sprachmodell (Language Model) ein Modell, das die Struktur von Sprache mathematisch beschreibt. Das äußert sich typischerweise in der Fähigkeit eines Sprachmodells, sinnvolle nächste Wörter vorherzusagen.

Nimmt man z.B. den Satzanfang: Ich gehe zur… - so läuft in unserem Gehirn unser menschliches Sprachmodell und wirft verschiedene Möglichkeiten für das nächste sinnvolle Wort aus: Bank, Schule, Nachbarin,…. Welches Wort “richtig” ist, hängt vom Kontext ab, doch dazu gleich mehr.

Von einem großen Sprachmodell (Large Language Model - typischerweise mit LLM abgekürzt), spricht man, wenn das Modell fähig ist, Sprache zu modellieren.

Das bedeutet, dass dieses Modell im breiten Kontext der Sprache möglichst richtige Voraussagen treffen kann, und nicht nur in einem bestimmten Anwendungsfall. Ein spezifisches Sprachmodell könnte z.B. sehr gut im Kontext von fiktionaler Literatur oder der Übersetzung von Deutsch nach Englisch sein, ein LLM besitzt so allgemeine Fähigkeiten, dass es in all diesen - und möglichst allen weiteren Anwendungsfällen, sinnvolle Ergebnisse liefert.

Aber noch mal zum Kern der Sache: Ein LLM ist also ein mathematisches Modell, das Vorhersagen über das nächste sinnvolle Wort in einem Satz treffen kann.

Und das funktioniert über das Prinzip des Künstlichen neuronalen Netzwerks, das wir im vorherigen Kapitel kennengelernt haben.

Anders als im ersten Beispiel ist unser Input diesmal nicht ein Bild - und damit Zahlen, die die Pixel eines Bildes repräsentieren, sondern unser Input ist Text:

Und der Output ist dann in unserem Beispiel eine Reihe von möglichen Wörtern mit einer zugehörigen Wahrscheinlichkeit.

--- Der weitere Text dieses Kapitels steht dir nach dem Kauf zur Verfügung ---



2: Auszug aus Prompt Engineering Masterclass: von Persona bis Master Prompt:

So! Der Master-Prompt, der war der Shortcut. Für alle, die aber wirklich verstehen möchten was aktuelles Prompt Engineering ausmacht – für die ist dieser Teil:

Gucken wir uns also die fünf Säulen des Prompt Engineerings im Detail an und nehmen uns dabei ein praktisches Beispiel zum Thema "Newsletter" vor.

Wir wollen einen Newsletter schreiben, der nicht nur die Standardantwort von ChatGPT wiedergibt, sondern eigene, wertvolle Inhalte erstellt. Für diese Art von Prompts, gibt es fünf Säulen auf die man achten kann:

1. Richtung geben:

Beschreibe genau den Stil, den du dir wünschst, oder beziehe dich auf eine relevante Persona. Wenn du beispielsweise einen Blogpost im Stil von Sam Parr schreiben möchtest, ohne seinen Namen zu erwähnen, könntest du ChatGPT so instruieren, dass es den lebhaften, direkt ansprechenden Stil annimmt, für den Parr bekannt ist. Denke daran, dass ChatGPT darauf trainiert ist, Urheberrechte zu respektieren, also musst du kreativ sein und um direkte Namensnennungen herumarbeiten.

2. Format spezifizieren:

Definiere die Struktur und die Regeln der Antwort. Wenn du einen Newsletter schreibst, könntest du beispielsweise festlegen, dass der Newsletter Einleitungsabsätze, Hauptinhalt und Schlussfolgerungen enthalten soll. Du könntest auch spezifische Anweisungen zur Länge jedes Abschnitts geben, um sicherzustellen, dass der Inhalt umfassend und gut strukturiert ist.

--- Der weitere Text dieses Kapitels steht dir nach dem Kauf zur Verfügung ---

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