Einführung in GPT-4o: Industrielle Forschung im Wandel
- Generative Pre-Trained Transformers (GPT): Eine Einführung in GPT-Modelle und ihre Auswirkungen auf die KI-gestützte Forschung.
- Die Entwicklung von GPT-3 zu GPT-4o: Verstehen der wichtigsten Fortschritte, einschließlich multimodaler Fähigkeiten.
- Multimodale KI in der Forschung: Erkundung des Potenzials von KI, die Sprache, Bild und Ton verarbeitet, für die Forschung in der industriellen Mathematik.
GPT-4o Architektur: Unter der Haube
- Technische Vertiefung: Erforschung der neuronalen Architektur von GPT-4o mit Schwerpunkt auf der Verarbeitung verschiedener Datentypen.
- Fähigkeiten über Text hinaus: Verständnis der Integration von Sprache, visueller und auditiver Datenverarbeitung durch GPT-4o.
- Multimodale Eingabe- und Ausgabeverarbeitung: Einblicke in die Art und Weise, wie GPT-4o Eingaben aus verschiedenen Quellen zur dynamischen Problemlösung zusammenführt.
Arbeiten mit GPT-4o: Praktischer Aufbau und Anwendungen
- Einrichten der GPT-4o Umgebung: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Konfiguration der Plattform für Forschungsanwendungen.
- Nutzung der GPT-4o API: Wie man auf API-Tools zugreift und diese nutzt, um GPT-4o in laufende Projekte zu integrieren.
- Praktische Übungen: Szenarien aus der realen Welt, Datenanalyse und Miniprojekte, die auf die Bedürfnisse der industriellen Forschung abgestimmt sind.
Anwendungen von GPT-4o in der Industriemathematik
- Erforschung industrierelevanter Anwendungsfälle: Fallstudien darüber, wie GPT-4o Industrien wie die Fertigung, die Logistik und das Ingenieurwesen transformiert.
- Innovative Forschung und kreative Anwendungen: Von Optimierungsproblemen bis zur Vorhersagemodellierung - wie GPT-4o die mathematische Forschung verbessert.
- Verstehen der Grenzen: Aktuelle Herausforderungen bei der Anwendung von GPT-4o, einschließlich Datenqualität, Interpretierbarkeit und Umfangseinschränkungen.
Ethische Überlegungen zu AI in der Forschung
- Verantwortungsvolle KI-Praktiken: Leitlinien für den ethischen Einsatz von KI in sensiblen Forschungsbereichen.
- Voreingenommenheit und Fairness in KI-Modellen: Erkennen und Abschwächen von Verzerrungen in industriellen und akademischen Anwendungen.
- Künftige Auswirkungen auf die Gesellschaft: Diskussion darüber, wie multimodale KI die Zukunft von Forschung, Innovation und Arbeitsmärkten gestalten wird.
Fortgeschrittene Themen: Die Grenzen der KI-Forschung verschieben
- Erforschung modernster KI: Untersuchung der jüngsten Fortschritte in der KI-Technologie und ihrer Auswirkungen auf die künftige Forschung.
- Beitrag zum OpenAI Forschungsökosystem: Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und zur Mitwirkung an der globalen KI-Forschungsgemeinschaft.
- Gemeinsame Projekte und Engagement für die Gemeinschaft: Förderung von interdisziplinärer Forschung und Teamarbeit zur Bewältigung komplexer mathematischer Herausforderungen.
Abschlussprojekt und Bewertung
- Innovative GPT-4o Anwendungsentwicklung: Die Teilnehmer entwerfen und implementieren ein Projekt, das das Potenzial von GPT-4o bei der Lösung eines realen Problems aus der industriellen Mathematik zeigt.
- Projekt-Präsentation: Ein Forum, um Projekte zu präsentieren, Erkenntnisse auszutauschen und Feedback von anderen Teilnehmern und dem Kursleiter zu erhalten.
- Bewertung und Feedback: Reflexion über das Erreichte und Identifizierung von Bereichen für die weitere Entwicklung.
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM