🤖Künstliche Intelligenz in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Ingenieurwesen · 11 Einheiten · kostenlos, ohne Mitgliedschaft

1 Künstliche Intelligenz im ML-Engineering: Rolle, Grenzen, Validierung und Verantwortung

2 Datenpipeline: Sammlung, Bereinigung, Tagging und Versionierung

3 Modellschulung und -bewertung: Genaue Metriken, ehrliches Benchmarking

4 LLM-Bewerbung: Antworten basierend auf Ihren eigenen Daten mit RAG

5 LLM-Anwendung: Agenten, Tools und sichere Automatisierung

6 Feinabstimmungsbasis: Wann, wie und mit welchem Risiko

7 MLOps und Bereitstellung: Verlagerung des Modells vom Labor in die Produktion

8 Evaluierung und Überwachung: Wissen, was das Modell in der Produktion wirklich tut

9 Sicherheit und Datenschutz: Verteidigung von KI-Systemen

10 Voreingenommenheit, Ethik und Kosten: Verantwortungsvolles und nachhaltiges KI-Engineering

11 Reproduzierbarkeit und das End-to-End-Projekt: Alles kombinieren

Alle Schulungen Mit Einheit 1 beginnen