Transfer Learning: Modelle schneller produktiv machen

Nutze vortrainierte Foundation Models, reduziere Trainingskosten und liefere robuste Ergebnisse mit sauberer Evaluierung und Deployment-Strategie. Zu den Schwerpunkten gehören Transfer-Learning-Strategien, die wirklich passen, Datenarbeit für effizientes Fine-Tuning, Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), Training, Monitoring und Reproduzierbarkeit, Evaluierung, die Produktentscheidungen trägt und Deployment und Betrieb von transferierten Modellen.

Die Schulung richtet sich an Machine-Learning Engineers und Data Scientists, AI Product Ownerinnen und AI Product Owner mit Modellverantwortung, Software Engineers, die Modelle deployen und betreiben, Data Engineers mit Schnittstelle zu Training und Datenqualität und Alle, die Transfer Learning planbar in Produkte bringen wollen.

Grundkenntnisse in Machine Learning und Modelltraining (Train/Validation/Test, Overfitting, Metriken). Erfahrung mit mindestens einem ML-Framework ist hilfreich, aber nicht zwingend, da Übungen angeleitet werden.

Zu den Schwerpunkten gehören Transfer-Learning-Strategien, die wirklich passen, Datenarbeit für effizientes Fine-Tuning, Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), Training, Monitoring und Reproduzierbarkeit, Evaluierung, die Produktentscheidungen trägt und Deployment und Betrieb von transferierten Modellen.

Ja. Ein eigener praxisbezogener Schwerpunkt ist „Transfer-Learning-Strategien, die wirklich passen“. Dabei geht es unter anderem um Feature Extractor vs. Fine-Tuning: Entscheidungskriterien, Layer Freezing, Differential Learning Rates, Adapter und Domänen-Shift erkennen und begrenzen. So werden die Inhalte auf konkrete Aufgaben und Anwendungssituationen übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieser Kurs richtet sich an Dich, wenn Du bereits Modelle trainiert hast, aber Transfer Learning planbar und effizient in Projekte bringen willst; Du startest mit einer praxisnahen Entscheidungslogik: Wann reicht ein Feature Extractor, wann ist Fine-Tuning nötig, und wann lohnt sich PEFT?; Du lernst, Domänen-Shift früh zu erkennen, Risiken zu quantifizieren und den Compute-Bedarf realistisch abzuschätzen; Statt Trial-and-Error setzt Du auf kontrollierte Experimente mit klaren Hypothesen; Im nächsten Schritt gehst Du in die Datenpipeline: Du verbesserst Datensätze durch Filtern, Deduplizieren und Qualitätschecks der Labels.

Ja. „Training, Monitoring und Reproduzierbarkeit“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Hyperparameter, Early Stopping, Regularisierung, Experiment-Tracking und Model Registry, Determinismus, Seeds, Versionierung von Daten und Overfitting erkennen: Lernkurven richtig lesen.