Mlflow Protokollierung 1. Einführung in MLflow für Protokollierung: Definition und Bedeutung von MLflow, Überblick über die Hauptkomponenten, Erfolgsbeispiele aus der Praxis 2. Installation und Einrichtung von MLflow: Schritte zur Installation von MLflow, Einrichtung der Umgebung und Konfiguration, Verwendung der MLflow-API 3. Tracking von Experimenten mit MLflow: Erfassung und Verwaltung von Experimenten, Verwendung von Tags und Parametern, Visualisierung der Ergebnisse 4. Modellregistrierung und -verwaltung: Methoden zur Registrierung von Modellen, Versionierung und Nachverfolgbarkeit, Integration von Modellen in den Produktionsprozess 5. Einsatz von MLflow in der Praxis: Integration von MLflow in bestehende Workflows, Best Practices für die Anwendung von MLflow, Risiken und Herausforderungen 6. Fallstudien zu MLflow-Projekten: Analyse erfolgreicher MLflow-Implementierungen, Erarbeitung eigener Fallstudien in Gruppen, Präsentation und Diskussion der Ergebnisse 7. Zukunftstrends in der MLflow-Nutzung: Innovationen und Entwicklungen in MLflow, Ethik und Verantwortung in der KI-Nutzung, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen 8. Praktisches Projekt mit MLflow: Entwicklung eines eigenen Projekts mit MLflow, Präsentation der Ergebnisse vor der Gruppe, Feedback und Reflexion der Lernerfahrungen