Modelltraining bezeichnet das systematische Arbeiten mit Daten und Algorithmen, um statistische Modelle für definierte Aufgaben zu erstellen. Für AI Engineer-Rollen bildet es einen methodischen Kern, der Theorie und produktiven Einsatz verbindet. Der Kurs zeigt das strukturierte Vorgehen entlang typischer Trainingsprozesse.

!Kursinhalt

!1. Grundprinzipien des Trainings
*Trainings-, Validierungs- und Testdaten
*Verlustfunktionen und Optimierung
*Overfitting und Generalisierung

!2. Datenvorbereitung für das Training
*Strukturierte Datenaufnahme
*Feature-Skalierung und Encoding
*Umgang mit Imbalancen

!3. Trainingsworkflows
*Wahl geeigneter Algorithmen
*Hyperparameter und ihre Wirkung
*Reproduzierbarkeit der Trainingsläufe

!4. Bewertung und Übergabe
*Geeignete Metriken je Aufgabentyp
*Vergleich von Modellen
*Übergabe an MLOps-Strecken

!Berufliche Relevanz

*Methodische Grundlage für angewandte ML-Arbeit
*Verlässliche Modelle für produktive Systeme
*Brücke zwischen Forschung und Engineering