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Entwicklung von AI-Modellen und Ethik in der Produktion

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Entwicklung von AI-Modellen und Ethik in der Produktion

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie benutzerdefinierte Trainingsschleifen mit Callbacks (Early-Stopping, Checkpointing) an und diagnostizieren Sie Gradientenprobleme mithilfe von Norm- und Aktivierungsanalysen.

  • Implementieren Sie Feature-Engineering-Pipelines für strukturierte Daten und Textdaten und werten Sie anschließend ML-Experimente aus, um produktionsreife Modelle auszuwählen.

  • Erstellen Sie umfassende Modellbeschreibungen für LLM-Funktionen, in denen der Verwendungszweck, technische Einschränkungen und spezifische Fairness-Kennzahlen detailliert dargelegt werden.

  • KI-Systeme anhand etablierter ethischer Richtlinien bewerten, um Verzerrungen zu identifizieren und umsetzbare Strategien zu deren Minderung vorzuschlagen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Technische Merkmale
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Verantwortungsvolle AI
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Tiefes Lernen
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Technische Dokumentation
  • Kategorie: Daten-Ethik
  • Kategorie: Software-Dokumentation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Modell-Einsatz

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

10 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Dieses Modul richtet sich an Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens und an Datenwissenschaftler, die bereit sind, über Notebooks hinauszugehen und ML-Systeme auf Produktionsniveau zu entwickeln. Ein Modell einmal zum Laufen zu bringen, ist einfach; die eigentliche Herausforderung besteht darin, es in der Produktion zuverlässig, reproduzierbar und effizient zu gestalten. Dieses Modul vermittelt die technischen Kenntnisse, um diese Lücke zu schließen. Am Ende werden Sie nicht nur Modelle erstellen, sondern auch in der Lage sein, zuverlässige, effiziente und produktionsreife ML-Systeme zu entwickeln.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Dieses Modul vermittelt die CORE-Konzepte von PyTorch Lightning, die die Entwicklung im Bereich Deep Learning optimieren. Sie erfahren, warum das Refactoring von reinem PyTorch-Code für die Erstellung skalierbarer, produktionsreifer Modelle unerlässlich ist. Sie sammeln praktische Erfahrungen dabei, Ihren Code in ein LightningModule zu strukturieren und den Trainer zur Abwicklung der technischen Routineaufgaben zu nutzen, sodass Sie sich ganz auf die wissenschaftlichen Aspekte konzentrieren können.

Das ist alles enthalten

4 Videos3 Lektüren5 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Dieses Modul vermittelt Ingenieuren, Auditoren und KI-Praktikern konkrete Fähigkeiten, um ethische Grundsätze in die technische Praxis umzusetzen. Sie lernen, umfassende Modellkarten zu erstellen, die den Verwendungszweck eines Systems, die Herkunft der Datensätze, Leistungskennzahlen und Einschränkungen dokumentieren, sodass alle Beteiligten verstehen, was das System leistet und wo es möglicherweise versagen könnte.

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore

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Dozent

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Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.