Machine Learning für GANs & Prompt Engineering – Kurs

Diese Weiterbildung vermittelt die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens mit besonderem Blick auf generative Modelle wie Generative Adversarial Networks. Ergänzt wird dieser Kern um zwei Zusatzqualifikationen: praktische Data Science mit Werkzeugen wie Pandas und Scikit-Learn sowie Prompt Engineering für die zielgerichtete Arbeit mit KI-Sprachmodellen. Wer eine Tätigkeit in der Entwicklung von KI-Lösungen anstrebt, erhält hier ein Profil, das klassisches maschinelles Lernen, generative Modelle und den praktischen Umgang mit modernen Sprachmodellen verbindet.

Der erste Modulblock legt die Grundlagen des maschinellen Lernens und schafft die Basis für alle weiteren, spezialisierteren Themen.

• Einordnung der unterschiedlichen Arten des maschinellen Lernens
• Grundlagen unüberwachter Lernverfahren (unsupervised learning)
• Training und Auswahl geeigneter Vorhersagemodelle
• typische Anwendungsfelder des maschinellen Lernens im Überblick
• systematische Datenvorbereitung als Grundlage jedes Modelltrainings
• Bewertungskriterien für die Qualität von Lernmodellen

Der zweite Modulblock vermittelt praktisches Datenmanagement und Analyse als Kern der Data-Science-Zusatzqualifikation.

• Einführung in Pandas und die Arbeit mit Dataframes
• Datenreinigung und Umgang mit fehlerhaften oder fehlenden Werten
• Strategien der Datenvisualisierung zur Ergebnisdarstellung
• Berechnung grundlegender statistischer Kenngrößen
• Bewertung trainierter Modelle anhand geeigneter Metriken
• Aufbau von Klassifikationsmodellen mit der Bibliothek Scikit-Learn

Der dritte Modulblock behandelt erweiterte Techniken des maschinellen Lernens sowie den Einstieg in generative Modelle und Prompt Engineering.

• Modellbewertung und systematisches Hyperparameter-Tuning
• Ensemble Learning mit den Verfahren Bagging und Boosting
• k-fache Kreuzvalidierung zur robusten Modellbewertung
• Grundprinzip von Generative Adversarial Networks: Zusammenspiel von Generator und Diskriminator
• typische Einsatzfelder generativer Modelle in Data-Science-Projekten
• Einführung in die Grundlagen und Begrifflichkeiten des Prompt Engineering

Der vierte Modulblock vertieft Prompt Engineering praxisnah am Beispiel des Sprachmodells ChatGPT und führt die Themenfelder zusammen.

• Nutzung von Sprachmodellen wie ChatGPT im Kontext maschinellen Lernens
• Techniken zur Feinabstimmung und Leistungsverbesserung von Sprachmodell-Antworten
• Gestaltung interaktiver, mehrstufiger Konversationen mit einem Sprachmodell
• Nutzung der Kontextsensitivität von Sprachmodellen für präzisere Ergebnisse
• praktische Anwendungsszenarien für Prompt Engineering im beruflichen Alltag
• Verknüpfung von Prompt-Engineering-Techniken mit klassischen Data-Science-Workflows
• Aufbau eines einfachen generativen Modells anhand eines Übungsdatensatzes
• Bewertung generierter Ergebnisse im Vergleich zu realen Daten
• Diskussion ethischer und praktischer Grenzen generativer KI-Modelle
• Erstellung eines eigenen Prompt-Katalogs für wiederkehrende Aufgabenstellungen
• Zusammenführung eines Projekts aus Datenanalyse, Modelltraining und Prompt-Einsatz
• Vergleich der Ergebnisse eines klassifizierenden Vorhersagemodells mit einem einfachen generativen Ansatz
• Abschlussdiskussion zu aktuellen Entwicklungen im Bereich generativer KI

Diese Kombination aus klassischem maschinellem Lernen, generativen Modellen und Prompt Engineering unterscheidet sich deutlich von reinen Data-Science-Grundlagenkursen: Sie verbindet das Verständnis, wie ein GAN aus Generator und Diskriminator funktioniert, mit der ganz praktischen Fähigkeit, moderne Sprachmodelle über gezielte Prompts effektiv zu nutzen. Die Verzahnung von Datenanalyse-Werkzeugen wie Pandas und Scikit-Learn mit dem Prompt-Engineering-Teil sorgt dafür, dass Teilnehmende sowohl klassische Modelltrainings-Workflows als auch den Umgang mit generativen Sprachmodellen aus eigener praktischer Erfahrung kennen. Der direkte Vergleich zwischen einem klassifizierenden Vorhersagemodell und einem generativen Ansatz im abschließenden Praxisblock macht dabei besonders deutlich, worin der konzeptionelle Unterschied zwischen beiden Modellarten liegt: Während klassische Modelle bestehende Daten in Kategorien einordnen, erzeugen generative Modelle wie GANs neue, plausible Daten, die den Trainingsdaten ähneln.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen anstreben und dafür sowohl klassisches maschinelles Lernen als auch generative Modelle und Prompt Engineering benötigen.

• angehende Data Scientists und Machine-Learning-Einsteiger:innen
• Personen mit Interesse an generativen KI-Modellen wie Generative Adversarial Networks
• Fachkräfte, die den praktischen Umgang mit Sprachmodellen über Prompt Engineering vertiefen möchten
• Quereinsteigende mit Python-Kenntnissen, die in Richtung Data Science oder KI-Entwicklung wechseln möchten
• Personen, die bestehende Data-Science-Kenntnisse um generative Modelle erweitern möchten

Die Weiterbildung baut die Inhalte schrittweise auf: von den Grundlagen des maschinellen Lernens über praktisches Datenmanagement mit Pandas und Scikit-Learn bis zu generativen Modellen und Prompt Engineering. Theoretische Konzepte werden durchgängig mit praktischen Übungen und Fallstudien an konkreten Datensätzen und Sprachmodell-Beispielen verbunden.

Der Kursumfang orientiert sich am vierteiligen Aufbau von den ML-Grundlagen über Datenmanagement und erweiterte Techniken bis zum vertieften Prompt-Engineering-Block mit ChatGPT-Anwendungsbeispielen.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung für maschinelles Lernen mit den Zusatzqualifikationen Data Science und Prompt Engineering ab. Eine externe Herstellerzertifizierung ist für diesen Kurs nicht vorgesehen.

Wer diese Weiterbildung abschließt, verfügt über ein Profil, das drei aktuell stark nachgefragte Kompetenzfelder verbindet: solides maschinelles Lernen, das Verständnis generativer Modelle wie GANs und die praktische Fähigkeit, moderne Sprachmodelle über Prompt Engineering effektiv einzusetzen. Gerade der Prompt-Engineering-Teil ist im aktuellen Arbeitsmarkt hoch relevant, da immer mehr Unternehmen den produktiven Einsatz von Sprachmodellen im Arbeitsalltag verankern und dafür Fachkräfte suchen, die Modelle nicht nur bedienen, sondern gezielt und reproduzierbar einsetzen können. Die Kombination mit klassischer Data-Science-Praxis über Pandas und Scikit-Learn stellt zudem sicher, dass Absolvent:innen nicht nur mit generativen Modellen arbeiten können, sondern auch die Datenanalyse-Grundlagen beherrschen, auf denen jedes seriöse Machine-Learning-Projekt aufbaut. Wer im Berufsalltag sowohl klassifizierende Modelle zur Mustererkennung als auch generative Modelle zur Datenerzeugung einordnen kann, verfügt über ein selteneres Verständnis der gesamten Bandbreite des maschinellen Lernens – ein klarer Vorteil gegenüber einem Profil, das sich nur auf eine der beiden Modellfamilien konzentriert.