Der KI-Training Coach
Verstehe Machine Learning Training von Grund auf – von neuronalen Netzen bis LoRA Fine-Tuning. 8 Kapitel, komplett kostenlos.
Kapitel 01
ML Grundlagen
Die Grundlagen: was ist ML, wie funktionieren neuronale Netze und Transformer, wie lernt eine KI wirklich.
Kapitel 02
Training verstehen
Der Trainingsprozess im Detail: Loop, Loss-Funktionen, Metriken und der Train/Val/Test-Split.
Kapitel 03
Trainingsverlauf lesen
Loss-Kurven richtig lesen: gutes Training, Overfitting, Underfitting und instabiles Training erkennen.
Kapitel 04
Diagnose & Fixes
Diagnose & Fixes: konkrete Lösungen für Overfitting, Underfitting, Lernraten-Probleme und Loss-Spikes.
Kapitel 05
Hyperparameter
Hyperparameter im Detail: Learning Rate, Scheduler, Batch-Size, Optimizer-Vergleich und Regularisierung.
Kapitel 06
Fine-Tuning Methoden
Fine-Tuning-Methoden im Vergleich: Full Fine-Tuning, LoRA, QLoRA, weitere PEFT-Methoden und wann man was nutzt.
Kapitel 07
Dataset-Mastery
Dataset-Mastery: Datenqualität, Preprocessing, Augmentation und Klassen-Balancing.
Kapitel 08
Fortgeschrittene Techniken
Fortgeschrittene Techniken: Mixed Precision, Gradient Checkpointing, Early Stopping und Ensembles.