Ziel

Der Kurs "AI Trainer in der Softwareentwicklung" vermittelt alle Kompetenzen, die für das Training, Fine-Tuning und die Evaluierung von KI-Modellen notwendig sind. Diese Weiterbildung zeigt, wie AI Trainer KI-Modelle mit Trainingsdaten versorgen, RLHF-Prozesse gestalten und die Qualität von KI-Modellen systematisch verbessern. Der Kurs richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und Fachexperten, die als AI Trainer KI-Systeme optimieren möchten. Im Seminar erarbeiten Teilnehmende eigene AI-Trainer-Workflows.

Inhalte (Auswahl)
  • AI Trainer Rolle: Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Karrierepfade

  • Trainingsdaten erstellen: Datenqualität, Labeling und Annotationsstandards für AI Trainer

  • Fine-Tuning von LLMs: Methoden und Tools für AI Trainer

  • RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback: Grundlagen und Praxis

  • Modell-Evaluierung: KI-Ausgaben systematisch bewerten als AI Trainer

  • Prompt Engineering für AI Trainer: effektive Prompts für bessere Modellausgaben

  • Red Teaming: Schwachstellen in KI-Modellen als AI Trainer identifizieren

  • Ethik im AI Training: Bias, Fairness und Verantwortung

Arbeitsweise

Diese Fortbildung verbindet AI-Training-Theorie mit praktischen Labeling- und Evaluierungsübungen. Trainer aus KI-Unternehmen und Forschungseinrichtungen zeigen, wie AI Trainer in realen Projekten arbeiten.

Kompetenzen (Ergebnis)
  • Trainingsdaten als AI Trainer qualitativ hochwertig erstellen und dokumentieren

  • Fine-Tuning von LLMs strukturiert durchführen und evaluieren

  • RLHF-Prozesse als AI Trainer gestalten und umsetzen

  • KI-Modellausgaben systematisch und konsistent bewerten

  • Red Teaming für KI-Modelle als AI Trainer durchführen

Berufsperspektiven und praktische Anwendung

AI Trainer sind in KI-Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen mit eigenen KI-Modellen nachgefragt. Absolventen können sich für entsprechende Stellen als eine der wichtigsten Rollen in der KI-Wertschöpfungskette.

Zusammenfassung

Dieser Kurs vermittelt AI-Training-Kompetenz praxisnah. Von Trainingsdaten über Fine-Tuning bis Red Teaming werden alle relevanten AI-Trainer-Fähigkeiten direkt anwendbar erarbeitet.

Tools (Beispiele)

Hugging Face, Python, Label Studio, OpenAI API, Claude API, Argilla, W&B