Training Pipelines für AI Systeme sind ein zentraler Bestandteil moderner ML-Architekturen, weil sie wiederholbare Trainingsläufe in produktive Strukturen übersetzen. Wer hier strukturiert arbeitet, vermeidet manuelle Stolperfallen. Der Kurs zeigt den Aufbau solcher Pipelines im Detail.

!Kursinhalt

!1. Bausteine einer Trainingspipeline
*Datenanbindung und Vorverarbeitung
*Modelltraining und Evaluation
*Speicherung und Registrierung

!2. Reproduzierbarkeit und Versionierung
*Daten- und Codeversionierung
*Konfigurationsdateien und Parameter
*Ergebnisarchivierung

!3. Skalierung und Performance
*Parallelisierung und verteiltes Training
*Wahl geeigneter Hardware
*Beobachtung von Laufzeiten

!4. Verzahnung mit Betrieb und Governance
*Übergabe an MLOps-Strecken
*Berücksichtigung von Compliance
*Pflege bei wachsender Modelllandschaft

!Berufliche Relevanz

*Stabile und nachvollziehbare Trainingsprozesse
*Reduktion manueller Fehlerquellen
*Schlüsselrolle in skalierenden ML-Initiativen