KI-Empfehlungssysteme Grundkurs: Logik die verkauft
Von Daten und Signalen zu messbaren Empfehlungen: Ranking, Retrieval, Evaluation und stabiler Betrieb.
Die wichtigsten Themen
Ziele in Metriken übersetzen
Tracking-Signale sauber modellieren
Baselines und Fallbacks entwickeln
Hybride Recommender konzipieren
Retrieval und Ranking entwerfen
NDCG, Recall@K, A/B-Tests nutzen
Überblick In diesem Seminar entwickelst du KI-Empfehlungssysteme , die nicht nur Modelle trainieren, sondern konkrete Produktziele treffen. Du lernst, wie Signale aus Tracking, Nutzerverhalten und Katalogdaten in belastbare...
In diesem Seminar entwickelst du KI-Empfehlungssysteme, die nicht nur Modelle trainieren, sondern konkrete Produktziele treffen. Du lernst, wie Signale aus Tracking, Nutzerverhalten und Katalogdaten in belastbare Features übersetzt werden, wie tragfähige Baselines entstehen und wie daraus Collaborative Filtering, content-basierte und hybride Recommender abgeleitet werden. Der Grundkurs verbindet Machine-Learning-Logik mit Produktmetriken wie CTR, CVR, AOV und Retention.
Ein Schwerpunkt liegt auf Two-Stage-Architekturen mit Retrieval und Ranking, inklusive Learning-to-Rank, Re-Ranking mit Regeln sowie dem Umgang mit Cold Start und Long Tail. Du arbeitest durchgängig mit Evaluation: von Offline-Metriken wie Precision@K, Recall@K und NDCG bis zu A/B-Tests mit Guardrails. Ergänzend betrachten wir Latenz, Caching, Monitoring, Drift, Bias und Feedback-Loops im produktiven Betrieb.
Wenn du Empfehlungen stärker mit Zielgruppenlogik und Personalisierung verbinden möchtest, ergänzt das Seminar KI-Marketing: Personalisierung und Zielgruppen den Produktblick. Für vertriebsnahe Use Cases passt außerdem KI im Vertrieb: Lead-Gewinnung automatisieren und optimieren.
Die Themen Produktziele in Metriken übersetzen · CTR, CVR, AOV und Retention · Offline- und Online-Evaluation · A/B-Tests mit Guardrails · Cold Start und Long Tail · Event-Tracking für Nutzerinteraktionen...
Use Cases und Erfolgsmessung
- Produktziele in Metriken übersetzen
- CTR, CVR, AOV und Retention
- Offline- und Online-Evaluation
- A/B-Tests mit Guardrails
- Cold Start und Long Tail
Datenbasis und Feature-Design
- Event-Tracking für Nutzerinteraktionen
- Views, Clicks, Warenkörbe, Käufe
- Negative Signale und Deduplizierung
- Sessionisierung und Zeitbezug
- Feature Stores und Leakage-Vermeidung
Baselines und Fallback-Strategien
- Popularity, Trending und Co-Occurrence
- Heuristische Regeln als Referenz
- Segmentierung nach Kontextsignalen
- Device, Zeit und Kampagnen
- Fallbacks für leere Profile
Collaborative Filtering und Embeddings
- Implicit Feedback und Confidence
- Matrixfaktorisierung für Interaktionsdaten
- Nutzer- und Item-Embeddings
- Nearest Neighbors und ANN-Suche
- Skalierung großer Kandidatenmengen
Content-basierte und hybride Recommender
- Text-Embeddings für Item-Repräsentationen
- Bild-Embeddings für Katalogdaten
- Blending, Switching, Feature Augmentation
- Ähnlichkeit, Diversität und Serendipity
- Katalogdynamik und Aktualisierung
Retrieval, Ranking und Betrieb
- Two-Stage-Architekturen für Empfehlungen
- Kandidaten-Generierung und Ranking
- Pointwise und Pairwise Objectives
- Re-Ranking mit Constraints
- Precision@K, Recall@K, NDCG
- Drift, Bias und Feedback-Loops
- Latenzbudgets, Caching und Monitoring
Wer hier richtig ist
- Data Scientists und Machine-Learning Engineers mit Produkt- oder Plattformbezug
- Data Engineers und Analytics Engineers für Tracking, Feature-Design und Datenpipelines
- Product Managerinnen und Product Manager für Search, Feed, Commerce oder Personalisierung
- Software Engineers für Integration, Deployment und Betrieb von Recommender-Systemen
Das lernst du
- Konzeption einer Empfehlungspipeline für konkrete Produkt-Use-Cases
- Auswahl belastbarer Baselines, Modellstrategien und Fallbacks
- Sichere Bewertung mit Offline-Metriken, A/B-Tests und Guardrails
- Einordnung von Retrieval-, Ranking- und Re-Ranking-Architekturen
- Betriebskonzept für Latenz, Monitoring, Drift, Bias und Feedback-Loops
So arbeiten wir
- Kurze fachliche Inputs mit Beispielen aus E-Commerce, Media und B2B-Software
- Geführte Übungen an einer durchgängigen Case Study mit Daten, Baselines und Evaluation
- Design-Workshops zu Architektur, Metriken, Experimentplan und Monitoring
- Analyse typischer Produktionsprobleme und technischer Lösungsoptionen
- Diskussion eigener Anwendungsfälle aus Produkt-, Daten- und Engineering-Perspektive
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in Machine Learning, Train/Test-Splits, Overfitting und Metriken
- Basiswissen in Datenanalyse, SQL oder Python
- Verständnis für digitale Produkte, Nutzerinteraktionen oder Katalogdaten hilfreich
Dein Fahrplan
- Use-Case-Schnitt und Produktziele
- Erfolgsmessung mit Business-Metriken
- Offline- und Online-Evaluation
- A/B-Tests und Guardrails
- Event-Tracking und Sessionisierung
- Negative Signale und Zeitbezug
- Popularity, Trending und Co-Occurrence
- Fallbacks für Cold Start
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu KI-Empfehlungssysteme Grundkurs: Logik die verkauft
Geht es eher um Theorie oder um Umsetzung?
Der Grundkurs vermittelt die Konzepte so, dass du sie auf eigene Empfehlungssysteme übertragen kannst. Im Mittelpunkt stehen Daten- und Feature-Design, Baselines, Retrieval- und Ranking-Architekturen, Evaluation, A/B-Tests und Betrieb.
Welche Arten von Empfehlungssystemen werden behandelt?
Du arbeitest mit Popularity- und Trending-Baselines, Collaborative Filtering, content-basierten Empfehlungen, hybriden Systemen und Two-Stage-Ansätzen mit Retrieval, Ranking und Re-Ranking.
Ist das Seminar für Einsteiger geeignet?
Das Seminar eignet sich für Einsteiger in Recommender-Systeme, wenn Grundlagen in Machine Learning und Datenanalyse vorhanden sind. Ohne ML-Vorwissen ist ein Machine-Learning-Grundlagentraining als Vorbereitung sinnvoll.
Welche Metriken sind für KI-Empfehlungssysteme wichtig?
Behandelt werden unter anderem Precision@K, Recall@K, NDCG, MAP sowie Produktmetriken wie CTR, CVR, AOV und Retention. Zusätzlich geht es darum, Offline-Metriken sauber mit Online-Experimenten und Guardrails zu verbinden.
Wer profitiert besonders von diesem Grundkurs?
Der Kurs ist besonders relevant für Data Scientists, Machine-Learning Engineers, Product Managerinnen und Product Manager sowie Software Engineers, die personalisierte Empfehlungen für Commerce, Feeds, Search oder digitale Plattformen entwickeln oder bewerten.
Behandelt ihr auch Risiken wie Bias und Feedback-Loops?
Ja. Du lernst, wie Bias in Trainingsdaten und Ausspielung entsteht, wie Feedback-Loops Metriken verzerren und welche Monitoring- und Designmaßnahmen den produktiven Betrieb stabilisieren.
Passt das Seminar zu Marketing- und Vertriebsanwendungen?
Ja, wenn Empfehlungen zur Personalisierung, Segmentierung oder Lead-Priorisierung eingesetzt werden. Für stärker marketingbezogene Anwendungen passen ergänzend KI-Marketing: Personalisierung und Zielgruppen und KI im Marketing: Zielgerichtete Marketingautomatisierung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
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Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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