Transfer Learning: Modelle schneller produktiv machen
KI-Entwicklung & Programmierung

Transfer Learning: Modelle schneller produktiv machen

Nutze vortrainierte Foundation Models, reduziere Trainingskosten und liefere robuste Ergebnisse mit sauberer Evaluierung und Deployment-Strategie.

2 Tage
Grundlagen

Die wichtigsten Themen

Feature Extractor vs. Fine-Tuning

LoRA und Adapter richtig einsetzen

Data Leakage sicher vermeiden

Robuste Evaluierung mit Slice-Tests

Experiment-Tracking aufbauen

Deployment- und Kostenplanung

Überblick
In diesem Aufbaukurs lernst Du, wie Du Transfer Learning in realen Projekten so einsetzt, dass Ergebnisse messbar besser werden und Trainingskosten sinken. Du arbeitest mit vortrainierten Modellen als Feature Extractor oder im Fine-Tuning, wählst passende Strategien wie Layer Freezing, Differential Learning Rates und PEFT (z. B. LoRA) und baust eine Evaluierung, die Produktentscheidungen trägt. Ein Schwerpunkt liegt auf datengetriebenem Debugging: Du erkennst Domänen-Shift, vermeidest Data Leakage und verbesserst Label-Qualität systematisch. Außerdem entwickelst Du eine Deployment- und Betriebsstrategie inklusive Monitoring, Drift-Erkennung und Reproduzierbarkeit, damit Dein transferiertes Modell zuverlässig in Produktion läuft.
Wer hier richtig ist
  • Machine-Learning Engineers und Data Scientists
  • AI Product Ownerinnen und AI Product Owner mit Modellverantwortung
  • Software Engineers, die Modelle deployen und betreiben
  • Data Engineers mit Schnittstelle zu Training und Datenqualität
  • Alle, die Transfer Learning planbar in Produkte bringen wollen
Das lernst du
  • Du wählst eine passende Transfer-Learning-Strategie anhand von Datenlage, Domänen-Shift und Kosten.
  • Du setzt Fine-Tuning und PEFT (z. B. LoRA) kontrolliert um und kannst Trade-offs begründen.
  • Du baust eine Evaluierung mit Robustheitschecks, Slice-Tests und nachvollziehbaren Baselines.
  • Du planst Deployment, Monitoring und Reproduzierbarkeit für den Betrieb.
Die Themen Transfer-Learning-Strategien, die wirklich passen Feature Extractor vs. Fine-Tuning: Entscheidungskriterien · Layer Freezing, Differential Learning Rates, Adapter · Domänen-Shift erkennen und begrenzen...
  • Transfer-Learning-Strategien, die wirklich passen
    • Feature Extractor vs. Fine-Tuning: Entscheidungskriterien
    • Layer Freezing, Differential Learning Rates, Adapter
    • Domänen-Shift erkennen und begrenzen
    • Compute-, Zeit- und Qualitätsabschätzung
  • Datenarbeit für effizientes Fine-Tuning
    • Dataset Curation: Filtern, Deduplizieren, Label-Qualität
    • Augmentation und Sampling gegen Klassenungleichgewicht
    • Train/Validation/Test richtig schneiden (Leakage vermeiden)
    • Data-Centric Debugging mit Fehlerkategorien
  • Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
    • LoRA und Adapter-Konzepte: wann sinnvoll, wann nicht
    • Quantization-aware Ansätze und Speicherplanung
    • Prompt Tuning und Prefix Tuning im Vergleich
    • Trade-offs: Latenz, Genauigkeit, Wartbarkeit
  • Training, Monitoring und Reproduzierbarkeit
    • Hyperparameter, Early Stopping, Regularisierung
    • Experiment-Tracking und Model Registry
    • Determinismus, Seeds, Versionierung von Daten
    • Overfitting erkennen: Lernkurven richtig lesen
  • Evaluierung, die Produktentscheidungen trägt
    • Passende Metriken: Accuracy, F1, AUC, Calibration
    • Robustheitstests: OOD, Stress- und Slice-Tests
    • Baseline-Design und Ablations, die Klarheit schaffen
    • Fehleranalyse: Confusion, Top-K, qualitative Reviews
  • Deployment und Betrieb von transferierten Modellen
    • Export, Serving, Batch vs. Realtime
    • Latency-Budgets, Throughput, Kosten pro Anfrage
    • Drift-Monitoring und Retraining-Trigger
    • Governance: Dokumentation, Freigaben, Risiken
So arbeiten wir
  • Kurze Inputs mit Entscheidungsheuristiken und Checklisten
  • Geführte Praxisübungen an vorbereiteten Umgebungen und Datensätzen
  • Review von Experimenten, Metriken und Fehleranalysen
  • Transfer in Deinen Use Case über strukturierte Arbeitsblätter
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundkenntnisse in Machine Learning und Modelltraining (Train/Validation/Test, Overfitting, Metriken).
  • Erfahrung mit mindestens einem ML-Framework ist hilfreich, aber nicht zwingend, da Übungen angeleitet werden.
Dein Fahrplan
Entscheidung zwischen Feature Extraction, Fine-Tuning und PEFT; Layer Freezing und Lernratensteuerung; Domänen-Shift und Compute-Abschätzung.
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 erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu Transfer Learning: Modelle schneller produktiv machen

Arbeiten wir mit eigenen Daten und Modellen?
Du arbeitest mit bereitgestellten Beispielen, damit alle Übungen zuverlässig laufen. Wenn Du eigene Daten oder ein eigenes Modell einbringen willst, kannst Du das in Transfer-Phasen tun, sofern keine Compliance-Regeln dagegen sprechen.
Geht es eher um NLP oder Computer Vision?
Die Methoden werden so vermittelt, dass Du sie auf beide Bereiche übertragen kannst. Beispiele und Übungen orientieren sich an typischen Klassifikations- und Embedding-Workflows.
Brauche ich eine eigene GPU oder Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden den Teilnehmern, falls erforderlich zur Verfügung gestellt, sie brauchen keine Notebooks oder Lizenzen mitzubringen.
Wie praxisnah ist der Kurs?
Du setzt mehrere Transfer-Learning-Varianten um, vergleichst sie über Metriken und Fehleranalysen und leitest daraus eine Deployment- und Monitoring-Entscheidung ab.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

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.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

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.

NOCH FRAGEN?

Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.

Michaela Berger

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