Online-Training – Künstliche Intelligenz Datenqualität für die KI-Entwicklung

Die Qualität eines KI-Modells steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Fehlerhafte, unvollständige oder verzerrte Daten führen zu unzuverlässigen Modellen, die schwer reproduzierbar sind und in der Praxis scheitern können. Dieses Training vermittelt Ihnen, wie Sie die Datenqualität faktenbasiert messen können und somit gezielt sicherstellen, wie Sie die Entwicklungsprozesse Ihrer KI-Modelle systematisch verbessern können.
Das Training kombiniert praxisnahe Python-Übungen mit moderner KI-Unterstützung durch Large Language Modellen (LLMs). Diese helfen Ihnen, Code schneller zu entwickeln, Probleme effizient zu lösen und komplexe Aufgaben in der Datenqualitätssicherung einfacher zu bewältigen. 

Was ist Datenqualität bei KI-Modellen?

Datenqualität bei KI-Modellen beschreibt, wie vollständig, korrekt, konsistent und unverzerrt Trainings- und Testdaten sind. Sie beeinflusst unmittelbar, wie zuverlässig und reproduzierbar ein KI-Modell arbeitet. Qualitätsmängel in den Daten können dagegen zu fehlerhaften Ergebnissen und einer eingeschränkten Modellleistung führen. 

Wie lässt sich die Datenqualität für KI verbessern?

Datenqualität lässt sich gezielt verbessern, indem Datenprobleme systematisch identifiziert, bewertet und behoben werden. Dazu gehören Datenbereinigung, Validierung, Anomalieerkennung sowie die Definition geeigneter Qualitätsmetriken. So wird Datenqualität messbar und kann über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg überwacht und kontinuierlich optimiert werden. 

Warum ein Training zu Datenqualität?

Ein Training vermittelt das methodische und praktische Know-how, um Datenqualitätsprobleme in KI-Projekten frühzeitig zu erkennen und gezielt zu bearbeiten. Teilnehmende lernen, geeignete Verfahren und Werkzeuge anzuwenden und Datenqualität systematisch in den Entwicklungsprozess zu integrieren. Damit schaffen sie eine fundierte Grundlage für robuste KI-Modelle. 

Welche Methoden unterstützen bei der Optimierung von Datenqualität?

Python und Large Language Models (LLMs) unterstützen die praktische Umsetzung der Datenqualitätssicherung. Mit Python lassen sich Daten automatisiert bereinigen, validieren und analysieren sowie Qualitätsmetriken und Anomalien bestimmen. LLMs erleichtern die Entwicklung geeigneten Python-Codes und beschleunigen dadurch Aufgaben der Datenaufbereitung und Qualitätssicherung.

Ihr Nutzen

• Datenqualität als zentralen Erfolgsfaktor in der KI-Entwicklung erkennen und bewerten.
• Qualitätsprobleme wie Datenlücken, Inkonsistenzen oder Verzerrungen erkennen und beheben.
• Python für Datenbereinigung, Datenvalidierung und Anomalieerkennung einsetzen.
• Qualitätsmetriken für Trainings- und Testdaten definieren und berechnen.
• Metriken, um die Qualität Ihrer Daten messen, bewerten, überwachen und systematisch verbessern
• Mit LLMs gezielt Coding-Aufgaben beschleunigen und Python-Code effizienter schreiben.
• Strategien für den Umgang mit unsauberen Daten und deren Auswirkungen auf Modelltraining und -bewertung.
• Praktische Tools und Best Practices für die Sicherung und Verbesserung der Datenqualität anwenden.

Teilnahmevoraussetzungen

Vorteilhaft ist die vorherige Teilnahme am Seminar Datenqualität als Complianceanforderung.

Teilnehmer

• Data Scientists, KI-Entwickler und Ingenieure, die Datenaufbereitungsprozesse für KI-Modelle entwickeln und automatisiert betreiben.
• Qualitätssicherungsexperten im Kontext datengetriebener Anwendungen.
• Projektmanager und Führungskräfte, die robuste und zuverlässige KI-Projekte sicherstellen möchten.
• Python-Einsteiger, die mithilfe von LLMs effizienter lernen und entwickeln möchten.

Inhalte

• Grundlagen der Datenqualität
• Typische Datenprobleme
• Datenbereinigung und -aufbereitung
• Validierung und Sicherung der Datenqualität
• Datenqualität messbar machen: Wichtige Metriken und ihre Anwendung
• Datenverzerrungen und Fairness
• Anomalieerkennung
• Python und LLM-Unterstützung
• Datenqualität und Modellleistung
• Best Practices und Tools

Besondere Hinweise

Für dieses Training können Sie individuelle Förderung beantragen. Weitere Informationen zu den DGQ-Förderprogrammen finden Sie hier.
Fragen zu unseren Online-Trainings und den Technischen Voraussetzungen für die Teilnahme an dem Online-Training finden Sie hier in unseren FAQs.

Ihr Plus

Die Gebühr enthält Unterlagen.

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