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Voraussetzungen besser auf Architekten zuschneiden, sie sind eben _keine_ KI/ML-Spezialisten #9
Comments
Wird so bleiben. Feedback vom Council. |
Hmmm... ist mir nicht klar, warum. |
Eventuell passen wir so an: • Ein grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science |
Ich fand Mahboubas Vorschlag sehr gut und habe ihn übernommen. |
Ist das damit erledigt, @mattes3 ? |
Die Praktische Erfahrung im Training von Künstlichen Intelligenz-Modellen steht noch als Voraussetzung für Teilnehmer:innen drin. Wollen wir das so lassen? Ich schlage vor, es zu ersetzen durch dieses:
Das würde dann heißen, dass es ausreicht, wenn jemand Modelle schon angewendet hat, ohne sie selbst trainiert zu haben. M.E. wäre das völlig ausreichend für KI-Architekten (nicht für KI-Entwickler, natürlich!). |
Vielen Dank für die Anmerkung, @mattes3 ! Aus unserer Sicht, das fundamentale Verständnis wie ein Model trainiert wird, ist essenziell. Data preparation, Feature Engineering, Model Training, Model Evaluation usw. sind Phasen, die in der Architektur eine 1:1 Abbildung haben. Teilnehmer:innen, die, diese Voraussetzung nicht mitbringen, müssen mit einer klaren Wissenslücke beim Training rechnen. |
Hi zusammen, ich finde die Voraussetzungen für die Teilnehmer:innen in der aktuellen Version immer noch zu hart und nicht gut passend für den adressierbaren, relevanten Markt für dieses Training. Die allerwenigsten angehenden Softwarearchitekt:innen werden das erfüllen können. Zudem mischen sich viele Anforderungen mit eigentlichen Lernzielen. Sprich: ich muss schon vorher etwas beherrschen, das ich im Training lernen soll. Ich möchte gerne ein paar Vorschläge für alternative Formulierungen machen. Was denkt Ihr?
Was meint hier Vertrautheit? Ich würde folgendes vorschlagen:
Hier finde ich die Voraussetzungen auch zu tief formuliert:
Vorschlag:
Weiterhin:
Genau das soll doch gelehrt werden im LZ 3-11. Wieso benötige ich vorab schon ein Verständnis davon? Allerhöchstens würde ich hier Überblickswissen verlangen. Weiterhin:
Das wäre mir nicht spezifisch genug. Erfahrung kann hier alles sein von einmal ausprobiert bis hin zu jahrelanger Erfahrung. Hier würde ich ebenfalls, maximal, Überblickswissen einfordern. Weiterhin:
Auch hier zu unspezifisch IMHO. Überblickswissen genügt hier vollauf, finde ich. Weiterhin:
Finde ich gut, würde hier aber auch aus Gründen der Konsistenz "Überblickswissen" verlangen. Je weniger verschiedene Begriff für Wissensstände wir nutzen, desto einfacher einzuordnen für Teilnehmer:innen und Trainer:innen.
Geht es hier um Transformermodelle? Weiterhin:
Das finde ich definitiv viel zu hart. Ich glaube, vom adressierbaren Markt dieses Trainings werden das allerhöchstens 1% der Teilnehmer:innen vorweisen können. |
Hallo @youngbrioche , vielen Dank, Du sprichst mir aus der Seele. Wenn ich als TN die jetzigen Voraussetzungen läse, würde ich fast sofort vom Training absehen. Ich finde, Architekten müssen nicht selbst ML-Experten sein. Ich kann heute recht genau erkennen, was z.B. ein LLM leisten kann und was nicht, obwohl ich die Transformer-Architektur nicht zu 100% verstanden habe. Dafür muss ich sie nur genügend oft angewendet oder in Anwendung gesehen haben. Vergleich mit Compilern: Ich muss nicht genau verstehen, wie ein Compiler intern funktioniert, selbst wenn ich ihn den ganzen Tag verwende. Als Architekt muss ich nur einschätzen können, was damit machbar ist, wo die Grenzen und Risiken liegen, und wie ich die zu planende Lösung strukturieren könnte. |
Wir werden diese Anmerkungen im nächsten Release prüfen, das möglicherweise in 2-3 Monate veröffentlicht wird. Viele Teilnehmer lesen den Lehrplan nicht einmal. ;-) |
In den Voraussetzungen für die Teilnehmer:innen steht:
Ich finde, der Kurs richtet sich eher an Architekt:innen, nicht an ML-Expert:innen, oder? Bei ersteren sollte "Grundwissen plus ein wenig damit gespielt haben" ausreichen. Im Alltag arbeiten sie ja mit Data Scientists, KI-Expert:innen und Softwareentwickler:innen zusammen, die sind dann für die harten Sachen zuständig und brauchen Erfahrung, das ist klar.
Folgende Voraussetzung sollte man meiner Meinung nach herausnehmen oder als optional kennzeichnen:
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