Bauen
Expert
Zertifizierung verfügbar
MLAI Core & Machine Learning Developer
Das Modell selbst — Interna, Anpassung, Inferenz.
Transformer-Interna, Fine-Tuning und LoRA, Inferenzoptimierung, Evaluationsrahmen, MLOps-Pipelines, Umsetzung von Guardrails.
Geprüfte Kompetenzen
- Transformer-Interna
- Fine-Tuning gegenüber LoRA
- Inferenzoptimierung
- Evaluationsrahmen aufbauen
- MLOps-Pipelines
Setzt voraus
Führt weiter zu
- AI Agent & Automation ArchitectEmpfohlen
AILit-Abdeckung
Rahmenwerk- ENG-2Explain in basic terms how AI systems process data and generate outputprüfungsrelevant
- SHP-1Understand how AI systems are designed, trained and deployedprüfungsrelevant
- ENG-4Identify bias, stereotyping and representational harm in AI systemsprüfungsrelevant
- ENG-3Evaluate the accuracy, reliability and limitations of AI outputvertieft
- MAN-3Manage risks, dependencies and security exposure in AI-supported workvertieft
- MAN-4Govern data, access and documentation in AI-supported processesvertieft
- CRE-1Use AI tools to support creative and productive workvertieft
- CRE-2Combine human judgement with AI assistance in an iterative processvertieft
- SHP-3Advocate for fairness, inclusion and sustainability in AI useberührt
- SHP-4Contribute to responsible AI practice, rules and accountabilityberührt
Die Prüfungsinhalte stammen ausschließlich aus der Kompetenzanalyse (JTA). Diese Zuordnung beschreibt Abdeckung, sie steuert keine Fragenauswahl.