Wir zeigen dir, wie du Performance-Probleme erkennst, bevor sie deine Nutzer treffen. Seit 2014 helfen wir Teams, ihre Machine-Learning-Systeme zuverlässig zu überwachen.
Praktisches Wissen für echte Produktionsumgebungen – ohne unnötigen Ballast.
2014 hatten wir ein Problem. Unser Empfehlungssystem lief in Produktion, aber wir merkten erst Stunden später, wenn die Latenz explodierte oder die Predictions völlig daneben lagen. Standard-Monitoring-Tools zeigten CPU und RAM, aber nicht, ob das Modell noch sinnvolle Ergebnisse lieferte.
Also haben wir angefangen, eigene Lösungen zu bauen. Metriken für Modell-Drift, Latenz-Tracking für Inferenz-Pipelines, Alerts für unerwartete Verteilungen in den Inputs. Das funktionierte für uns – und dann fragten andere Teams, ob wir ihnen zeigen könnten, wie das geht.
Seitdem entwickeln wir Kurse, die genau diese Probleme adressieren. Nicht theoretisch, sondern mit echten Beispielen aus Produktionsumgebungen. Du lernst, wie du Framework-spezifische Metriken sammelst, wie du Dashboards baust, die dir tatsächlich weiterhelfen, und wie du Alerts konfigurierst, die nicht ständig Fehlalarm schlagen.
Unsere Teilnehmer arbeiten bei Startups und großen Unternehmen, in Healthcare, Finance und E-Commerce. Sie alle haben dieselbe Herausforderung: KI-Systeme müssen stabil laufen, auch wenn sich Daten oder Nutzungsverhalten ändern.
Wir sind keine Marketing-Leute, die über Technologie reden. Wir sind Entwickler und Engineers, die täglich mit denselben Tools arbeiten, die wir unterrichten.
Arbeitet seit 2017 mit Machine-Learning-Teams an Observability-Strategien für Inferenz-Pipelines. Hat Monitoring-Setups für Transformer-Modelle in Fintech implementiert, die täglich Millionen Predictions verarbeiten.
Hat mehr als 40 Monitoring-Frameworks in verschiedenen Branchen implementiert. Spezialisiert auf Latenz-Tracking und Custom-Metriken für Computer-Vision-Modelle. Unterrichtet praktische Ansätze ohne unnötige Komplexität.
Wir glauben nicht an komplizierte Theorien, die in der Praxis nicht funktionieren. Jeder Kurs beginnt mit einem konkreten Problem: langsame Inferenz, driftende Modelle, unzuverlässige Predictions. Dann zeigen wir dir Schritt für Schritt, wie du das Problem diagnostizierst und löst.
Du arbeitest mit echten Datasets, implementierst Metriken in realistischen Szenarien und baust Dashboards, die du direkt in deine eigenen Projekte übernehmen kannst. Keine abstrakten Folien, sondern Code, den du anfassen und anpassen kannst.
Schau dir an, welche Kurse gerade verfügbar sind. Oder schreib uns direkt, wenn du spezifische Fragen zu deinem Setup hast.
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