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Die Zuhörenden sollten mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, Python und der Anwendung von LLMs vertraut sein.
Die Zuhörenden lernen, wie RAG-Systeme systematisch evaluiert werden können, indem sie zentrale Konzepte, Evaluationsmetriken und Werkzeuge wie MLFlow und DeepEval verstehen und anwenden. Ziel ist es, praxisnah zu vermitteln, wie diese Methoden zur Analyse und Optimierung der Leistungsfähigkeit von RAG-Systemen beitragen.
Dominik Fladung ist IT-Consultant bei codecentric mit Fokus auf Generative AI (GenAI) und die Evaluation von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen. Als Fullstack-Webentwickler entwickelt er innovative Lösungen und berät Unternehmen bei ihrer Umsetzung. Sein Wissen gibt er gerne weiter, unter anderem als Inspirer bei der Hackerschool und durch seine Unterstützung des Events „Hack your Holidays“ im Pioneers Club.
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