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Profi: Maschinelles Lernen

Gradientenabstieg, neuronale Netze, Überanpassung, dann Transformer, Token, Quantisierung, RAG und Finetuning.

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1. ✓1.Gradientenabstieg und Lernen aus Daten
2. ✓2.Neuronale Netze und Backpropagation
3. ✓3.Überanpassung und Bias-Varianz-Abwägung
4. ✓4.Transformer-Architektur
5. ✓5.Token (KI)
6. ✓6.Parameter (KI-Modell)
7. ✓7.Embedding (Vektordarstellung)
8. ✓8.Quantisierung
9. ✓9.RAG (Retrieval-Augmented Generation)
10. ✓10.Finetuning und LoRA
11. ✓11.Halluzination (KI)