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isaqb-org · Oct 27, 2024 · 883fbbf · 883fbbf
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diff --git a/docs/03-module-block-3/02-learning-goals.adoc b/docs/03-module-block-3/02-learning-goals.adoc
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 // tag::DE[]
 
-Die Teilnehmer:Innen …
+Die Teilnehmer:Innen erreichen die folgenden Lernziele.
 
 [[LZ-3-1]]
 ==== LZ 3-1: Life-Cycle eines Machine-Learning- bzw. Data-Science-Projekts

diff --git a/docs/04-module-block-4/02-learning-goals.adoc b/docs/04-module-block-4/02-learning-goals.adoc
@@ -16,7 +16,7 @@ Die Teilnehmer:innen können gängige Plattformen für öffentlich zugängliche
 [[LZ-4-3]]
 ==== LZ 4-3: Überblick über relevante Werkzeuge für das Daten-Labeln
 
- Die Teilnehmer:innen kennen relevante Werkzeuge fürs Daten-Labeln wie beispielsweise CVAT, Amazon Mechanical Turk.
+Die Teilnehmer:innen kennen relevante Werkzeuge fürs Daten-Labeln wie beispielsweise CVAT, Amazon Mechanical Turk.
 
 [[LZ-4-4]]
 ==== LZ 4-4: Gestaltung effizienter Datenpipelines und -architekturen, Betrachtung von Datenqualität, Speicherlösungen und deren Management

diff --git a/docs/06-module-block-6/02-learning-goals.adoc b/docs/06-module-block-6/02-learning-goals.adoc
@@ -22,8 +22,8 @@ Die Teilnehmer:innen kennen einige Beispiele von verbreiteten Bibliotheken, Schn
 [[LZ-6-3]]
 ==== LZ 6-3: [OPTIONAL] Integration von KI-Systemen in die Gesamtarchitektur einer IT-Landschaft
 
- Die Teilnehmer:innen können das strategische Design von DDD (insbesondere Context Maps) einsetzen, 
- um die Art und den Grad der Integration von KI-Systemen zu bestimmen und zu dokumentieren.
+Die Teilnehmer:innen können das strategische Design von DDD (insbesondere Context Maps) einsetzen, 
+um die Art und den Grad der Integration von KI-Systemen zu bestimmen und zu dokumentieren.
 
 [[LZ-6-4]]
 ==== LZ 6-4: Relevante Qualitätsmerkmale für KI-Systeme
@@ -75,7 +75,8 @@ Die Teilnehmer:innen kennen typische Use-Cases für RAG wie beispielsweise „Ta
 [[LZ-6-11]]
 ==== LZ 6-11: RAG-Techniken
 
- Die Teilnehmer:innen kennen eine AUswahl der folgenden RAG-Techniken:
+Die Teilnehmer:innen kennen eine AUswahl der folgenden RAG-Techniken:
+
 * Simple RAG
 * Context Enrichment Techniques
 * Multi-faceted Filtering
@@ -115,6 +116,7 @@ Die Teilnehmer:innen wissen, was Agentic Workflows sind und kennen die Begriff R
 ==== LZ 6-14: Design Patterns für Generative AI-Systeme
 
 Die Teilnehmer:innen wissen welche Design Patterns für Generative AI-Systeme existieren. Sie kennen eine Auswahl der folgenden Patterns:
+
 * AI Query Router [Simple Router; Ranking-based Router; Learning-based Router
 * Layered Caching Strategy Leading to Fine-Tuning
 * Multiplexing AI Agents
@@ -130,6 +132,7 @@ Die Teilnehmer:innen wissen welche Design Patterns für Generative AI-Systeme ex
 ==== LZ 6-15: Techniken zur Evaluation von LLM-Anwendungen
 
 Die Teilnehmer:innen kennen mehrere Techniken zur Evaluation von LLM-Anwendungen. Dies können beispielsweise die folgenden Techniken sein:
+
 * Scoring
 * Human Feedback
 * Comparative Evaluation