Schulungsübersicht

Einführung in AI Engineering

  • Was ist KI-Engineering?
  • Die Entwicklung der KI und ihre Auswirkungen auf die Technik
  • Schlüsselkonzepte und Terminologie der KI

Zentrale KI-Technologien

  • Maschinelles Lernen verstehen
  • Deep Learning und neuronale Netze
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

KI-Problemlösung

  • Identifizierung von Problemen, die für KI-Lösungen geeignet sind
  • Datenerfassung und Vorverarbeitung
  • Modellauswahl und Training

KI in der Software-Entwicklung

  • KI-Tools für Entwickler
  • Integration von KI in bestehende Systeme
  • Versionskontrolle und Modellmanagement

KI und Datentechnik

  • Big Data-Technologien und ihre Rolle in der KI
  • Datenpipelines und ETL-Prozesse
  • Datenspeicherung und -verwaltung für KI

Ethische KI

  • Verständnis von Voreingenommenheit und Fairness in KI-Systemen
  • Datenschutz und Sicherheit in der KI-Entwicklung
  • Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken

KI-Projekt Management

  • Agile Methodologien für KI-Projekte
  • Teamrollen und Verantwortlichkeiten
  • Documentation und Berichterstattung

Praktische AI-Entwicklung

  • Einrichten Ihrer KI-Entwicklungsumgebung
  • Aufbau und Bewertung einfacher KI-Modelle
  • Gemeinsame KI-Entwicklungsprojekte

Die Zukunft der KI-Entwicklung

  • Aufkommende Trends in der KI
  • Kontinuierliches Lernen und Kompetenzentwicklung
  • Karrieremöglichkeiten in der KI-Entwicklung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit den Grundlagen der Statistik und der linearen Algebra

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure
  • Software-Entwickler
  • Datenanalysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

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