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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