Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

1. Einführung in das AI Engineering

  • Was ist AI Engineering?
  • KI vs. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
  • Lebenszyklus des AI Enginering
  • Anwendungen von KI in verschiedenen Branchen
  • Rollen und Verantwortlichkeiten eines KI-Ingenieurs

2. Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

  • Kernkonzepte und Terminologie der KI
  • Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
  • Grundlagen von neuronalen Netzwerken und Deep Learning
  • Übersicht über generative KI und Foundation Models
  • KI-Entwicklungsökosysteme und Frameworks

3. Python für das AI Engineering

  • Wichtige Python-Bibliotheken für die KI
  • NumPy, Pandas und Matplotlib
  • Datenmanipulation und Visualisierung
  • Arbeiten mit Jupyter Notebooks
  • Schreiben wiederverwendbaren KI-Codes

4. Datenvorbereitung für die KI

  • Sammeln und Verstehen von Datensätzen
  • Datenbereinigung und Vorverarbeitung
  • Feature Engineering
  • Feature-Scaling und Normalisierung
  • Aufteilung der Datensätze in Trainings-, Validierungs- und Testdaten
  • Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern

5. Grundlagen des Maschinellen Lernens

  • Regressionsalgorithmen
  • Klassifikationsalgorithmen
  • Clustering-Techniken
  • Ablauf des Modelltrainings
  • Bewertungsmetriken für Modelle
  • Verhindern von Überanpassung und Unteranpassung

6. Erstellen von KI-Modellen mit TensorFlow und PyTorch

  • Einführung in TensorFlow
  • Einführung in PyTorch
  • Erstellen neuronaler Netzwerke
  • Modelltraining und Validierung
  • Speichern und Laden von Modellen
  • Vergleich beider Frameworks

7. Grundlagen der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)

  • Textvorverarbeitung
  • Word Embeddings
  • Textklassifizierung
  • Sentiment-Analyse
  • Einführung in Transformer-Modelle
  • Praktische NLP-Anwendungen

8. KI in der Softwareentwicklung

  • Integration von KI in bestehende Anwendungen
  • Aufruf von KI-Diensten über APIs
  • Entwicklung KI-gestützter Anwendungen
  • KI-unterstützte Softwareentwicklungstools
  • Testen von KI-fähigen Anwendungen

9. Best Practices im AI Engineering

  • Projektorganisation
  • Versionierung mit Git
  • Verfolgung von Experimenten
  • Modellversionierung
  • Dokumentationsstandards
  • Reproduzierbarkeit in KI-Projekten

10. Bereitstellen von KI-Modellen

  • Modellserialisierung
  • Erstellen von Inferenzdiensten
  • REST-APIs für KI-Modelle
  • Einführung in Docker für die KI-Bereitstellung
  • Überwachen bereitgestellter Modelle
  • Wartung und Updates der Modelle

11. KI-Datenengineering

  • Datenpipelines
  • ETL-Prozesse
  • Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten
  • Datenspeicheroptionen
  • Datenqualitätsmanagement
  • Vorbereitung produktionsreifer Datensätze

12. Verantwortungsvolle und ethische KI

  • KI-Voreingenommenheit und Fairness
  • Erklärbare KI (XAI)
  • Datenschutz und Datensicherheit
  • Sicherheitsaspekte der KI
  • Verantwortungsvolle KI-Entwicklung
  • Regulatorische und Governance-Aspekte

13. KI-Projektmanagement

  • KI-Projektlebenszyklus
  • Agile Methoden für KI-Projekte
  • Zusammenarbeit zwischen technischen und geschäftlichen Teams
  • Schätzung von KI-Projekten
  • Risikomanagement
  • Messung des Projekterfolgs

14. Praxisteil zum AI Engineering und Zukunftsaussichten

  • Aufsetzen eines vollständigen KI-Entwicklungsworkflows
  • Erstellen eines durchgängigen Machine-Learning-Projekts
  • Trainieren und Bewerten eines Modells mit TensorFlow oder PyTorch
  • Bereitstellen einer einfachen KI-Anwendung
  • Aktuelle Trends im AI Engineering
  • Generative KI und Large Language Models (LLMs)
  • MLOps und KI-Automatisierung
  • Karrierewege und kontinuierliches Lernen
  • Zusammenfassung, Q&A und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten
  • Erfahrung mit der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit grundlegender Statistik und linearer Algebra

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure
  • Softwareentwickler
  • Datenanalysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien