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Schulungsübersicht

Einführung in das KI-Engineering

  • Was ist KI-Engineering?
  • Die Entwicklung der KI und ihre Auswirkungen auf das Engineering
  • Schlüsselbegriffe und Terminologie in der KI

Kern-KI-Technologien

  • Verständnis von Machine Learning
  • Deep Learning und neuronale Netze
  • Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

KI-Problemlösung

  • Identifikation von Problemen, die sich für KI-Lösungen eignen
  • Datensammlung und -vorverarbeitung
  • Modellauswahl und -training

KI in der Softwareentwicklung

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

KI und Data Engineering

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

Ethische KI

  • Verständnis von Bias (Verzerrung) und Fairness in KI-Systemen
  • Datenschutz und Sicherheit im KI-Engineering
  • Ethische Überlegungen und beste Praktiken

KI-Projektmanagement

  • Agile Methodik für KI-Projekte
  • Teamrollen und Verantwortlichkeiten
  • Dokumentation und Berichterstattung

Praktisches KI-Engineering

  • Einrichten Ihrer KI-Entwicklungsumgebung
  • Aufbau und Evaluation einfacher KI-Modelle
  • Zusammenarbeit in KI-Engineering-Projekten

Die Zukunft des KI-Engineerings

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

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis grundlegender Programmierkonzepte
  • Erfahrung mit der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit grundlegenden statistischen Methoden und linearer Algebra

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure
  • Softwareentwickler
  • Datenanalysten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

Kommende Kurse

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