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Schulungsübersicht
Einführung in das AI Engineering
- Was ist AI Engineering?
- Die Entwicklung der KI und deren Einfluss auf das Engineering
- Schlüsselkonzepte und Terminologie in der KI
Kern-Technologien der KI
- Verständnis von Machine Learning
- Deep Learning und neuronale Netze
- Natural Language Processing (NLP)
Problemlösung mit KI
- Identifikation von Problemen, die sich für KI-Lösungen eignen
- Datenerfassung und Vorverarbeitung
- Modellauswahl und -training
KI in der Softwareentwicklung
- KI-Tools für Entwickler
- Integration von KI in bestehende Systeme
- Versionskontrolle und Modellmanagement
KI und Data Engineering
- Big-Data-Technologien und deren Rolle in der KI
- Datenpipelines und ETL-Prozesse
- Datenspeicherung und -verwaltung für KI
Ethische KI
- Verständnis von Bias und Fairness in KI-Systemen
- Datenschutz und Sicherheit im AI Engineering
- Ethische Überlegungen und Best Practices
Projektmanagement mit KI
- Agile Methoden für KI-Projekte
- Rollen und Verantwortlichkeiten im Team
- Dokumentation und Berichterstellung
Praxisnahes AI Engineering
- Einrichten der KI-Entwicklungsumgebung
- Aufbau und Bewertung einfacher KI-Modelle
- Kollaborative KI-Engineering-Projekte
Die Zukunft des AI Engineering
- Aufkommende Trends in der KI
- Kontinuierliches Lernen und Kompetenzentwicklung
- Karrierechancen im AI Engineering
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlagenverständnis der Programmierung
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit grundlegenden statistischen Methoden und linearer Algebra
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Softwareentwickler
- Datenanalysten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die umfangreiche Auswahl vorgestellter Tools
Miruna Buzduga - Aeronamic Eastern Europe
Kurs - AI Enablement Training for Engineers
Maschinelle Übersetzung
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop, und ich bin sehr froh darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung