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Schulungsübersicht
Einführung in die Künstliche-Intelligenz-Ingenieurwesen
- Was ist KI-Ingenieurwesen?
- Die Entwicklung von KI und ihr Einfluss auf das Ingenieurwesen
- Schlüsselbegriffe und Terminologie in der KI
Kernkennzeichen von KI-Technologien
- Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen
- Tiefes Lernen und neuronale Netzwerke
- Sprachverarbeitung (NLP)
KI-gestütztes Problemloswerken
- Identifizierung von Problemen, die mit KI-Lösungen adressiert werden können
- Datensammlung und Vorverarbeitung
- Modellselektion und -training
KI in der Softwareentwicklung
- AI-Tools für Entwickler
- Integration von KI in bestehende Systeme
- Versionskontrolle und Modellmanagement
KI und Daten-Ingenieurwesen
- Big-Data-Technologien und ihre Rolle in der KI
- Datendurchläufe und ETL-Prozesse
- Speicherung und Verwaltung von Daten für die KI
Ethische Aspekte der KI
- Verständnis von Bias und Fairness in KI-Systemen
- Datenschutz und Sicherheit im KI-Ingenieurwesen
- Ethische Überlegungen und Best Practices
Projektmanagement für KI
- Agile Methoden für KI-Projekte
- Teamrollen und -verantwortlichkeiten
- Dokumentation und Berichterstattung
Praktische Aspekte des KI-Ingenieurwesens
- Einrichten Ihrer AI-Entwicklungsumgebung
- Erstellung und Bewertung einfacher AI-Modelle
- Kollaborative AI-Ingenieurprojekte
Die Zukunft des KI-Ingenieurwesens
- Aufstrebende Trends in der KI
- Kontinuierliches Lernen und Kompetenzentwicklung
- Karrieremöglichkeiten im Bereich des KI-Ingenieurwesens
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis grundlegender Programmierkonzepte
- Erfahrung im Umgang mit Python-Programmierung
- Grundkenntnisse in Statistik und linearem Algebra
Zielgruppe
- KI-Ingenieure
- Softwareentwickler
- Datenanalysten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Schritt für Schritt Training mit vielen Übungen. Es war wie ein Workshop und ich freue mich sehr darüber.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Intelligent Applications Fundamentals
Maschinelle Übersetzung