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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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