Die Weiterbildung zum AI Engineer vermittelt ein fundiertes Verständnis dafür, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) in modernen KI-Projekten eingesetzt werden. Teilnehmende lernen, welche Rolle Automation in Analyse- und Entwicklungsprozessen spielt und wie Natural Language Processing (NLP) genutzt wird, um Modelle zu entwickeln, zu überprüfen oder bestimmte Funktionen zu unterstützen. Durch praktische Beispiele wird deutlich, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) gemeinsam genutzt werden, um technische und fachliche Fragestellungen zu bearbeiten.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) in unterschiedlichen Projektsituationen bewertet und angewendet werden können. Übungen zeigen, wie Automation zur Strukturierung beiträgt, während Natural Language Processing (NLP) zusätzliche methodische oder funktionale Aspekte einbringt. Die Teilnehmenden reflektieren außerdem, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) in Teams eingesetzt werden, die an datengetriebenen oder KI-basierten Lösungen arbeiten.

Darüber hinaus wird betrachtet, welche organisatorischen Anforderungen entstehen, wenn Automation und Natural Language Processing (NLP) in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden. Beispiele verdeutlichen, wie Automation hilft, Prozesse zu strukturieren, und wie Natural Language Processing (NLP) ergänzend genutzt werden kann, um Ergebnisse besser zu dokumentieren oder zu analysieren. Auch der Umgang mit Veränderungen, die durch Automation und Natural Language Processing (NLP) entstehen, wird thematisiert.

Im nächsten Schritt wird gezeigt, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) langfristig zu einer Weiterentwicklung von Projekten beitragen können. Die Teilnehmenden erarbeiten, wie Automation und Natural Language Processing (NLP) genutzt werden, um nachhaltige Strukturen aufzubauen, Innovationsprozesse zu begleiten oder neue Einsatzfelder zu identifizieren.

Agenda:
1. Einordnung der Rolle AI Engineer
2. Grundlagen moderner KI- und Datenprozesse
3. Einsatzmöglichkeiten ausgewählter KI-Methoden
4. Strukturierung technischer und fachlicher Anforderungen
5. Umsetzung praktischer Anwendungsbeispiele
6. Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams und Fachbereichen
7. Dokumentation und Nachvollziehbarkeit
8. Weiterentwicklung technischer und organisatorischer Strukturen

Zum Abschluss der Weiterbildung steht folgendes Modul im Fokus: vermittelt praxisbezogene Kenntnisse zur Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen auf der AWS-Plattform. Die Teilnehmenden lernen, Cloud-native Anwendungen zu konzipieren, automatisierte Deployments durchzuführen und Entwicklungsprozesse mithilfe von AWS-Services effizient umzusetzen. Ziel ist die Vorbereitung auf die Zertifizierungsprüfung zum AWS Certified Developer - Associate.