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

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

Darüber hinaus wird betrachtet, welche organisatorischen Anforderungen entstehen, wenn KI-Entwicklung und AI Engineer in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden. Beispiele verdeutlichen, wie KI-Entwicklung hilft, Prozesse zu strukturieren, und wie AI Engineer ergänzend genutzt werden kann, um Ergebnisse besser zu dokumentieren oder zu analysieren. Auch der Umgang mit Veränderungen, die durch KI-Entwicklung und AI Engineer entstehen, wird thematisiert.

Im nächsten Schritt wird gezeigt, wie KI-Entwicklung und AI Engineer langfristig zu einer Weiterentwicklung von Projekten beitragen können. Die Teilnehmenden erarbeiten, wie KI-Entwicklung und AI Engineer 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: "Implementieren eines Lakehouse mit Microsoft Fabric" vermittelt grundlegende Kenntnisse zur Einrichtung und Nutzung eines Lakehouse-Ansatzes in Microsoft Fabric. Die Teilnehmer lernen, wie strukturierte und unstrukturierte Daten in einer einheitlichen Plattform integriert und effizient verarbeitet werden können.