Der Deep Learning Spezialist entwickelt intelligente Systeme mit Java-Programmierung und KI-Algorithmen. Er konzipiert neuronale Netzarchitekturen, implementiert Lernalgorithmen und optimiert bestehende Modelle. Zu seinen Aufgaben gehören die Datenaufbereitung, das Training von Machine Learning Modellen sowie deren Integration in Produktivsysteme. Er analysiert komplexe Datenmuster, evaluiert Modellleistungen und entwickelt selbstlernende Systeme für Anwendungsbereiche wie Spracherkennung, Computer Vision oder Prognoseverfahren. Der Spezialist arbeitet interdisziplinär mit Softwareentwicklern und Domänenexperten zusammen und hält sich stets über aktuelle Forschungsergebnisse auf dem Laufenden.
Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen• Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
• KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• KI-Technologien und Enterprise-Integration
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
• Anwendungsfälle entwickeln & User Stories beschreiben - Anforderungen erfassen & Stakeholder einbinden
• Architekturentscheidungen für reale Projekte treffen - Designmuster einsetzen & technische Skizzen erstellen
• Scrum-Sprints, Backlogs & Retrospektiven umsetzen - Git-Strategien & CI/CD-Strukturen hands-on einführen
• Benutzeroberflächen und Serverlogik funktional verknüpfen - Events, Services und Performance praxisnah gestalten
• Datenbankmodelle konform und sicher integrieren - ORM anwenden & DSGVO-gerechte Speicherung sichern
• Teststrategien planen & Unit-Tests implementieren - CI/CD-Tools für fehlerfreien Code nutzen
• Angriffsrisiken erkennen & abwehren - Sicherheitskonzepte und Green IT im Projekt verankern
• Softwarepakete und Container live bereitstellen - Wartung & Monitoring mit DevOps realisieren
• Softwarelösung professionell präsentieren Dokumentation, Review & Feedback auswerten"
• Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
• Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
• Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
• KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
• KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
• Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act
• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung
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