Ziele der Weiterbildung
Die Qualifizierungsmaßnahme "KI-Entwickler" am IfaDW vermittelt praxisrelevante Kompetenzen für die eigenständige Entwicklung, das Training und die produktionsreife Bereitstellung KI-basierter Anwendungen in Unternehmen und Organisationen. Die Maßnahme erstreckt sich über 25 Wochen, findet vollständig remote mit digitaler Lernbegleitung statt und umfasst die Schwerpunkte Datenanalyse mit Python, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Natural Language Processing und Generative AI sowie MLOps und Deployment.
Ziel ist die umfassende Befähigung, den vollständigen Entwicklungszyklus KI-basierter Anwendungen eigenständig zu verantworten, von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis zum Produktivbetrieb. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Zertifikat gemäß AZAV und modulbezogene Teilnahmebescheinigungen mit Kompetenzprofil.
Inhalte der Weiterbildung
Datenanalyse mit Python:
Python-Grundlagen, Numpy, Pandas, Polars, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Regular Expressions, Vernetzen von Programmen und Web Services, Objektorientierte Programmierung, Web Scraping, Zeitreihen, Statistik, EDA
Angewandtes Maschinelles Lernen:
Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Ensemble Learning, Decision Trees, Random Forests, Clustering, Feature Engineering, Missing Value Handling, Imputation, Outlier Detection, Modellbewertung, Explainable AI
Deep Learning:
TensorFlow, Keras, PyTorch, (Multilayer-)Perceptron, DNNs, CNNs, RNNs, LSTMs, GRU, Autoencoder, GANs, Transformer, Graph Neural Networks, Interpretierbarkeit, Fairness und Robustheit
NLP und Generative AI:
NLTK, spaCy, TF-IDF, Word2Vec, Embeddings, Sentiment Analysis, Named Entity Recognition, BERT, GPT, Hugging Face, Prompt Engineering, LangChain, Ollama, RAG, Vektordatenbanken, Agentic AI, Fine-Tuning
MLOps und Deployment:
Linux Essentials, Docker, Version Control, MLFlow, CI/CD, GitHub Actions, Unit Tests, FastAPI, Monitoring, Model Deployment, Portfolio Preparation
Individuelle Projektarbeiten