Applied AI Scientist
1. Einführung in die Rolle des Applied AI Scientist: Definition und Bedeutung der Rolle, Unterschiede zu anderen AI-Positionen, Wichtigkeit der angewandten AI in Unternehmen
2. Datenanalyse und Feature Engineering: Techniken zur Datenanalyse und -aufbereitung, Feature Engineering für optimierte Modelleistung, Werkzeuge und Methoden zur Datenvisualisierung
3. Modellentwicklung für angewandte AI: Überblick über gängige Algorithmen und Modelle, Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Modellierung, Validierung und Testen von Modellen
4. Integration von AI in Geschäftsprozesse: Strategien zur Implementierung in Unternehmen, Ressourcenmanagement und Teamaufbau, Fallstudien erfolgreicher AI-Integration
5. Evaluierung und Optimierung von AI-Lösungen: Kriterien zur Bewertung der Modellleistung, Techniken zur Optimierung von AI-Lösungen, Feedback-Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung
6. Praxisprojekt: Entwicklung einer AI-Lösung: Erstellung eines funktionalen AI-Systems, Präsentation und Diskussion der Ergebnisse, Feedback und Iteration der entwickelten Lösungen
7. Zukunft der angewandten AI: Trends in angewandter AI, Einfluss neuer Technologien auf die Anwendung von AI, Perspektiven für die Weiterentwicklung der Rolle