AI Model Performance Optimization vertieft gezielt das Zusammenspiel von AI Engineering, Machine Learning und Deep Learning, um KI-Modelle effizienter, genauer und schneller zu machen. Dieser Kurs legt den Fokus auf die praktische Feinabstimmung und kontinuierliche Verbesserung von Neural Networks, Model Deployment-Strategien und MLOps-Workflows. Unterscheidungsmerkmal ist die konsequente Verbindung von Methoden zur Optimierung der Modellleistung mit Datenwissenschaft, Data Engineering und modernen Automatisierungstools wie TensorFlow, PyTorch und Python. Teilnehmende erwerben spezialisierte Fähigkeiten für das Performance-Tuning in Natural Language Processing und Computer Vision und lernen, wie Prompt Engineering und model-spezifische Hyperparameter den Output maßgeblich beeinflussen.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering: Technologien und Leistungsindikatoren für Künstliche Intelligenz
- Anforderungen an KI-Operations und Integration in Data Science-Teams
- Compliance, Governance und ethische KI-Entscheidungsfindung
- Stakeholder-Analyse und Kommunikationswege im Kontext maschinellen Lernens
- Einführung in Deep Learning und neuronale Netzarchitekturen
- Best Practices bei Model Lifecycle-Management und Deployment
- Einordnung von Prompt-Entwicklung und neuen Trends wie Responsible AI
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl optimaler Frameworks: Python, TensorFlow, PyTorch im Vergleich
- AI Engineering: Modellskalierung und skalierbare Datenpipelines
- KI-Integrationsstrategien für Computer Vision und Sprachverarbeitung
- Sichere Modellbereitstellung (Model Deployment) mit MLOps-Tools
- Automatisierte Tests für Datenqualität und Feature Engineering
- Performance-Optimierung durch Hyperparameter-Tuning und Batch Processing
- Schnittstellenmanagement: APIs, Datensicherheit und Zugriffsrechte
Praktische Anwendung und Best Practices
- Parameter-Tuning und Modellbewertung im realen Machine und Deep Learning-Kontext
- Visualisierung und Überwachung komplexer Datenflüsse im Data Engineering
- Fallstudien zu Optimierungserfolgen im Prompt Engineering und in der Modellbereitstellung
- Bestimmung von Schwachstellen mittels Monitoring und gezielter Anpassung
- Ethische Betrachtung bei Modellentscheidungen und Data Science-Projekten
- Umgang mit Multimodalität in Natural Language Processing und Computer Vision
- Protokollierung, Metadatenmanagement und technische Dokumentation
Monitoring, Optimierung und Governance
- Implementierung fortgeschrittener Monitoring-Lösungen für MLOps
- AI Engineering Dashboards: Reporting, KPIs und Business-Alignment
- Analyse von Model Drift, Performance-Metriken und kontinuierlicher Optimierung
- Incident-Management, Fehlertoleranz und systemische Robustheit