Building AI-Powered Applications richtet sich an IT-Professionals, die fundierte Kenntnisse im AI Engineering aufbauen und Künstliche Intelligenz gezielt in anspruchsvollen Business-Umfeldern implementieren möchten. Der Fokus dieses Kurses liegt auf der Entwicklung robuster AI-Anwendungen, die Machine Learning, Deep Learning und moderne Neural Networks für reale Geschäftsanforderungen einsetzen. Besondere Schwerpunkte bilden die Verbindung von Data Science mit Data Engineering, die Umsetzung von Model Deployment und MLOps sowie die sichere und ethisch verantwortbare Integration von Künstlicher Intelligenz im Unternehmensalltag. Praktischer Umgang mit Python, TensorFlow und PyTorch unterstützt die effektive Entwicklung, Skalierung und Überwachung moderner KI-Lösungen.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering - Abgrenzung zu klassischer Softwareentwicklung
- Bedeutung von Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Tiefes Lernen in modernen Anwendungen
- Technologische Anforderungen an Datenwissenschaft und Datenengineering
- Compliance in Verbindung mit Ethical AI und ethische KI-Prinzipien
- Rollenbilder, Verantwortlichkeiten und interdisziplinäre Zusammenarbeit im AI-Kontext
- Industrie-Standards, Frameworks und KI-fokussierte Best Practices
- Einsatzbereiche wie Natural Language Processing und Computer Vision aus realen Projekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Einsatz moderner Tools: TensorFlow, PyTorch, Python
- Systemarchitekturen für Machine Learning, Deep Learning und Modellbereitstellung
- Sicherheitstechnische Anforderungen bei AI-Lösungen und sichere Datenflüsse
- Modellbereitstellung (Model Deployment) und KI-Operations (MLOps) in der Cloud und On-Premise
- Nutzung von APIs für Datenintegration; Umgang mit Automation und Automatisierung
- Skalierung, Performance-Monitoring, laufende Optimierung von AI-Systemen
- Prompt Engineering, Natural Language Processing und Computersehen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Projektrealisierung mit Fokus auf AI Engineering und automatisierte Prozesse
- Fachgerechte Implementierung von Datenpipelines, Testing, Qualitätssicherung und Change Management
- Konfiguration, Wartung und forensische Untersuchung von AI-Systemen
- Entwicklung, Validierung und Dokumentation von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen
- Schutz sensibler Daten und Einhaltung regulatorischer Vorgaben bei KI-Anwendungen
Monitoring, Optimierung und Governance
- Systematische Überwachung und Metriken für KI, Machine Learning-Modelle & Datenströme
- Reporting, Dashboarding, Stakeholder-Kommunikation und organisatorische Governance
- Kontinuierliche Wartung, Patch Management und Sicherheitsaudits in AI Engineering-Umgebungen