From Business Process to AI Automation Pipeline vermittelt Ihnen speziell die ganzheitliche Umwandlung und Automatisierung betrieblicher Abläufe durch den gezielten Einsatz von AI Engineering, Machine Learning und Data Science. Dieser Kurs hebt sich besonders durch die Fokussierung auf konkrete Automatisierungspipelines ab, die dabei helfen, traditionelle Geschäftsprozesse agil, sicher sowie intelligent durch Künstliche Intelligenz und Deep Learning zu transformieren. Sie erlernen, wie Sie als Data Engineer oder KI-Architekt alle nötigen Werkzeuge wie Natural Language Processing, Computer Vision und Prompt Engineering gezielt im Kontext von Automatisierung und KI Operations (MLOps) einsetzen und operative Herausforderungen souverän bewältigen. Ein Schwerpunkt liegt zudem auf Model Deployment, Data Engineering und ethischer KI im Kontext sicherer und skalierbarer Lösungen.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering - Kernkonzepte im Zusammenspiel mit Geschäftsprozessen und Automatisierungspipelines
- Bedeutung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning und Neural Networks in modernen Unternehmen
- Abgrenzung zwischen Data Science, Data Engineering und KI-Operations (MLOps)
- Governance, Compliance, Model Monitoring sowie ethische Aspekte wie Ethical AI
- Praxisnahe Analyse von Anforderungen in Automatisierungsprojekten
- Einbindung von Prompt-Entwicklung und Natural Language Processing in geschäftsrelevante Anwendungen
- Fokus auf branchenspezifische Herausforderungen und Technologietrends
Technologien und Implementierungsstrategien
- Python, TensorFlow und PyTorch zur KI-Programmierung und Modellbereitstellung
- Systemarchitekturen für den Aufbau durchgängiger Automatisierungspipelines
- Data Engineering: Datenerfassung, -aufbereitung und Integration verschiedener Quellen
- Sichere Anbindung und Nutzung von APIs sowie Datenschutz in Automatisierungen
- MLOps für kontinuierliche Bereitstellung sowie Monitoring von KI-Modellen
- Nutzung von Computer Vision, Sprachverarbeitung und Deep Learning zur Prozessinnovation
- Einsatz von Automatisierungslösungen zur Prozessbeschleunigung in Unternehmen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Laborübungen zu Model Deployment, automatisierten Workflows und KI-gestützter Datenanalyse
- Fallstudien über erfolgreiche Automatisierung betrieblicher Prozesse mittels AI Engineering und Automatisierung
- Integration von Data Science, Machine Learning und Deep Learning in Produktivumgebungen
- Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen für KI-gestützte Systeme