Integration von KI in Softwareprodukte adressiert die realen Anforderungen moderner Unternehmen, die Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning gezielt in Applikationen eingliedern wollen. Hier erfahren Sie, wie Deep Learning, Neural Networks und State-of-the-Art Technologien wie Natural Language Processing oder Computer Vision tatsächlich effektiv Eingang in verschiedenste Softwareprodukte finden - von Datenanreicherung bis hin zur Automation komplexer geschäftlicher Abläufe. Das einzigartige Kurskonzept deckt sämtliche Stufen ab: von Data Science-Grundlagen, über Ethical AI bis zur vollständigen Modellbereitstellung und robusten MLOps-Prozessen. Der Schwerpunkt liegt auf der sicheren, nachvollziehbaren und skalierbaren Einbindung von KI-Systemen in existierende Softwarelandschaften mithilfe von Python, TensorFlow, PyTorch und fortschrittlichem Data Engineering.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering - Fokussierung auf Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Maschinelles Lernen für Produktintegration
- Bedeutung von Deep Learning und neuronale Netze im betrieblichen Kontext
- Rolle und Verantwortung von Data Engineering und Datenwissenschaft in vielseitigen Geschäftsprozessen
- Normenkonforme Entwicklung, ethische KI und Einhaltung regulatorischer Rahmenbedingungen
- Einführung in Python, TensorFlow und PyTorch als Basistechnologien
- Überblick über Prompt Engineering und Natural Language Processing
- Erhebung und Management großer Datenmengen für AI-basierte Anwendungen
- Analyse von Use Cases für die KI-Integration in bestehende Produkte
Technologien und Implementierungsstrategien
- Entwicklung vollständiger Softwarelösungen durch die Integration von Machine Learning, Computer Vision und Sprachverarbeitung
- Gestaltung sicherer Schnittstellen - APIs und Datenflüsse
- Modellbereitstellung (Model Deployment) und Operations (MLOps)
- Automatisierung und Performance-Optimierung bestehender Systeme
- Cloud-native versus on-premise MLOps-Strategien
- Sichere Konfiguration und Compliance von AI-Komponenten
- Skalierungsmöglichkeiten und Ressourcenmanagement für KI-Systeme
- Berücksichtigung von Ethical AI bei der technischen Umsetzung
Praktische Anwendung und Best Practices
- Laboreinheiten zur Programmierung und zum Deployment von Machine Learning-Modellen in reale Softwareprodukte
- Anwendungsbeispiele der Integration von Prompt-Entwicklung und Natural Language Processing
- Optimierung und Absicherung von Deep Learning-Anwendungen
- Dokumentation und Qualitätssicherung bei KI-gestützten Produkten
- Testautomatisierung und Reporting mittels MLOps-Plattformen
- Incident Response im KI-Kontext