KI im Projektmanagement: ML-Operationen und API-Entwicklung für das KI-Projektmanagement

Die Teilnehmer lernen ML-Ops-Strategien für das Lebenszyklusmanagement von KI-Modellen kennen, einschließlich der API-Entwicklung mit FastAPI und Flask. Sie beschäftigen sich mit der Docker-Containerisierung, der Kubernetes-Orchestrierung und CI/CD für die Bereitstellung von KI-Modellen. Der Kurs behandelt auch agile Workflows für die KI-Softwareentwicklung.

Grundlagen von ML-Ops im KI-Projektmanagement
  • Die Rolle von ML-Ops im KI-Lebenszyklusmanagement verstehen
  • ML-Workflows für eine effiziente Bereitstellung von KI-Modellen automatisieren
  • Optimierung der Leistung von KI-Modellen durch kontinuierliche Überwachung und Feedback
KI-Projektmanagement für API-Entwicklung
  • Implementierung agiler Methoden für API-gesteuerte KI-Projekte
  • Entwicklung von API-Produkt-Roadmaps für die Integration von KI-Modellen
  • Verwendung von Scrum-basierten Sprint-Zyklen für API-Tests und -Bereitstellung
Erstellung skalierbarer REST-APIs für KI-Anwendungen
  • Erstellung von REST-APIs mit FastAPI und Flask für die Interaktion von KI-Modellen
  • Implementierung bewährter Verfahren für die Authentifizierung und Sicherheit von KI-APIs
  • Optimierung der API-Leistung für KI-gesteuerte Echtzeitanwendungen
Containerisierung und Bereitstellung für KI-Pipelines
  • Verwenden Sie Docker, um KI-Modelle in skalierbaren Umgebungen zu verpacken und bereitzustellen
  • Implementieren Sie Kubernetes für die Orchestrierung von KI-Modellen
  • Entwickeln Sie CI/CD-Pipelines für automatisierte KI-Modell-Releases
Gewährleistung von Sicherheit und Compliance in KI-APIs
  • Wenden Sie bewährte Verfahren zur Sicherung KI-basierter API-Endpunkte an
  • Optimieren Sie die KI-Datenkommunikation mit JSON und strukturierten Abfragen
  • Halten Sie die gesetzlichen Vorschriften für die Zugänglichkeit von KI-Modellen und den Datenschutz ein