Artifical Intelligence ( AI ) : Künstliche Intelligenz Modelle für fortschrittliche Künstliche Intelligenz Entwicklung (KI)

Titel: Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz Modelle für fortschrittliche Künstliche Intelligenz Entwicklung

1. Kursbeschreibung
Der Kurs ,,Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz Modelle für fortschrittliche Künstliche Intelligenz Entwicklung" richtet sich an Fachkräfte, die komplexe KI-Modelle entwickeln, trainieren und produktiv einsetzen möchten. Im Mittelpunkt stehen Deep Learning, neuronale Netze, generative KI und Data-Engineering-Techniken für skalierbare KI-Anwendungen. Teilnehmende lernen, KI-Modelle mit Azure Machine Learning zu implementieren und die Dateninfrastruktur mit Microsoft Fabric effizient zu gestalten.

2. Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an KI-Architekt:innen, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Entwickler:innen und technische Projektleiter:innen, die ihre Fähigkeiten in der KI-Modellierung und -Entwicklung vertiefen möchten.

3. Kursniveau
Fortgeschrittene bis Expert:innen - Vorkenntnisse in Python, Machine Learning und Datenverarbeitung sind erforderlich.

4. Vorkenntnisse & empfohlene Vorkurse
Empfohlen: ,,Azure Fundamentals (AZ-900)" und ,,Python for Data Science" für ein solides Verständnis von Cloud-Technologien und Programmiergrundlagen.

5. Agenda (4-6 Themenblöcke)

Modul 1: Grundlagen fortgeschrittener KI-Modellierung
Teilnehmende lernen die Struktur und Funktionsweise moderner KI-Modelle kennen, von neuronalen Netzen bis zu Deep-Learning-Architekturen.
Praxisbeispiel: Aufbau eines mehrschichtigen neuronalen Netzes zur Klassifikation von Bilddaten.
Kursinhalte:
- Überblick über Deep Learning und KI-Modelle
- Aufbau neuronaler Netze (CNNs, RNNs, Transformer)
- Hyperparameter-Tuning und Modelloptimierung
- Überblick über Frameworks: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn

Modul 2: Microsoft DP-100 - Azure Data Scientist Associate
Dieses Modul vermittelt praxisorientiertes Wissen zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML- und KI-Modellen in Azure.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines ML-Modells für Predictive Maintenance.
Kursinhalte:
- Datenvorbereitung und Feature Engineering
- Training und Evaluierung von Machine-Learning-Modellen
- Automatisiertes Machine Learning (AutoML)
- Deployment und Überwachung in Azure Machine Learning

Modul 3: Microsoft AI-102 - Azure AI Engineer Associate
Teilnehmende lernen, KI-Dienste und -Modelle in Anwendungen zu integrieren und mit generativer KI zu kombinieren.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines Chatbots mit Azure OpenAI und Cognitive Services.
Kursinhalte:
- Nutzung von Azure Cognitive Services und OpenAI
- Natural Language Processing und Bilderkennung
- Integration von KI in Web- und Unternehmensanwendungen
- Sicherheit, Governance und Skalierbarkeit

Modul 4: Microsoft DP-600 - Implementing a Data Warehouse and Lakehouse with Microsoft Fabric
Dieses Modul behandelt die Dateninfrastruktur für KI-Modelle und Machine-Learning-Pipelines.
Praxisbeispiel: Aufbau einer skalierbaren Datenarchitektur für ein KI-Projekt mit Fabric Lakehouse.
Kursinhalte:
- Architektur moderner Data Warehouses und Lakehouses
- Datenintegration und -transformation mit Fabric
- Verbindung von Machine Learning und BI-Datenmodellen
- Performance-Optimierung und Kostenkontrolle

Modul 5: Praxisprojekt - Entwicklung eines komplexen KI-Modells
Teilnehmende setzen ein komplettes End-to-End-KI-Projekt um, inklusive Datenverarbeitung, Training, Optimierung und Bereitstellung.
Praxisbeispiel: Entwicklung eines multimodalen KI-Modells mit Bild- und Textdaten.
Kursinhalte:
- Modellplanung und Pipeline-Erstellung
- Training und Evaluierung komplexer Modelle
- Implementierung von Monitoring-Strategien
- Abschlusspräsentation und Dokumentation

6. Zusatzinformationen
Der Kurs ist AZAV-zertifiziert und kann über Bildungsgutschein oder Qualifizierungschancengesetz (QCG) gefördert werden.
Er richtet sich an Einzelpersonen und B2B-Kund:innen und wird über New Horizons (München, Stuttgart, Nürnberg) sowie learn2program.de angeboten.

7. Fazit
,,Künstliche Intelligenz - Künstliche Intelligenz Modelle für fortschrittliche Künstliche Intelligenz Entwicklung" bietet eine tiefgehende Ausbildung in der modernen KI-Modellierung. Teilnehmende erwerben Fähigkeiten, um komplexe Modelle zu entwickeln, zu trainieren und produktiv in Azure bereitzustellen - eine Schlüsselkompetenz für datengetriebene Organisationen.
Alle Kurse können deutschlandweit online belegt werden. Viele unserer Kurse finden auf Deutsch und/oder auf Englisch statt.