AI-Engineering-Basics für Quereinsteiger
- Kernpunkte des KI Engineerings für neue Einsteiger in die Technik
- Praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft
- Schlüsselinstrumente und Prozesse im KI Engineering für Umsteiger
- Anleitung für Nicht-Techniker beim Einstieg in die Künstliche Intelligenz
Programmieren und Softwareentwicklungsgrundlagen für Künstliche Intelligenz
- Python-Basiswissen für Quereinsteiger: Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen
- Versionsmanagement mit Git & GitHub für Zusammenarbeit im KI Engineering
- Nutzung von Shell-Kommandos zur Automatisierung datenwissenschaftlicher Prozesse
- Objektorientierte Programmierung zur Organisation von KI Engineering-Projekten
Datenanalyse & SQL für KI-Engineering
- Datenbereinigung und -umwandlung mit Pandas für Künstliche Intelligenz
- Erstellen von SQL-Abfragen zur Datenanalyse für Machine Learning-Workflows
- Visualisieren mit Seaborn und Matplotlib für Data Visualization
- Einführungsprojekt für Quereinsteiger für reale KI Engineering-Szenarien
Maschinelles Lernen für Neueinsteiger
- Grundlagen von Regressions- und Klassifikationsmodellen im KI Engineering
- Nutzung von Ensemble-Methoden wie Random Forest und Boosting für Künstliche Intelligenz
- Bewertungstechniken für Modelle: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score
- Praktisches Maschinelles Lernen Projekt für Quereinsteiger
Deep Learning & Neuronale Netzwerke
- Grundlagen künstlicher neuronaler Netze im KI Engineering für Quereinsteiger
- Verarbeitung und Analyse von Bildern mit CNNs und Einführung in NLP-Konzepte
- Clustering-Techniken und Dimensionsreduktion in Künstliche Intelligenz Workflows
- Einsatz unüberwachtes Lernen für praktische Erkenntnisse
AI Engineering für Quereinsteiger: Modell-Bereitstellung und MLOps
- Erstellen und Implementieren von KI-Modellen mit Docker und APIs
- Aufbau von CI/CD-Workflows für kontinuierliche Integration im AI Engineering
- Modellüberwachung und Erkennung von Drift mit Grafana und Prometheus
- Beste Praktiken in MLOps für stabile KI Engineering-Lösungen
Abschlussprojekt: Praxisnahes AI Engineering für Quereinsteiger
- Entwicklung eines vollständigen KI-Produkts als Quereinsteiger-Team
- Umsetzung des gesamten Lebenszyklus des KI Engineerings von Datenbeschaffung bis zur Modellbereitstellung
- Vorstellung von KI Lösungen und Leistungsüberwachung durch MLOps-Tools
- Anwendung von Künstliche Intelligenz-Wissen in einem realen Arbeitsumfeld