Einführung in KI-Projektmanagementtechniken
  • Arbeiten an realen AI Project Management-Fallstudien
  • Erarbeitung von KI-Modellen, Datenverarbeitung und Cloud-Bereitstellungen
  • Beschäftigung mit agilen Arbeitsmethoden und iterativen Verbesserungen
Wesentliche Konzepte im KI-Projektmanagement
  • Verständnis des gesamten Lebenszyklus von AI Project Management-Projekten
  • Erstellen von Roadmaps und strategischen Plänen für AI-Projekte
  • Kopplung der Ziele von AI Project Management mit den Anforderungen der Stakeholder
Agile Methoden und AI Project Management-Tools
  • Implementieren von agilen Praktiken wie SCRUM in AI-Projekten
  • Nutzung von JIRA für Sprint-Planung und Modellverbesserung
  • Anwenden von Scrum- und Kanban-Frameworks in KI-Projekt-Workflows
Capstone-Projekt zur Entwicklung von KI-Lösungen
  • Identifizieren von realen Anwendungsfällen und Herausforderungen in AI Project Management
  • Umsetzung von Lösungen von der Datenerfassung zur Modellimplementierung
  • Integrieren von Cloud-Technologien und Automation in AI-Projektprozesse
Optimierung und Bereitstellung von KI-Anwendungen
  • Nutzung von Cloud-Infrastrukturen wie AWS, GCP und Azure für KI-Bereitstellung
  • Optimierung der Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning und MLOps
  • Implementieren von Überwachungstools für AI Project Manager zur Leistungsüberwachung
Integrität und Nachhaltigkeit in AI Project Management
  • Sicherstellung der Einhaltung von DSGVO und ethischen KI-Richtlinien für Projekte
  • Anwenden von Green-AI-Prinzipien für ressourcenschonende Projekte
  • Entwicklung nachhaltiger Wartungs- und Optimierungsstrategien für KI-Projektdurchführung