AI+ Engineer™

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Innovative Technik trifft auf kreative Intelligenz – hier geht’s um echtes KI-Engineering mit Wirkung. Der Fokus liegt auf Praxis, Verständnis und Zukunftskompetenz für die moderne Tech-Welt.

Themenüberblick:

  • Aufbau und Struktur moderner KI-Systeme.
  • Programmierung und Modelltraining mit aktuellen Tools.
  • Machine-Learning-Pipelines und Datenmanagement.
  • Automatisierung und Optimierung von Prozessen.
  • Verständnis von Algorithmen, APIs und Frameworks.
  • Effiziente Integration in bestehende IT-Infrastrukturen.
  • Sicherheit, Skalierbarkeit und Performance.

Mit technischem Know-how, innovativen Methoden und praxisnahen Projekten entstehen smarte KI-Lösungen, die Unternehmen wirklich voranbringen – zukunftsorientiert, effizient und verantwortungsvoll.
 

Kursinhalte
  • Überblick über künstliche Intelligenz
  • Zentrale Prinzipien und Methoden
  • Verantwortung und Ethik in der KI
  • Überblick zu KI-Konzepten und Einsatzgebieten
  • Verständnis der Systemarchitektur von KI
  • Ablauf und Phasen der KI-Entwicklung
  • Praxis: Aufbau einer einfachen KI-Umgebung
  • Bedeutung von Aktivierungsfunktionen
  • Backpropagation & Optimierungsmethoden
  • Praxis: Erstellen eines einfachen neuronalen Netzes mit Deep-Learning-Framework
  • Grundlagen neuronaler Netze in der Bildanalyse
  • Nutzung neuronaler Netze für zeitabhängige Daten
  • Praxisorientierte Implementierung neuronaler Modelle
  • Funktionsweise und Potenzial moderner Sprachmodelle
  • Überblick führender LLMs im Einsatz
  • Methoden zur gezielten Modellanpassung
  • Anwendung: Feinjustierung für Textklassifikation
  • Grundlagen zu generativen gegnerischen Netzwerken (GANs)
  • Einsatzfelder variationaler Autoencoder (VAEs)
  • Erstellung realistischer Daten mit generativen Modellen
  • Praxisprojekt: Umsetzung eines Modells zur Bildsynthese
  • NLP im Praxiseinsatz
  • Attention-Mechanismen und Nutzung von Transformer-Modellen
  • BERT gezielt für praxisnahe Aufgaben einsetzen
  • Praxisprojekt: Aufbau funktionaler NLP-Pipelines mit Pretrained Models
  • Grundlagen und Nutzen von Transferlernen in modernen KI-Systemen
  • Zentrale Methoden und Ansätze für effektives Wissens-Transferieren
  • Praxisprojekt: Umsetzung von Transferlernen mit Hugging Face für diverse Anwendungen
  • Überblick zu KI-Oberflächen
  • Webframeworks
  • Desktopframeworks
  • Verständliche Präsentation komplexer KI-Ergebnisse für Fachfremde
  • Aufbau effizienter Pipelines zur Modellbereitstellung
  • Erstellung funktionsfähiger Prototypen nach Kundenvorgaben
  • Praxisübungen zur Implementierung und Bereitstellung
  • Verständnis und Aufbau von KI-Agenten
  • Anwendungsfälle aus der Praxis
  • Praktische Umsetzung und Übungen