Dieser Kurs vermittelt grundlegende Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit einem Fokus auf die Datenverarbeitung. Die Teilnehmenden lernen die theoretischen Basismodelle und deren Bedeutung für die Arbeit eines Data Engineers kennen. Ziel ist der Aufbau eines soliden Verständnisses für KI-gestützte Systeme und deren spezifische Datenanforderungen.
Kursinhalt1. Theoretische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Definition und Abgrenzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
- Überblick über verschiedene KI-Modelle und deren Funktionsweisen
- Bedeutung von Datenqualität für die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen
2. Datenmanagement für KI-Systeme
- Rollenverteilung zwischen Data Engineering und Data Science in der Praxis
- Strukturierung und Vorbereitung von Datensätzen für Modelltrainings
- Grundprinzipien der Datenextraktion und automatisierten Datenaufbereitung
3. Ethik und Datensicherheit
- Datenschutzrechtliche Aspekte bei der Verarbeitung von Trainingsdaten
- Ethische Fragestellungen im Umgang mit KI-gesteuerten Algorithmen
- Grundlagen der Datensicherheit in modernen KI-Infrastrukturen
Berufliche Relevanz
- Verständnis für die technologischen Anforderungen moderner IT-Infrastrukturen
- Fähigkeit zur fachlichen Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams aus Datenexperten
- Anpassung an die fortschreitende Digitalisierung im Bereich der industriellen Datenverarbeitung