Diese Qualifizierung fokussiert auf die Gestaltung und den Betrieb von Systemen für das maschinelle Lernen im unternehmerischen Kontext. Teilnehmende erwerben die Kompetenz, Datenflüsse so zu strukturieren, dass automatisierte Modelle effizient trainiert und produktiv genutzt werden können. Die Vermittlung technischer Standards zur Qualitätssicherung und Skalierung bildet dabei den methodischen Kern.
Kursinhalt1. Grundlagen des Machine Learning Engineerings
- Technischer Aufbau von Systemen für das maschinelle Lernen
- Rollenverteilung zwischen Datenverarbeitung und Modellentwicklung
- Werkzeuge zur Verwaltung des Lebenszyklus von Algorithmen
2. Datenpipelines und Vorverarbeitung
- Strukturierung von Prozessen zur automatisierten Datenbereitstellung
- Methoden zur Bereinigung und Transformation von Rohdaten
- Integration von Mechanismen zur Sicherstellung der Datenintegrität
3. Modellimplementierung und Validierung
- Technische Umsetzung von Trainingsumgebungen
- Verfahren zur Prüfung der Modellgüte unter realen Bedingungen
- Versionskontrolle für Datenbestände und Modellparameter
4. Deployment und Monitoring
- Überführung von Modellen in den laufenden IT-Betrieb
- Überwachung der Systemleistung und Fehleranalyse
- Strategien zur Skalierung von Anwendungen bei steigenden Datenmengen
Berufliche Relevanz
- Unterstützung bei der Digitalisierung von Geschäftsprozessen durch KI-Anwendungen
- Sicherstellung der technischen Basis für datenbasierte Entscheidungsfindungen
- Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams an der Schnittstelle von IT und Fachabteilung