AI mit Schwerpunkt auf Development 1. Einführung in die Grundlagen der KI-Entwicklung: Definition und Bedeutung von KI-Entwicklung, Überblick über KI-Technologien und -Anwendungen, Wichtige Rollen im Entwicklungsprozess 2. Datenmanagement für KI-Entwicklung: Methoden zur Datensammlung und -aufbereitung, Techniken zur Datenvisualisierung, Verwendung von Tools zur Datenanalyse 3. Modelle und Algorithmen in der KI-Entwicklung: Überblick über verschiedene Modelltypen, Trainingsmethoden und Hyperparameter-Tuning, Evaluierung von Modellen und deren Performance 4. Implementierung von KI-Lösungen: Integration von Modellen in Softwareanwendungen, Verwendung von APIs zur KI-Nutzung, Testen und Debugging von KI-Anwendungen 5. Ethik in der KI-Entwicklung: Ethische Fragestellungen in der KI-Entwicklung, Rechtliche Rahmenbedingungen und Standards, Fallstudien zu ethischen Dilemmata in der KI 6. Fortgeschrittene Techniken in der KI-Entwicklung: Deep Learning und neuronale Netze, Reinforcement Learning und seine Anwendungen, Optimierungstechniken für bessere Modelle 7. Praxisprojekt: Entwicklung einer KI-Anwendung: Entwicklung eines eigenen KI-Prototyps, Präsentation des Projekts und der Ergebnisse, Feedback und Optimierungsmöglichkeiten 8. Zukunft der KI-Entwicklung: Aktuelle Trends und Technologien in der KI, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen, Networking und Weiterbildungsmöglichkeiten