AI Data Processing Pipelines fokussiert speziell auf das Design, die Entwicklung und Optimierung von End-to-End Datenverarbeitungslösungen für Künstliche Intelligenz, Machine Learning sowie Deep Learning Anwendungen. Im Gegensatz zu allgemeinen AI Engineering Kursen erhalten Teilnehmende hier gezielt praktische Einblicke in den Aufbau effizienter Pipeline-Strukturen, die für anspruchsvolle Modelle im Bereich Neuronale Netze, Natural Language Processing und Computer Vision erforderlich sind. Besonderes Augenmerk liegt auf der Automatisierung von Datenflüssen, der Integration moderner Data Engineering-Praktiken und der Anwendung fortgeschrittener Frameworks wie TensorFlow und PyTorch zur Modellbereitstellung (Model Deployment) sowie MLOps-Workflows für produktive Umgebungen. Die Themenauswahl ist konsequent auf aktuelle Anforderungen der KI-Operations (KI-Operations) und Datenwissenschaft (Data Science) in Unternehmen ausgerichtet.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering - Schwerpunkte bei Künstlicher Intelligenz, Maschinelles Lernen und Datenflüsse
- Bedeutung von Data Engineering in AI Data Processing Pipelines
- Ethische KI-Anforderungen und regulatorische Vorgaben im Pipeline-Kontext
- Verantwortlichkeiten für Model Deployment, Pipeline-Design und KI-Operations (MLOps)
- Einhaltung von Standards für Data Science und Datenengineering in realen Pipelines
- Evolution moderner KI-Ökosysteme (z. B. automationsgetriebene Datenwege)
- Erfahrungen aus komplexen Projekten mit Natural Language Processing und Computersehen
Technologien und Implementierungsstrategien
- Datenquellen-Anbindung, Extraktion und Vorverarbeitungslogik
- Integration von Python, TensorFlow, PyTorch für Machine Learning Pipelines
- Automatisierung komplexer Datenprozesse und Model Deployment mit MLOps
- Sicherer Umgang mit Daten, ethische KI-Implementierungen und Datenschutz
- Aufbau resilienter Infrastruktur für Deep Learning und neuronale Netze
- Monitoring von Datenqualität, Prompt-Entwicklung für Sprachverarbeitungslösungen
- Verwendung von Computer Vision Frameworks in hybriden Cloud- und On-Premise-Pipelines
- Orchestrierung der Pipeline-Komponenten, zum Beispiel mit Airflow und anderen Tools
Praktische Anwendung und Best Practices
- Laborübungen zu Datenfluss-Automatisierung und Modellbereitstellung
- Fallbeispiele aus produktiven Machine Learning, NLP und Computer Vision Pipelines
- Implementierung von Ethikrichtlinien beim Data Engineering und Modell-Deployment
- Validierung und Qualitätssicherung in AI Data Processing Pipelines
- Dokumentation, Incident Handling bei KI-Systemen, forensische Analyse von Daten-Workflows
- Change Management für evolvierende Pipelines und kontinuierliche Optimierungszyklen