AI Feature Integration richtet sich an IT-Professionals und Fachkräfte, die Künstliche Intelligenz und deren Komponenten wie Machine Learning, Deep Learning und Neural Networks in bestehende IT-Infrastrukturen integrieren möchten. Der Schwerpunkt liegt auf der Implementierung gezielter KI-Funktionalitäten zur Optimierung von Geschäftsprozessen, Security-Workflows und Datenanalyse. Anders als klassische AI Engineering-Kurse behandelt dieser Kurs gezielt die Integration von Data Science, Prompt Engineering und Natural Language Processing sowie den produktiven Einsatz moderner Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Reale Anwendungsfälle aus Sprachverarbeitung und Computer Vision werden in den Gesamtprozess eingebunden.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering - technische und organisatorische Kernkonzepte im Hinblick auf nachhaltige KI-Integration
- Geschäftsrelevanz von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Deep Learning innerhalb datengetriebener Unternehmen
- Compliance-Anforderungen, Governance sowie ethische Richtlinien bei Ethical AI
- Rollenbilder, Verantwortlichkeiten und strukturierte Implementierung von Data Science- und Data Engineering-Prozessen
- Relevante Frameworks, Standards und KI-Benchmarks für Unternehmen
- Zukunftstrends im Bereich Model Deployment, Prompt-Entwicklung und KI-Operations (MLOps)
- Transfer aus Lessons Learned und praxiserprobten Integrationsprojekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Vertiefung moderner AI-Technologien wie TensorFlow, PyTorch, APIs und Cloud-Architekturen
- Design Patterns für automatisierte Integration von Machine Learning-Modellen und Automatisierung von Datenflüssen
- Technische Strategien zur sicheren Modellbereitstellung und zum Schutz von Neuronalen Netzen
- Auswahl und Zusammenspiel von Cloud, On-Premise und Hybrid-Modellen im AI Engineering-Kontext
- Integration von Natural Language Processing und Computersehen für unternehmensrelevante Anwendungsfälle
- Datenmanagement, Sicherheitsaspekte, Performance-Optimierung und kontinuierliche KI-Wartung
- Monitoring und Skalierung von Modellen mittels MLOps
Praktische Anwendung und Best Practices
- Hands-on Laborübungen mit Python und führenden Machine Learning-Frameworks
- Projektbasierte Szenarien zur Integration von KI-Komponenten in Geschäftsprozesse
- Testing und Monitoring von Künstlicher Intelligenz mittels Dashboards und KPIs
- Entwicklung und Umsetzung von Compliance-Richtlinien für datengetriebene KI-Projekte
- Incident Response und forensische Analyse KI-basierter Angriffe
- Automatisierung von Change- und Wartungsprozessen
- Dokumentationstechniken und Deployment von AI Features
Monitoring, Optimierung und Governance
- Überwachung und Datenanalyse von Machine Learning-Modellen im produktiven Betrieb