AI Observability, Logging, and Debugging in Production
Ironhack Germany GmbH · Berlin
Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
AI Observability, Logging, and Debugging in Production hebt sich als spezialisiertes Modul hervor, das die besonderen Herausforderungen beleuchtet, die beim Betrieb von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in produktiven Umgebungen auftreten.
Lerninhalte
<p>AI Observability, Logging, and Debugging in Production hebt sich als spezialisiertes Modul hervor, das die besonderen Herausforderungen beleuchtet, die beim Betrieb von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in produktiven Umgebungen auftreten. Die Schwerpunkte liegen auf automatisierter Fehlerbehandlung, intelligenter Systemüberwachung durch Data Science und den systematischen Umgang mit Logdaten in internen sowie externen Audits. Teilnehmende erhalten gezielt Einblicke, wie Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Machine Learning und neuronale Netze in produktiven KI-Operations überwacht, analysiert und optimiert werden. Der Kurs verbindet modernste AI Engineering-Technologien, MLOps-Methodiken und tiefgehendes Wissen über ethische KI-Implementierung. </p>Grundlagen von AI Engineering<ul><li> AI Engineering: Systematische Einbindung von Machine Learning und Deep Learning in produktive Umgebungen</li><li> Spezifische Sicherheitskonzepte für Künstliche Intelligenz und neuronale Netze</li><li> Anforderungen für Compliance, Governance und ethische KI-Regulierung im Kontext von AI Engineering</li><li> Integration von Data Science und Datenengineering in den Betrieb von Machine Learning-Systemen</li><li> Entwicklung von Prompt Engineering-Methoden und Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)</li><li> Erfahrungswerte mit Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch</li><li> Vernetzung von Datenwissenschaft mit unternehmensweiten AI Engineering-Strategien und Audits </li></ul><br/>Technologien und Implementierungsstrategien<ul><li> Verwendung moderner Logging-Technologien für AI Engineering-Lösungen wie MLOps und Cloud-basierte Systeme</li><li> Integration von Automatisierung und KI-Operations zur robusten Modellbereitstellung</li><li> Sichere Bereitstellung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen mittels APIs, Datenflüssen und Verschlüsselung</li><li> Einsatz von Python, TensorFlow und PyTorch zur Implementierung von Computer Vision und Natural Language Processing-Modulen</li><li> Monitoring und Debugging spezieller Data Engineering-Komponenten</li><li> Evaluierung neuer Ansätze zur Skalierbarkeit und Performance in AI Engineering-Stacks</li><li> Einbindung von Logging-Technologien für tiefes Monitoring und Fehleranalyse in AI Engineering-Prozessen </li></ul><br/>Praktische Anwendung und Best Practices<ul><li> Analyse und Behandlung von Produktionsfehlern in KI-gestützten Systemen mit Logging- und Debugging-Tools</li><li> Untersuchung realer Szenarien mit neuronalen Netzen oder Data Science-Anwendungen</li><li> Implementierung von Prompt-Entwicklung, Wartung und Incident Response für laufende Machine Learning-Systeme</li><li> Protokollierung und Analyse von Deep Learning-Produktrisiken und ethischen Fragestellungen</li><li></li></ul>
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Häufige Fragen zu „AI Observability, Logging, and Debugging in Production“
Ist „AI Observability, Logging, and Debugging in Production“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „AI Observability, Logging, and Debugging in Production“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „AI Observability, Logging, and Debugging in Production“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „AI Observability, Logging, and Debugging in Production“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „AI Observability, Logging, and Debugging in Production“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.