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.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering: Systematische Einbindung von Machine Learning und Deep Learning in produktive Umgebungen
- Spezifische Sicherheitskonzepte für Künstliche Intelligenz und neuronale Netze
- Anforderungen für Compliance, Governance und ethische KI-Regulierung im Kontext von AI Engineering
- Integration von Data Science und Datenengineering in den Betrieb von Machine Learning-Systemen
- Entwicklung von Prompt Engineering-Methoden und Sprachverarbeitung (Natural Language Processing)
- Erfahrungswerte mit Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch
- Vernetzung von Datenwissenschaft mit unternehmensweiten AI Engineering-Strategien und Audits
Technologien und Implementierungsstrategien
- Verwendung moderner Logging-Technologien für AI Engineering-Lösungen wie MLOps und Cloud-basierte Systeme
- Integration von Automatisierung und KI-Operations zur robusten Modellbereitstellung
- Sichere Bereitstellung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen mittels APIs, Datenflüssen und Verschlüsselung
- Einsatz von Python, TensorFlow und PyTorch zur Implementierung von Computer Vision und Natural Language Processing-Modulen
- Monitoring und Debugging spezieller Data Engineering-Komponenten
- Evaluierung neuer Ansätze zur Skalierbarkeit und Performance in AI Engineering-Stacks
- Einbindung von Logging-Technologien für tiefes Monitoring und Fehleranalyse in AI Engineering-Prozessen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Analyse und Behandlung von Produktionsfehlern in KI-gestützten Systemen mit Logging- und Debugging-Tools
- Untersuchung realer Szenarien mit neuronalen Netzen oder Data Science-Anwendungen
- Implementierung von Prompt-Entwicklung, Wartung und Incident Response für laufende Machine Learning-Systeme
- Protokollierung und Analyse von Deep Learning-Produktrisiken und ethischen Fragestellungen