AI System Architecture Design vermittelt ein tiefgreifendes Verständnis für AI Engineering und die Entwicklung komplexer Künstliche Intelligenz-Systeme in Unternehmensumgebungen, mit Schwerpunkt auf technischer Architektur, Model Deployment sowie MLOps-Prozessen. Besonders im Fokus stehen neural Networks, Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision, welche den Unterschied zu herkömmlichen Systemarchitekturprogrammen ausmachen. Mit aktuellen Tools wie Python, TensorFlow und PyTorch wird praxisnah in skalierbare AI-Lösungen eingeführt und komplexe Data Science-Workflows im Kontext von Sicherheit, Prompt Engineering und ethischer KI behandelt. Der Kurs bietet einen fundierten Überblick über Natural Language Processing, Datenwissenschaft und Spezialthemen wie Automation und AI Governance. Authentische Case Studies und Laborszenarien sichern die direkte Anwendung des vermittelten Wissens im Bereich AI System Architecture Design.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering - Verbindung von Maschinellem Lernen, Deep Learning und klassischen IT-Strukturen
- Künstliche Intelligenz: Wirtschaftliche Auswirkungen, Chancen für Data Engineering und Datenwissenschaft
- Compliance-Anforderungen und ethische KI im Designprozess
- Rollen im AI Engineering, speziell im Bereich Data Engineering und MLOps
- Integration von Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn
- Trends in Automatisierung, Prompt-Entwicklung und Sprachverarbeitung
- Einsatz von Natural Language Processing und Computer Vision im AI-Kontext
Technologien und Implementierungsstrategien
- Technische Grundlagen neuronaler Netze und Deep Learning-Systeme
- Modellbereitstellung (Model Deployment) und KI-Operations (MLOps)
- Sichere APIs und Datenschutz im KI-Bereich
- Cloud-Lösungen vs. On-Premise: Auswahl und Integration moderner KI-Infrastrukturen
- Automation im Machine Learning-Workflow und KI-gestützte Datenanalyse
- Best Practices für Kontrollmechanismen im Data Engineering
- Modellüberwachung und automatische Skalierung KI-basierter Systeme
- Python-Programmierung und relevante Tools im Datenwissenschaftsumfeld
Praktische Anwendung und Best Practices
- Hands-on Laborübungen mit PyTorch, TensorFlow und Python
- Case Studies zu Machine Learning, Computer Vision und Sprachverarbeitung
- Vorgehen zur Modellhärtung und sichere Konfiguration von Deep Learning-Anwendungen
- Integration von Prompt Engineering in MLOps-Prozesse
- Systematische Qualitätssicherung und kontinuierliche Validierung
- Incident Response und forensische Analyse von AI-Systemen
- Dokumentation und Reporting im Bereich Künstliche Intelligenz