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
Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration widmet sich den spezifischen Anforderungen von AI Engineering und der strategischen Optimierung von Datensätzen als Kernelement moderner KI-Systeme.
Lerninhalte
<p>Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration widmet sich den spezifischen Anforderungen von AI Engineering und der strategischen Optimierung von Datensätzen als Kernelement moderner KI-Systeme. Im Unterschied zu allgemeinen Kursen im Bereich Künstliche Intelligenz liegt hier der Fokus auf dem iterativen Datenmanagement, der Entwicklung und Aktualisierung von Datenpipelines sowie dem gezielten Einsatz von Machine Learning, Deep Learning und Data Engineering, um die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze, Computer Vision und Natural Language Processing gezielt zu steigern. Zentrale Themen umfassen die Integration von Python, TensorFlow und PyTorch, wodurch die technische Umsetzung für die praktische Arbeit im AI Engineering intensiv vertieft wird. </p>Grundlagen von AI Engineering<ul><li> AI Engineering - zentrale Begriffe wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze und deren strategische Bedeutung</li><li> Anforderungen an Data Science, Data Engineering und Datenqualität</li><li> Governance zu Data-Centric Ansatz und ethische KI</li><li> Bedeutung von Prompt Engineering und automationsgestützten Methoden zur Datenaufbereitung</li><li> Künstliche Intelligenz und Compliance im Unternehmenskontext</li><li> Rolle von Natural Language Processing und Computer Vision in modernen Projekten</li><li> Lessons Learned aus KI-basierten, datengetriebenen Projekten </li></ul><br/>Technologien und Implementierungsstrategien<ul><li> Integration von Python, TensorFlow und PyTorch für Machine Learning und Deep Learning</li><li> Datenpipeline-Design und Automatisierung im AI Engineering</li><li> Schnittstellen zu Model Deployment, MLOps und KI-Operations</li><li> Sicherheitskonzepte - Datenschutz und Zugriffssicherheit bei Datentransfers</li><li> Computersehen und Sprachverarbeitung mit Neural Networks</li><li> Plattformvergleiche: Cloud, On-Premise, Hybrid-Modelle</li><li> Auditierbarkeit und ethische Standards bei Künstlicher Intelligenz </li></ul><br/>Praktische Anwendung und Best Practices<ul><li> Hands-on mit realen Datensätzen und iterativer Entwicklung von Modellen</li><li> Prompt-Entwicklung zur Optimierung in KI- und NLP-Anwendungen</li><li> Entwicklung automatisierter Test-, Validierungs- und Wartungsprozesse</li><li> Incident Response im Zusammenhang mit fehlerhaften Datensätzen</li><li> Modellbereitstellung, Nachoptimierung mit Data Engineering</li><li> Forensik und Fehleranalyse bei Machine Learning-Lösungen</li><li> Dokumentation und kontinuierliche Verbesserung von Datenpipelines </li></ul><br/>Monitoring, Optimierung und Governance<ul><li> Monitoring von Modellen und Datenflüssen mittels MLOps-Werkzeugen</li><li> Performance-Messung und Dashboarding für Data Science-Anwendungen</li><li></li></ul>
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Häufige Fragen zu „Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration“
Ist „Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration“ 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 „Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration“?
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 „Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Data-Centric AI Engineering and Dataset Iteration“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.