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
Datenverarbeitung für KI-Systeme legt den Fokus auf den gesamten Lebenszyklus von Daten in Künstliche Intelligenz-Anwendungen, einschließlich Machine Learning, Deep Learning und Datenvorverarbeitung.
Lerninhalte
<p>Datenverarbeitung für KI-Systeme legt den Fokus auf den gesamten Lebenszyklus von Daten in Künstliche Intelligenz-Anwendungen, einschließlich Machine Learning, Deep Learning und Datenvorverarbeitung. Im Unterschied zu generischen KI-Kursen richtet sich dieses Modul an Teilnehmer, die praxisnah lernen möchten, wie Daten aus heterogenen Quellen für KI-Modelle vorbereitet, transformiert und nachhaltig verwaltet werden. Sie setzen sich intensiv mit Herausforderungen und Lösungen im Datenengineering auseinander, entwickeln Strategien für den sicheren Umgang mit sensiblen Daten und vertiefen Ihr Wissen zu Python, TensorFlow und PyTorch in realen Einsatzbeispielen - mit starkem Bezug zu Model Deployment, MLOps und Ethik in KI-Systemen. </p>Grundlagen von AI Engineering<ul><li> Einführung in AI Engineering, Datenwissenschaft und Rolle von Daten im KI-Kontext</li><li> Anforderungen an Datenqualität und Datenaufbereitung für Machine Learning und Deep Learning</li><li> Grundlagen der Compliance beim Umgang mit KI-Daten, inklusive ethische KI-Prinzipien</li><li> Verschiedene Rollen im Data Engineering und deren Zusammenwirken in KI-Projekten</li><li> Überblick zu Data Science-Prozessen und Datenmanagement-Strategien</li><li> Betrachtung von Datenquellen, Data Lakes, Data Warehouses und deren Bedeutung</li><li> Evaluierung von Trends bei Datenakquise, Prompt Engineering und Natural Language Processing </li></ul><br/>Technologien und Implementierungsstrategien<ul><li> Praktische Einführung in Python, TensorFlow und PyTorch für Datenverarbeitung</li><li> Aufbau von ETL-Strecken, Datenintegration und -transformation für Machine Learning-Pipelines</li><li> Sicherheits- und Datenschutz-Strategien für Neural Networks und KI-Datenströme</li><li> Nutzung automatisierter Data Engineering-Tools und MLOps-Frameworks</li><li> Anbindung und Absicherung von APIs, Cloud- und On-Premise-Datenarchitekturen</li><li> Best Practices im Umgang mit Datenskalierung und Performance-Optimierung</li><li> Realisierung von robusten Model Deployment- und Monitoring-Lösungen </li></ul><br/>Praktische Anwendung und Best Practices<ul><li> Durchführung von Laborübungen zu Datensammlung, Feature Engineering und Labeling</li><li> Dokumentation und Sicherstellung der Rückverfolgbarkeit entlang KI-Operations und Data Pipelines</li><li> Implementierung von Prompt-Entwicklung, Computer Vision-Workflows und Sprachverarbeitung</li><li> Testen, Validieren und Debuggen von Datenflüssen in Machine Learning-Projekten</li><li> Umgang mit Datenanomalien und Incident Response im KI-Kontext</li><li> Datenvisualisierung und Reporting zur Entscheidungsunterstützung </li></ul><br/>Monitoring, Optimierung und Governance<ul><li> Echtzeit-Überwachung und Analyse von Datenströmen in KI-Systemen</li><li></li></ul>
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Häufige Fragen zu „Datenverarbeitung für KI-Systeme“
Ist „Datenverarbeitung für KI-Systeme“ 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 „Datenverarbeitung für KI-Systeme“?
Die Weiterbildung dauert 2 Monate.
Was kostet „Datenverarbeitung für KI-Systeme“?
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 „Datenverarbeitung für KI-Systeme“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Datenverarbeitung für KI-Systeme“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.