Model Inference Optimization fokussiert sich auf die gezielte Steigerung der Effizienz, Geschwindigkeit und Sicherheit von Künstliche Intelligenz-Anwendungen im produktiven Einsatz. Der Kurs bietet differenziertes Fachwissen zur Optimierung von Inferenzpfaden in neuronalen Netzen, mit besonderem Schwerpunkt auf Machine Learning, Deep Learning und deren Realisierung im Bereich Model Deployment sowie MLOps. Im Rahmen dieses Moduls werden Sie lernen, wie Python, TensorFlow und PyTorch genutzt werden, um Modelle für Natural Language Processing, Computer Vision und weitere komplexe Aufgaben zu skalieren. Zusätzlich erwerben Sie Kompetenzen in den Bereichen Prompt Engineering, Data Science und die Integration von ethischen Vorgaben für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Systemen.
Grundlagen von AI Engineering- Einführung in AI Engineering, Künstliche Intelligenz und grundlegende Begriffe
- Schwerpunkt auf neuronalen Netzen, Machine Learning, Deep Learning und ihren Geschäftsbezügen
- Regulatorische Anforderungen, Governance, ethische KI und Compliance
- Rollen im Kontext Künstliche Intelligenz und organisationale Implementierung
- Branchenstandards, spezifische Frameworks und KI-spezifische Best Practices
- Analyse der Entwicklung der Model Inference Optimization im industriellen Umfeld
- Lessons Learned anhand aktueller, branchenspezifischer Beispiele
- Bedeutung von Model Inference Optimization für Unternehmensprozesse
Technologien und Implementierungsstrategien
- Vorstellung moderner KI-Technologien, TensorFlow, PyTorch, Python
- Aufbau und Optimierung von Inferenzpipelines, Data Engineering und Datenmanagement
- Implementierung sicherer Model Deployment-Strategien
- Integration KI-spezifischer Automatisierungsmöglichkeiten und MLOps-Konzepte
- Datenschutz, sichere Datenflüsse und Skalierbarkeitsoptionen in Machine Learning
- Bewertung von Natural Language Processing- und Computer Vision-Anwendungen
- APIs, Schnittstellenmanagement und Realisierungsstrategien für KI-Lösungen
- Optimierungsverfahren zur Verbesserung der Modell-Effizienz
Praktische Anwendung und Best Practices
- Konfiguration und praktische Anwendung von Model Inference Optimization
- Durchführung relevanter Laborübungen mit TensorFlow, PyTorch und Python
- Prompt Engineering für adaptives Sprachverarbeitungssysteme und Computer Vision
- Modellbereitstellung, Testing, Performance-Messung und Qualitätssicherung
- Wartung, Weiterentwicklung und Change Management in Künstliche Intelligenz-Umgebungen
- Dokumentationsprozesse und Incident Response bei KI-Systemen
- Integration von Deep Learning-Systemen in reale Produktionsumgebungen
- Ethische und regulatorische Besonderheiten bei KI-Operations
Monitoring, Optimierung und Governance