Multimodal AI Systems richtet sich gezielt an Teilnehmer, die die Verbindung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science mit Methoden des Prompt Engineering, Natural Language Processing, und Computer Vision beherrschen wollen. Im Zentrum des Kurses steht die Implementierung, Steuerung und Optimierung von AI Engineering-Systemen, die sich auf multimodale Datenströme - z.B. Sprache, Text, Bild, Sensorik - spezialisieren. Anders als klassische KI-Programme vermittelt dieser Kurs die Fähigkeit, neuronale Netze für verschiedene Eingabekanäle zu gestalten und die Synergien von Deep Learning-Technologien im Kontext moderner Unternehmensanforderungen gezielt einzusetzen. Die Teilnehmer lernen, wie sie fortgeschrittene Modellbereitstellung (Model Deployment), MLOps-Prozesse und ethische KI (Ethical AI) kombinieren, um sichere, verantwortungsvolle und leistungsstarke Systeme zu schaffen.
Grundlagen von AI Engineering- AI Engineering - zentrale Konzepte, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verstehen
- Unternehmensrelevanz von Data Engineering, Datenwissenschaft und KI-Operations
- Governance- und Compliance-Anforderungen speziell für multimodale Systeme
- Rollen und Verantwortlichkeiten für Data Science- und Deep Learning-Projekte
- Industriestandards für Neuronale Netze, Natural Language Processing und Computer Vision
- Aktuelle Entwicklungen in Prompt-Entwicklung, Automatisierung und Ethische KI
- Lessons Learned aus komplexen multimodalen AI-Projekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Überblick zu TensorFlow, PyTorch und Programmiersprache Python
- Systemarchitekturen für multimodale Neuronale Netze und Datenströme
- Sicherheitstechnologien, Datenschutz in Machine Learning und Modellbereitstellung
- Integration von Cloud und On-Premise KI-Operations
- APIs, sichere Kommunikation, Datenanalysen und Automatisierungstools
- Skalierbarkeit und Optimierung von Deep Learning-Systemen
- Unterstützung von Deployment- und MLOps-Prozessen für multimodale Anwendungen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Multimodale Laborübungen: Sprachverarbeitung, Computersehen, Sensordatenanalyse
- Analyse realer Deep Learning-Sicherheitsvorfälle und maschinelles Lernen
- Konfiguration, automatisierte Modellbereitstellung, Monitoring von KI-Lösungen
- Implementierung ethischer und regulatorischer Standards für Multimodal AI
- Testen und Validieren von Deep Learning-Pipelines, Qualitätssicherung
- Dokumentieren, Incident Response in komplexen Machine Learning-Umgebungen
- Change Management und Wartung im Bereich Datenengineering und KI-Operations
Monitoring, Optimierung und Governance
- Überwachung und Optimierung multimodaler KI-Systeme anhand Data Science-KPIs