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
Einführung in Künstliche Intelligenz und AI Engineering Grundverständnis von KI, AI Engineering und deren Rolle in modernen Unternehmen Wichtige Begriffe und Technologien: Machine Learning, Data Science, Deep Learning Unterschiede zwischen klassischen Software…
Lerninhalte
Einführung in Künstliche Intelligenz und AI Engineering<ul><li>Grundverständnis von KI, AI Engineering und deren Rolle in modernen Unternehmen</li><li>Wichtige Begriffe und Technologien: Machine Learning, Data Science, Deep Learning</li><li>Unterschiede zwischen klassischen Softwareprojekten und KI-getriebenen Workflows</li><li>Überblick über den Lebenszyklus eines AI Produkts - von der Idee bis zur Überwachung im Betrieb</li></ul><br/>Python und Software Engineering für Data Science<ul><li>Erlernen von Python-Grundlagen für Datenanalyse und KI-Anwendungen</li><li>Nutzung der Kommandozeile und Automatisierung typischer Datenaufgaben</li><li>Einführung in Git & GitHub für Versionskontrolle im AI Engineering Team</li><li>Strukturierung von Code mit objektorientierten Programmierkonzepten</li></ul><br/>Explorative Datenanalyse und Visualisierung<ul><li>Manipulation und Analyse von Daten mit Pandas und SQL</li><li>Visualisierungstechniken mit Seaborn und Matplotlib zur Mustererkennung</li><li>EDA-Projekt: Anwendung auf reale Businessdaten zur Insight-Generierung</li><li>Datenbereinigung und Feature-Erstellung als Vorstufe für Machine Learning</li></ul><br/>Grundlagen des Machine Learning<ul><li>Supervised Learning mit Fokus auf lineare und logistische Regression</li><li>Einführung in Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines</li><li>Modellevaluierung mit Metriken wie Accuracy, Precision, Recall</li><li>Verwendung von Scikit-Learn zur Modellierung und Performancebewertung</li></ul><br/>Deep Learning & Prompt Engineering<ul><li>Basics künstlicher neuronaler Netzwerke und CNNs</li><li>NLP-Grundlagen und Zeitreihenanalyse (Intro)</li><li>Clustering und Dimensionsreduktion (PCA, t-SNE)</li><li>Einführung in Generative AI und Prompt Engineering</li></ul><br/>Statistik für KI-Anwendungen<ul><li>Deskriptive Statistik und explorative Analyse</li><li>Statistische Tests und Wahrscheinlichkeitsverteilungen für AI-Modelle</li><li>Rolle der Statistik in der Datenvalidierung und Modelloptimierung</li><li>Einbettung statistischer Methoden in Data Science Workflows</li></ul><br/>Vertiefung: Recommender Systems und Clustering<ul><li>Techniken wie K-Means, DBSCAN und hierarchisches Clustering</li><li>Entwicklung von Empfehlungssystemen mit Cosine Similarity und Matrixfaktorisierung</li><li>Optional: Anwendung von NLP-Methoden für intelligente Systeme</li><li>Integration von unsupervised Learning Methoden in AI Engineering Projekte</li></ul><br/>Produktionsreife KI-Modelle<ul><li>Einblick in den Aufbau von Datenpipelines mit Prefect</li><li>Verwendung von Docker zur Containerisierung von ML-Modellen</li><li>Grundlagen von CI/CD für kontinuierliche Bereitstellung</li><li>Monitoring & Retraining: ML-Modelle langfristig stabil halten</li></ul><br/>Capstone Projekt: KI Engineering in Aktion<ul><li>Umsetzung eines vollständigen AI-Projekts von der Datenakquise bis zum Deployment</li><li>Zusammenarbeit im Team zur Entwicklung produktionsreifer KI-Lösungen</li><li>Praxiseinsatz von Data Science, Machine Learning und AI Engineering</li><li>Kommunikation und Präsentation von Projektergebnissen an Stakeholder</li></ul><p>Dieser Kurs vermittelt ein Grundverständnis für KI und AI Engineering durch Python-Grundlagen, Machine Learning, Deep Learning und explorative Datenanalyse.</p>
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Häufige Fragen zu „KI Engineering basics“
Ist „KI Engineering basics“ 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 „KI Engineering basics“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „KI Engineering basics“?
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 „KI Engineering basics“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „KI Engineering basics“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.