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 Machine Learning Engineering & KI Überblick über Machine Learning, Data Science und AI Engineering Verständnis des End-to-End Lifecycles eines Machine Learning Engineer Projekts Abgrenzung zwischen klassischen Data Science Rollen und dem Beruf de…
Lerninhalte
Einführung in Machine Learning Engineering & KI<ul><li>Überblick über Machine Learning, Data Science und AI Engineering</li><li>Verständnis des End-to-End Lifecycles eines Machine Learning Engineer Projekts</li><li>Abgrenzung zwischen klassischen Data Science Rollen und dem Beruf des Machine Learning Engineer</li><li>Integration von Python, Künstlicher Intelligenz und Deployment im Kontext moderner AI Engineering</li></ul><br/>Python-Grundlagen für Machine Learning Engineers<ul><li>Essenzielle Python-Konzepte für angehende Machine Learning Engineers</li><li>Objektorientierte Programmierung für wartbare und skalierbare AI Engineering Systeme</li><li>Versionskontrolle und Zusammenarbeit mit Git & GitHub</li><li>Python Tooling für KI-Anwendungen und produktionsreifes Machine Learning Engineering</li></ul><br/>Datenanalyse & Feature Engineering für AI Engineering<ul><li>Analyse und Verarbeitung mit Pandas und SQL</li><li>Datenvisualisierung als Grundlage für AI Engineering Entscheidungen</li><li>Feature Engineering zur Optimierung von Machine Learning Engineer Modellen</li><li>EDA-Projekt: Realitätsnahe Datenvorbereitung im KI-Kontext</li></ul><br/>Supervised Machine Learning in der AI Engineering Praxis<ul><li>Regressions- und Klassifikationsverfahren für Machine Learning Engineers</li><li>Umsetzung von Random Forest, SVM und Boosting-Methoden</li><li>Modellbewertung mit Precision, ROC, AUC und F1 für fundiertes AI Engineering</li><li>Vergleich von Algorithmen aus Sicht eines Machine Learning Engineer</li></ul><br/>Unsupervised Learning & Deep Learning für KI-Projekte<ul><li>Clustering-Techniken wie K-Means und DBSCAN</li><li>Dimensionsreduktion mit PCA, t-SNE - visualisieren wie ein Machine Learning Engineer</li><li>Einführung in neuronale Netze & Deep Learning innerhalb des AI Engineering Workflows</li><li>Generative AI, CNNs und NLP: Praxisnahe Tools für KI-gestützte Anwendungen</li></ul><br/>Statistik für Machine Learning Engineers<ul><li>Statistische Konzepte speziell für den Alltag von Machine Learning Engineers</li><li>Tests, Verteilungen und Inferenz zur Absicherung von KI-Modellen</li><li>Fehleranalyse und Validierung aus Sicht von AI Engineering</li><li>Anwendung von Statistik in produktionsnahen Machine Learning Projekten</li></ul><br/>Data Engineering & Produktionsreife ML-Systeme<ul><li>Aufbau skalierbarer Datenpipelines - Schlüsselkompetenz für jeden Machine Learning Engineer</li><li>Docker und Prefect: Technologiestack für modernes AI Engineering</li><li>CI/CD und Deployment-Prozesse im MLOps-Kontext</li><li>Cloud-Komponenten zur Operationalisierung von KI-Lösungen</li></ul><br/>Modellüberwachung & MLOps in der AI Engineering Welt<ul><li>Monitoring und Drift-Erkennung mit Prometheus & Grafana</li><li>MLOps-Strategien zur Wartung und Weiterentwicklung durch den Machine Learning Engineer</li><li>Automatisiertes Retraining und Alarmierung - essenzielle AI Engineering Methoden</li><li>Verknüpfung von Modell, Infrastruktur und Überwachung im Produktionsbetrieb</li></ul><br/>Capstone-Projekt: Machine Learning Engineering in Aktion<ul><li>End-to-End Projekt für angehende Machine Learning Engineers</li><li>Datenanalyse, Feature Engineering, Modellbau und API-Deployment</li><li>Anwendung bewährter Praktiken aus AI Engineering und Projektmanagement</li><li>Entwicklung eines produktionsreifen Prototyps in Teamarbeit - vom Modell zur echten KI-Anwendung</li></ul><p>Der Kurs vermittelt Machine Learning Engineers wichtige Fähigkeiten in Python, AI Engineering und MLOps zur Entwicklung robuster KI-Anwendungen.</p>
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Häufige Fragen zu „Machine Learning Engineer Kurs mit Python und KI“
Ist „Machine Learning Engineer Kurs mit Python und KI“ 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 „Machine Learning Engineer Kurs mit Python und KI“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „Machine Learning Engineer Kurs mit Python und KI“?
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 „Machine Learning Engineer Kurs mit Python und KI“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Machine Learning Engineer Kurs mit Python und KI“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.