KI im Projektmanagement: Projekte für KI-Projektmanagement

Die Teilnehmer arbeiten an realen KI-Projekt-Fallstudien, die die Entwicklung von KI-Modellen, die Datenverarbeitung und die Cloud-Bereitstellung abdecken. Sie beschäftigen sich mit agilen Methoden, Sprint-Planung und iterativen Modellverbesserungen. Der Kurs umfasst auch bewährte Verfahren in den Bereichen KI-Compliance, Risikomanagement und Nachhaltigkeit.

Grundlagen der KI-Projektdurchführung
  • Verstehen des End-to-End-KI-Projektlebenszyklus
  • Entwicklung von KI-Produkt-Roadmaps und strategischen Implementierungsplänen
  • KI-Projektziele mit Geschäftszielen und Stakeholder-Anforderungen in Einklang bringen
KI-Projektmanagement für agile Ausführung
  • Agile Methoden für die Bereitstellung von KI-Projekten anwenden
  • Sprintpläne entwickeln und iterative KI-Modellverbesserungen verwalten
  • Scrum- und Kanban-Frameworks für das KI-Workflow-Management nutzen
Capstone-Projekt: KI-Modellentwicklung
  • Reale KI-Anwendungsfälle und Problemstellungen identifizieren
  • Entwicklung und Bereitstellung einer KI-Lösung von der Datenerfassung bis zur Modellimplementierung
  • Cloud-Computing und Automatisierung in die Ausführung von KI-Projekten integrieren
KI-Bereitstellung und Leistungsoptimierung
  • KI-Lösungen mithilfe von Cloud-basierten Infrastrukturen (AWS, GCP, Azure) bereitstellen
  • KI-Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning und MLOps optimieren
  • Überwachungstools für KI-gesteuerte Geschäftsanwendungen implementieren
Compliance, Ethik und KI-Projektnachhaltigkeit
  • KI-Projektausrichtung an DSGVO und ethischen KI-Richtlinien sicherstellen
  • Green-AI-Prinzipien anwenden, um den Ressourcenverbrauch zu minimieren
  • Langfristige KI-Projektwartungs- und Optimierungsstrategien entwickeln