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 KI und AI Engineering Was ist KI (Künstliche Intelligenz) und wie wird sie in Unternehmen produktiv genutzt Überblick über AI Engineering und den Lebenszyklus intelligenter Systeme Abgrenzung von KI, Data Science und Machine Learning im AI Engine…
Lerninhalte
Einführung in KI und AI Engineering<ul><li>Was ist KI (Künstliche Intelligenz) und wie wird sie in Unternehmen produktiv genutzt</li><li>Überblick über AI Engineering und den Lebenszyklus intelligenter Systeme</li><li>Abgrenzung von KI, Data Science und Machine Learning im AI Engineering Kontext</li><li>Grundlagen automatisierter Entscheidungen und datengetriebener Prozesse in der KI-Entwicklung</li></ul><br/>Softwareentwicklung für KI-Anwendungen<ul><li>Python-Programmierung für KI: Datenstrukturen, Schleifen, Funktionen und Fehlerbehandlung</li><li>Versionierung mit Git & GitHub für kollaborative AI Engineering Projekte</li><li>Einführung in objektorientierte Programmierung - essenziell für skalierbare KI-Systeme</li><li>Nutzung der Unix-Shell zur Automatisierung von Workflows in der AI Engineering Umgebung</li></ul><br/>Data Science Basics & Datenanalyse in KI-Projekten<ul><li>Explorative Datenanalyse (EDA) mit Pandas und SQL für KI-Vorbereitung</li><li>Datenbereinigung und Feature Engineering für robustes AI Engineering</li><li>Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn - zentrale Tools in der KI-Analyse</li><li>EDA-Miniprojekt als praktischer Einstieg in datengetriebenes KI-Denken</li></ul><br/>Statistik & Machine Learning für AI Engineering<ul><li>Grundlagen von Regression, Klassifikation und Modellbewertung für KI-Systeme</li><li>Trainings-/Test-Splitting, Overfitting und Underfitting im AI Engineering Prozess</li><li>Performance-Metriken wie Accuracy, Precision, Recall und F1 Score im KI-Kontext</li><li>Praktische Machine Learning Modellierung mit Scikit-Learn für KI-Anwendungen</li></ul><br/>Deep Learning & moderne KI-Ansätze<ul><li>Einführung in neuronale Netze - essenzieller Bestandteil moderner AI Engineering Systeme</li><li>Kurzeinstieg in NLP und Zeitreihenanalyse für KI-basierte Anwendungen</li><li>Grundlagen des Prompt Engineering für Generative KI</li><li>Verständnis von Recommender Systemen und Clustering im Rahmen von KI-Lösungen</li></ul><br/>Von Daten zur einsatzfähigen KI<ul><li>End-to-End Verständnis: Von Datenquellen bis zum fertigen KI-Produkt</li><li>Bau von einfachen Data Pipelines im AI Engineering Kontext</li><li>Einblick in Produktentwicklung und Deployment im Bereich KI</li><li>Verwendung von Cloud-Tools zur Umsetzung produktionsreifer KI-Systeme</li></ul><br/>Capstone-Miniprojekt im KI-Umfeld<ul><li>Bearbeitung eines realistischen Use Cases im Bereich KI und AI Engineering</li><li>Durchführung aller Schritte: Daten beschaffen, verarbeiten, analysieren, Modell entwickeln</li><li>Abschlusspräsentation und Bewertung durch Stakeholder - Best Practices im KI-Projektmanagement</li><li>Teamarbeit und agile Methoden zur Simulation echter AI Engineering Projekte</li></ul><p>Der Kurs behandelt die Grundlagen von KI, AI Engineering und den Einsatz von Python für KI-Anwendungen zur Automatisierung von Workflows.</p>
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Häufige Fragen zu „Ki Grundlagen für AI Engineering“
Ist „Ki Grundlagen für AI Engineering“ 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 Grundlagen für AI Engineering“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „Ki Grundlagen für AI Engineering“?
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 Grundlagen für AI Engineering“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Ki Grundlagen für AI Engineering“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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