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 Engineering und AI Engineering Management Überblick über zentrale Konzepte des KI Engineering und die Rolle von AI Engineering im Unternehmensumfeld Aufgaben und Verantwortlichkeiten von KI-Managern bei der Steuerung von AI Engineering und Dat…
Lerninhalte
Einführung in KI Engineering und AI Engineering Management<ul><li>Überblick über zentrale Konzepte des KI Engineering und die Rolle von AI Engineering im Unternehmensumfeld</li><li>Aufgaben und Verantwortlichkeiten von KI-Managern bei der Steuerung von AI Engineering und Data Science Projekten</li><li>Unterschiede zwischen klassischen Softwareprojekten und KI Engineering-getriebenen Produktentwicklungen</li><li>Verständnis des gesamten Lebenszyklus eines AI Engineering Produkts - von der Problemdefinition bis zum Deployment</li></ul><br/>Coding & Software Engineering für KI Engineering<ul><li>Effiziente Python-Programmierung im Kontext von KI Engineering und datengetriebenem Softwaredesign</li><li>Versionierung mit Git & GitHub - essenziell für kollaborative AI Engineering Prozesse</li><li>Nutzung der Unix-Shell zur Automatisierung datenverarbeitender Aufgaben im KI Engineering Workflow</li><li>Objektorientierte Programmierung für skalierbare und wartbare AI Engineering Architekturen</li></ul><br/>Explorative Datenanalyse & Visualisierung<ul><li>Datentransformation und -analyse mit Pandas und SQL im Rahmen von KI Engineering Projekten</li><li>Visualisierungstechniken mit Matplotlib & Seaborn zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen in AI Engineering</li><li>EDA-Projekt zur Entwicklung geschäftsrelevanter Insights im KI Engineering Kontext</li><li>Data Cleaning und Strukturierung - unverzichtbare Grundlagen für erfolgreiches AI Engineering</li></ul><br/>Grundlagen des Machine Learning im KI Engineering<ul><li>Supervised Learning: Regressionsmodelle und Entscheidungsbäume für AI Engineering Anwendungen</li><li>Evaluierung von Modellen - zentral für die Qualitätssicherung im KI Engineering</li><li>Ensemble-Verfahren wie Random Forest und Boosting - erprobt im industriellen AI Engineering</li><li>Scikit-Learn für die praktische Modellierung im KI Engineering Alltag</li></ul><br/>Deep Learning & Generative AI<ul><li>Einführung in neuronale Netze und CNNs für bildbasierte KI Engineering Projekte</li><li>NLP-Grundlagen und Zeitreihenanalyse im Kontext von AI Engineering</li><li>Prompt Engineering - ein Schlüsselbereich moderner KI Engineering Strategien</li><li>Techniken zur Dimensionsreduktion in datenintensiven AI Engineering Workflows</li></ul><br/>Statistik und Mathematik für KI Engineering<ul><li>Wahrscheinlichkeitsrechnung und deskriptive Statistik - essenzielle Pfeiler des KI Engineering</li><li>Hypothesentests und Signifikanzanalysen zur Stützung datenbasierter AI Engineering Entscheidungen</li><li>Statistische Modellierung als Grundlage für robuste KI Engineering Pipelines</li></ul><br/>Advanced AI Engineering & Recommender Systems<ul><li>NLP-Anwendungen wie Textklassifikation und Sentimentanalyse für fortgeschrittene KI Engineering Use Cases</li><li>Recommender Systeme und Clustering - zentrale Techniken im AI Engineering Repertoire</li><li>Zeitreihenprognosen mit LSTM - optionaler Bestandteil für spezialisierte KI Engineering Projekte</li></ul><br/>Data Engineering & Pipeline-Entwicklung für KI Engineering<ul><li>Architektur skalierbarer Datenpipelines mit DBT und Prefect im AI Engineering Umfeld</li><li>Feature Engineering - eine Schlüsseldisziplin im KI Engineering Workflow</li><li>Echtzeit-Datenintegration und API-Verknüpfung für produktionsreifes AI Engineering</li><li>Modulare, Cloud-native Pipelines zur Unterstützung des gesamten KI Engineering Zyklus</li></ul><br/>Machine Learning Deployment in AI Engineering<ul><li>Produktionsreife Modellbereitstellung mit Docker & Cloud-Technologien im KI Engineering Prozess</li><li>Test- und Monitoring-Frameworks zur Sicherstellung von Modellstabilität in AI Engineering</li><li>CI/CD Pipelines und Drift-Erkennung - fortgeschrittene Praxis in KI Engineering Teams</li><li>Bereitstellung von APIs für den produktiven Einsatz in AI Engineering Anwendungen</li></ul><br/>Capstone-Projekte im Bereich KI Engineering und AI Engineering<ul><li>Umsetzung von zwei praxisnahen Abschlussprojekten im Rahmen von KI Engineering und AI Engineering</li><li>Komplettes Lifecycle-Management: Entwicklung, Deployment und Monitoring in AI Engineering Szenarien</li><li>Zusammenarbeit in agilen Teams zur Simulation echter Arbeitsbedingungen im KI Engineering</li><li>Präsentation der Projektergebnisse an Stakeholder - Fokus auf Impact und AI-Verständnis</li></ul><p>Dieser Kurs bietet einen umfassenden Einblick in das KI Engineering mit speziellen Modulen zu AI Engineering und Machine Learning Deployment.</p>
Bewertungen (0)
Häufige Fragen zu „Master in der KI Management und Engineering“
Ist „Master in der KI Management und 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 „Master in der KI Management und Engineering“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „Master in der KI Management und 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 „Master in der KI Management und Engineering“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Master in der KI Management und Engineering“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
Ähnliche Kurse
Weitere Kurse von neuefische GmbH
(Software) HTML, CSS für Softwareentwicklung
neuefische GmbH · Hamburg · 2 Monate
(Software) Objektorientiertes Programmieren in der Softwareentwicklung
neuefische GmbH · Hamburg · 12 Monate