Trainer(s)
Gerlinde Michel
Gerlinde Michel begleitet seit über 25 Jahren Organisationen, Führungskräfte und Teams im Gesundheitswesen, in der Medizintechnik und branchenübergreifend. Mit einem Diplom in Medizintechnik, ihrer zertifizierten Ausbildung als Business Coach (DBVC) und langjähriger Erfahrung mit Normen, Gesetzen, Physiologie und Psychologie verbindet sie fundiertes Fachwissen mit einer klaren, menschlichen Haltung. Ihr Schwerpunkt liegt auf Produkt-, Organisations-, Team- und Führungs- und Fachkräfteentwicklung. Ihre Trainings sind erlebnisorientiert, praxisnah und mit vielen Beispielen angereichert – so werden komplexe Themen verständlich und direkt anwendbar, und Teilnehmende gewinnen Mut und Klarheit für ihre eigenen Schritte.Beschreibung
- Kurs-ID:
- IC-805-G-06
- Inhalt: Dieser Kurs vermittelt die Prinzipien, Methoden und Werkzeuge für den zuverlässigen Betrieb von KI- und Machine-Learning-Systemen in produktiven Umgebungen. Der Fokus liegt auf Automatisierung, Nachvollziehbarkeit, Qualitätssicherung und kontinuierlichem Betrieb von KI-Modellen.
- Schwerpunkte:
- Einführung in MLOps als Betriebsmodell für KI-Systeme
- Unterschied zwischen klassischer Softwareentwicklung und ML-Systemen
- CI/CD für KI-Systeme (Continuous Integration, Delivery und Deployment)
- Modellversionierung und Experiment-Tracking
- Reproduzierbarkeit von KI-Experimenten
- Model Registry und Lifecycle-Management
- Monitoring von KI-Systemen im produktiven Betrieb
- Drift Detection (Daten- und Modell-Drift)
- Qualitätsmetriken für KI-Modelle im Betrieb
- Automatisierte Retraining- und Update-Prozesse
- Governance im KI-Betrieb (Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit)
- Einführung in typische MLOps-Toolchains
- Praxisanteile:
- Aufbau einer einfachen MLOps-Pipeline (konzeptionell oder toolgestützt)
- Monitoring eines Beispielmodells mit Drift-Simulation
- Versionierung und Vergleich von Modellvarianten
- Simulation eines CI/CD-Prozesses für ein ML-Modell
- Schwerpunkte:
- Voraussetzungen:
- Erforderlich:
- IC-805-G-04 – KI-Systeme entwickeln & integrieren oder
- vergleichbare Erfahrung in Softwareentwicklung oder Data Science
- Empfohlen:
- IC-805-G-05 – RAG & Enterprise AI Systems (für Kontext in GenAI-Systemen)
- Nicht geeignet für Einsteiger ohne technische oder datengetriebene Vorerfahrung.
- Erforderlich:
- Zertifizierungsanforderung:
- Ohne Zertifizierungsmöglichkeit
- Durchführungsart:
- Online (für Präsenz- oder Inhouse-Schulungen senden Sie uns bitte eine Anfrage über unser Kontaktformular (Kontakt - intellcert). Wir setzen uns anschließend mit Ihnen in Verbindung.)
- Sprache:
- Deutsch
- Zielgruppe:
- Machine Learning Engineers
- Data Scientists mit Produktionsverantwortung
- DevOps Engineers
- Softwareentwickler im KI-Umfeld
- KI-Architekten und Plattformteams
- Teilnehmer aus IC-805-G-04 und IC-805-G-05
- Lernziele:
- die Prinzipien von MLOps erklären und anwenden
- KI-Modelle reproduzierbar entwickeln und versionieren
- CI/CD-Pipelines für KI-Systeme konzipieren
- Monitoring-Strategien für produktive KI-Systeme umsetzen
- Modell- und Daten-Drift erkennen und interpretieren
- grundlegende Governance-Anforderungen im KI-Betrieb umsetzen
- die wichtigsten Bausteine einer MLOps-Architektur bewerten
- Bemerkung:
- Angezeigter Preis exkl. MwSt.
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