KI-Systeme entwickeln & integrieren

Beschreibung

• Kurs-ID:
  • IC-805-G-04
• Inhalt:
  • Dieser Kurs vermittelt den strukturierten Aufbau moderner KI-Systeme im Unternehmenskontext – von der Datenbasis bis zur produktiven Integration in bestehende IT-Landschaften. Der Fokus liegt auf dem vollständigen Machine-Learning- und KI-Entwicklungszyklus.
  • Schwerpunkte:
    • End-to-End Machine Learning Workflow (Problemdefinition bis Deployment)
    • Datenaufbereitung, Datenqualität und Feature Engineering
    • Auswahl geeigneter Modelltypen (klassisches ML und Deep Learning – Überblick)
    • Modelltraining, Validierung und Evaluierung
    • Grundlagen von Trainings-, Test- und Validierungsstrategien
    • Einführung in KI-Systemarchitekturen
    • Schnittstellen zwischen KI-Modellen und Unternehmenssystemen
    • API-basierte Integration von KI-Komponenten
    • Einführung in Deployment-Strategien (Cloud, On-Prem, Edge – konzeptionell)
    • Modellversionierung und Reproduzierbarkeit
    • Grundlagen von MLOps als Betriebsmodell für KI-Systeme
    • Qualitäts- und Risikobetrachtung im KI-Engineering
  • Praxisanteile:
    • Entwicklung eines einfachen ML-Modells (konzeptionell oder Tool-basiert)
    • Aufbau eines beispielhaften KI-Workflows von Daten bis Output
    • Integration eines Modells in eine einfache Anwendung (API-Demo oder Low-Code)
• Voraussetzungen: Empfohlen (mindestens eine der folgenden Voraussetzungen):
  • IC-805-G-03 – LLM Workshop oder Grundkenntnisse in Programmierung (z. B. Python oder vergleichbar)
  • Verständnis von Datenstrukturen und IT-Systemen
  • Nicht empfohlen für reine Fachanwender ohne technischen Hintergrund.
• 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:
  • Softwareentwickler mit Interesse an KI
  • Data Scientists und Data Analysts
  • IT-Architekten und Solution Architects
  • Technische Projektleiter
  • KI-Ingenieure und Digitalisierungsverantwortliche
  • Teilnehmer aus IC-805-G-03 mit vertiefendem technischen Interesse
• Lernziele:
  • den vollständigen KI-/ML-Entwicklungsprozess beschreiben und anwenden
  • Daten für KI-Projekte strukturiert aufbereiten und bewerten
  • grundlegende Modelle auswählen, trainieren und evaluieren
  • KI-Systeme in bestehende IT-Architekturen integrieren
  • einfache KI-Anwendungen über APIs oder Services einbinden
  • Anforderungen an Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Qualität verstehen
  • die Rolle von MLOps im KI-Lebenszyklus einordnen
• Bemerkung:
  • Angezeigter Preis exkl. MwSt.