AI+ Architect™

Preis
Netto: 1.985,00 €
MwSt.: 377,15 €

Dauer
5 Tage

Unternehmen und Arbeitsuchende:
dieser Kurs ist zu 100 % förderbar!

Standort

Kurssprache
Deutsch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Neuartige Perspektiven auf KI-gestützte Architekturprozesse eröffnen frische Impulse für digitale Innovation. Der Text vermittelt ein Verständnis dafür, wie technische Konzepte, Automatisierung und kreative Problemlösung ineinandergreifen, um komplexe Systeme zukunftsfähig zu gestalten.

Zentrale Themen

KI-basierte Strukturierung digitaler Lösungen.
Modellierung datengetriebener Workflows.
Einsatz moderner AI-Tools für skalierbare Architekturen.
Quality-by-Design in KI-gestützten Umgebungen.
Zukunftstrends rund um Automatisierung und GenAI.

Voraussetzung
Grundkenntnisse in IT-Konzepten und ein Gefühl für datenorientierte Arbeitsweisen.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Technik, IT, Beratung und Produktentwicklung, die KI-strategische Denkweisen vertiefen möchten.

So entsteht ein klarer Weg zu fundierten, zukunftsorientierten Architekturansätzen, die moderne KI-Kompetenzen mit strukturiertem Denken verbinden und digitale Lösungen nachhaltig stärken.

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Kursinhalte

Grundlagen neuronaler Netze

Einführung in neuronale Netze
Architektur neuronaler Netze
Praktische Übungen: Implementierung eines grundlegenden neuronalen Netzes

Neuronale Netzoptimierung

Abstimmung von Hyperparametern
Optimierungsalgorithmen
Regularisierungstechniken
Hands-on: Hyperparameter-Abstimmung und -Optimierung

Neuronale Netzwerkarchitekturen für NLP

Wichtige NLP-Konzepte
NLP-spezifische Architekturen
Praktische Übungen: Implementierung eines NLP-Modells

Neuronale Netzwerkarchitekturen für Computer Vision

Wichtige Konzepte der Computer Vision
Computer Vision-spezifische Architekturen
Hands-on: Aufbau eines Computer Vision Modells

Modellbewertung und Leistungsmetrik

Techniken zur Modellbewertung
Verbesserung der Modellleistung
Praktische Anwendung: Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen

KI-Infrastruktur und -Entwicklung

Infrastruktur für die KI-Entwicklung
Bereitstellungsstrategien
Hands-on: Einsatz eines KI-Modells

KI-Ethik und verantwortliches KI-Design

Ethische Erwägungen in der KI
Best Practices für verantwortungsvolles KI-Design
Hands-on: Ethische Erwägungen in der KI analysieren

Generative KI-Modelle

Überblick über generative KI-Modelle
Generative KI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen
Hands-on: Erkundung generativer KI-Modelle

Forschungsbasiertes KI-Design

KI-Forschungstechniken
Cutting-Edge KI-Design
Hands-on: Analyse von KI-Forschungspapieren

Abschlussprojekt und Kursrückblick

Präsentation des Capstone-Projekts
Kursrückblick und zukünftige Ausrichtung
Praktische Übungen: Entwicklung des Capstone-Projekts

Optionales Modul: KI-Agenten für Architekten

KI-Agenten verstehen
Fallstudien
Praktische Übungen mit KI-Agenten

Häufig gestellte Fragen

Warum lohnt sich eine Weiterbildung in KI-Architektur?

Künstliche Intelligenz verändert Berufsfelder. Wer Systeme plant, die mit KI arbeiten, sorgt für Struktur, Effizienz und nachhaltige digitale Lösungen.

Welche Grundlagen braucht man für den AI+ Architect™ Kurs?

Vorteilhaft sind Kenntnisse in IT, Datenbanken, Programmierung und Cloud-Technologien. Technisches Verständnis ist essenziell.

Was sind typische Inhalte im AI+ Architect™ Kurs?

Behandelt werden Themen wie Machine Learning Pipelines, Data Engineering, Cloud-Plattformen, Model Deployment und AI-Strategien.

Welche Tools und Plattformen kommen vor?

Genutzt werden moderne Cloud-Systeme, KI-Frameworks, APIs, Datenbanken und MLOps-Tools – alles praxisnah.

Für wen eignet sich AI+ Architect™?

Ideal für Fachkräfte mit technischem Hintergrund, die KI-Lösungen planen, umsetzen oder verantworten möchten – in IT, Data Science oder Engineering.

Welche Karrierechancen bietet der Bereich KI-Architektur?

Gefragt sind AI Architects in IT, Industrie, Forschung, Start-ups und Konzernen. Die Rolle ist zukunftssicher und strategisch bedeutend.

Was ist der Unterschied zwischen AI Engineer und AI Architect?

Der Architect plant und konzipiert das Gesamtsystem, während der Engineer die Modelle baut und integriert. Beide Rollen ergänzen sich.

Wie bleibt man im Bereich KI-Architektur auf dem neuesten Stand?

Durch Fachportale, Kurse, Zertifizierungen, Online-Plattformen und regelmäßige Praxis mit neuen Tools und Methoden.

Welche Tools werden im Kurs eingesetzt?

Im Kurs werden folgende Tools praxisnah eingesetzt: AutoGluon für automatisiertes Machine Learning, ChatGPT für Text- und Analyseunterstützung, SonarCube zur Code-Qualitätsprüfung und Vertex AI zur Entwicklung skalierbarer KI-Modelle in der Cloud.