AI+ Architect Practitioner™

Fundierte KI-Architektur entsteht nicht durch Intuition, sondern durch strukturiertes Vorgehen, geprüfte Methoden und ein klares Verständnis technischer Zusammenhänge. Dieser Kurs vermittelt, wie sich KI-gestützte Systeme konzipieren, modellieren und nachhaltig betreiben lassen.

Zentrale Themen

Konzepte und Prinzipien für den Aufbau KI-gestützter Architekturen.
Datenmodellierung und Workflow-Design in KI-Umgebungen.
Auswahl und Einsatz geeigneter AI-Tools für skalierbare Systeme.
Quality-by-Design als Grundlage stabiler KI-Lösungen.
Aktuelle Entwicklungen in Automatisierung und generativer KI.

Voraussetzung
Basiswissen in IT und ein grundlegendes Verständnis für datengetriebene Arbeitsweisen werden empfohlen.

Zielgruppe
Technische Fachkräfte, IT-Berater und Entwicklungsteams, die KI-Architektur strategisch und methodisch fundiert angehen wollen.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein belastbares Fundament für den Entwurf und Betrieb moderner KI-Architekturen – praxisnah, strukturiert und zukunftsorientiert.

Kursinhalte

Neuronale Netze: Aufbau und Grundprinzipien

Einstieg in die Welt neuronaler Netze
Wie neuronale Netze strukturiert sind und funktionieren
Praxis: Aufbau eines einfachen neuronalen Netzwerks

Optimierung und Feinabstimmung neuronaler Netze

Hyperparameter gezielt anpassen und ihre Wirkung verstehen
Überblick über gängige Optimierungsalgorithmen
Regularisierungstechniken für robuste und stabile Modelle
Praxis: Hyperparameter-Tuning und Optimierung im Einsatz

Architekturkonzepte für natürliche Sprachverarbeitung

Grundlegende Konzepte der maschinellen Sprachverarbeitung
Geeignete Netzwerkarchitekturen für NLP-Aufgaben im Überblick
Praxis: Implementierung und Test eines NLP-Modells

Architekturkonzepte für Computer Vision

Grundlegende Konzepte der maschinellen Bilderkennung
Passende Netzwerkarchitekturen für Computer-Vision-Aufgaben
Praxis: Entwicklung und Aufbau eines Computer-Vision-Modells

KI-Modelle bewerten und verbessern

Methoden und Kennzahlen zur Modellbewertung kennenlernen
Strategien zur gezielten Leistungssteigerung
Praxis: Auswertung und Optimierung eines KI-Modells

KI-Infrastruktur aufbauen und betreiben

Infrastrukturanforderungen für KI-Vorhaben verstehen
Bereitstellungsstrategien für KI-Systeme im Überblick
Praxis: Deployment eines KI-Modells in der Praxis

Verantwortungsvolles Gestalten mit KI

Ethische Fragen und Grundprinzipien im Umgang mit KI
Richtlinien für verantwortungsbewusstes KI-Design
Praxis: Ethische Aspekte realer KI-Systeme analysieren

Generative KI: Funktionsweise und Anwendung

Was generative KI-Modelle leisten und wie sie aufgebaut sind
Einsatzfelder generativer KI in verschiedenen Branchen und Domänen
Praxis: Praktischer Umgang mit generativen KI-Modellen

KI-Architektur auf dem Stand der Forschung

Aktuelle Methoden und Trends aus der KI-Forschung kennenlernen
Fortschrittliche Designansätze für moderne KI-Systeme
Praxis: Analyse und Auswertung aktueller KI-Forschungsarbeiten

Capstone-Projekt und Kursabschluss

Abschlussprojekt präsentieren und reflektieren
Rückblick auf die Lerninhalte und Ausblick auf nächste Schritte
Praxis: Entwicklung und Fertigstellung des eigenen Capstone-Projekts

Optionales Modul: KI-Agenten verstehen und nutzen

Einblick in Aufbau und Funktionsweise von KI-Agenten
Praxisbeispiele und Fallstudien aus realen Anwendungsfeldern
Praktische Übungen mit KI-Agenten

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