Softwarearchitektur für KI-Systeme. Praxisnah, kompakt und umsetzbar.

Die Schulung kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Übungen und realen Fallstudien. Sie vermittelt grundlegendes Wissen in den Bereichen KI-Entwicklung, maschinelles Lernen (ML) und generative KI (GenKI) als Basis für den Architekturentwurf. Die Teilnehmenden lernen, wie datengetriebene Architekturen entwickelt werden, die höchsten Ansprüchen an Compliance und Qualität genügen.

Nach Abschluss der Schulung sind sie bestens vorbereitet, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen – von der ersten Idee bis zur Integration in produktive Systeme.

Diese Weiterbildung richtet sich an alle, die KI-Lösungen effizient in bestehende IT-Landschaften integrieren und dabei Aspekte wie Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit in den Fokus rücken möchten.

Was erwartet Sie?

In der Schulung SWARC4AI erwerben Sie praxisnahes Wissen und Werkzeuge, um skalierbare Softwarearchitekturen für KI zu entwickeln. Sie lernen, wie Machine Learning, Generative KI und klassische Ansätze zu hybriden, zukunftssicheren Systemen kombiniert werden. Der Fokus liegt auf der Integration von KI in bestehende IT-Landschaften unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit.

➤ Ein grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science
➤ Ein grundlegendes Verständnis für Softwarearchitektur und den Entwurf von Softwaresystemen, APIs und DevOps
➤ Ein grundlegendes Wissen über die Programmiersprache Python und ihre Nutzung für KI-Probleme
➤ Überblick über gängige Bibliotheken wie scikit-learn, tensorflow, PyTorch etc.
➤ Hilfreich ist die Erfahrung mit der Kommandozeile für Linux

Es gibt keine speziellen Anforderungen an die Schulungsumgebung, da die Übungen mit Cloud- und Web-basierten Tools wie Miro, Draw.io und Plattformen wie Jupyter oder HuggingFace stattfinden, hier wird nur eine stabile und ausreichend schnelle Internetverbindung benötigt.

➤ Sie erwerben Kenntnisse in moderner Softwarearchitektur für KI-Systeme.
➤ Sie lernen, wie Machine Learning, Generative KI und klassische Softwareansätze zu hybriden Systemen kombiniert werden.
➤ Sie erwerben praxisnahes Wissen zur Integration von KI in bestehende IT-Landschaften.
➤ Sie lernen, wie Sie skalierbare, wartbare und erweiterbare KI-Lösungen entwickeln.
➤ Sie erwerben Kenntnisse in der Einhaltung von Sicherheits-, Compliance- und Datenschutzanforderungen.
➤ Sie lernen, wie Sie ethische Fragestellungen im Zusammenhang mit KI adressieren.

✔️ Einführung in KI-Softwarearchitektur
➤ Grundlagen zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning und Generative KI.
➤ Typische Anwendungsfälle und potenzielle Risiken von KI-Systemen.

✔️ Compliance, Sicherheit und ethische Herausforderungen
➤ Datenschutzgesetze (z. B. EU AI Act) und Sicherheitsanforderungen.
➤ Ethische und gesellschaftliche Aspekte bei der Entwicklung von KI.

✔️ Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen
➤ Lebenszyklus von ML-Projekten und bewährte Vorgehensmodelle.
➤ Design Patterns für wartbare und skalierbare KI-Lösungen.

✔️ Effizientes Datenmanagement
➤ Datenakquise, Labeling und Verarbeitung.
➤ Aufbau robuster Datenpipelines und Speicherlösungen.

✔️ Qualitätsmerkmale und Betrieb von KI-Systemen
➤ Anforderungen an Hardware, Monitoring und nachhaltige KI-Nutzung.

✔️ Systemarchitekturen und Plattformen für Generative KI
➤ Integration von KI in bestehende IT-Landschaften.
➤ Zukunftssichere Design Patterns und Evaluations-Frameworks.

✔️ Fallstudien und Praxisprojekte
➤ Anwendung des Gelernten auf reale Szenarien und konkrete Herausforderungen.

Die viertägige Schulung dient der praxisnahen Anwendung und Vertiefung der Schulungsinhalte. Anhand einer Fallstudie sammeln die Teilnehmenden erste Erfahrungen im Softwarearchitekturentwurf für KI-Systeme und legen damit eine hochwertige Basis für ihre eigenen KI-basierten Anwendungen und Systeme. Dabei wird der gesamte Softwareentwicklungszyklus für KI-basierte Systeme einbezogen.