Machine Learning: Data Engineering und AI-Integration

Konzepte des maschinellen Lernens Einführung

• Einführung in die Rolle des maschinellen Lernens in der Datenverarbeitung und in KI-Systemen.
• Überblick über Datenpipelines und die Integration von Modellen für maschinelles Lernen.
• Schlüsselkomponenten: Datenerfassung, Datenverarbeitung und Modellbereitstellung.

Datenverarbeitung für maschinelles Lernen

• Verständnis der Architektur von Datenpipelines für ML-Workflows.
• Techniken für die Handhabung großer Datensätze, Datenspeicherung und -abruf.
• Einführung in die verteilte Datenverarbeitung für skalierbare Lösungen für maschinelles Lernen.

Integration von KI in bestehende Systeme

• Verständnis der Herausforderungen und Methoden für die Integration von KI-Modellen in Produktionssysteme.
• Techniken zur Bereitstellung von KI-Modellen: Stapelverarbeitung vs. Echtzeit-Inferenz.
• Bewährte Verfahren zur Wartung und Aktualisierung von KI-Modellen in der Produktion.

Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen

• Einführung in fortgeschrittene Algorithmen wie Ensemble-Methoden und Deep Learning.
• Techniken wie Random Forests, Boosting und neuronale Netze für eine bessere Leistung.
• Praktische Anwendungen und Fallstudien zur Integration dieser Algorithmen in reale Systeme.

KI-Systemarchitektur und Automatisierung

• Erstellung von End-to-End-KI-Lösungen unter Verwendung von Data-Engineering-Prinzipien.
• Automatisierung von Datenverarbeitungs- und maschinellen Lernaufgaben zur Effizienzsteigerung.
• Untersuchung der Rolle von Containerisierung (z. B. Docker) und Cloud-Plattformen bei der KI-Integration.