Anwendungsentwicklung mit Machine Learning

Kursüberblick

Anwendungsentwicklung mit Machine Learning verbindet klassische Softwareentwicklung mit datengetriebenen Komponenten. Diese Form der Anwendungsentwicklung verlangt Entscheidungen zu Architektur, Datenfluss und Betrieb. Kursinhalt 1. Architektur ML-basierter Anwendungen Schnittstelle zwischen Anwendung und Modell Trennung von Daten, Modell und Oberfläche Skalierungs- und Latenzaspekte 2. Anwendungsentwicklung im Team Verzahnung von Engineering und Data Science Anforderungsdefinition für ML-Funktionen Tests und Reviews 3. Datenfluss in der Anwendung Aufbereitung von Eingabedaten Verarbeitung der Modellergebnisse Umgang mit Unsicherheit in Antworten 4. Betrieb und Pflege Versionierung der Modelle in der Anwendung Überwachung und Aktualisierung Reaktion auf Modellveränderungen Berufliche Relevanz Anwendungsentwicklung mit ML-Anteil verbindet zwei getrennt gewachsene Disziplinen Tragfähige Anwendungsentwicklung entscheidet über die Wirksamkeit von ML-Initiativen Das Profil liegt an der Schnittstelle von Anwendungsentwicklung und Modellarbeit

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