KI-Praktiker:in für Cloud-Plattformen

Kursüberblick

Künstliche Intelligenz auf Cloud-Plattformen ist eine der zentralen Zukunftstechnologien. In dieser Weiterbildung lernen Sie, wie moderne KI-Dienste funktionieren, wie Sie diese gezielt einsetzen und wie Sie verantwortungsvoll mit KI-Technologien umgehen. Sie erwerben fundierte Kenntnisse zu den Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen. Sie verstehen, wie große Sprachmodelle und generative KI-Modelle aufgebaut sind, wie Tokenisierung und Transformer-Architekturen funktionieren und wie Sie vortrainierte Foundation Models bewerten und auswählen. Im Bereich Prompt Engineering lernen Sie Techniken wie Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought kennen und anzuwenden. Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit Retrieval Augmented Generation, Vektordatenbanken und der Anpassung von Modellen durch Fine-Tuning. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf verantwortungsvoller KI: Sie lernen, wie Sie Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit sicherstellen, Bias erkennen und Datenschutz sowie ethische Leitlinien einhalten. Auch Sicherheitsaspekte spielen eine wichtige Rolle. Sie erfahren, wie Identitäts- und Zugriffsverwaltung für KI-Dienste funktioniert, wie Daten verschlüsselt werden und wie Sie KI-Workloads durch Audit, Logging und Monitoring überwachen. Abschließend entwickeln Sie Geschäftsszenarien und Lösungsarchitekturen für KI-Anwendungen und können Ihr Wissen praxisnah einsetzen. Grundlagen KI und ML Überwacht, unüberwacht, bestärkend Lebenszyklus von ML-Modellen Datenqualität und Bewertung Große Sprachmodelle verstehen Tokenisierung und Verarbeitung Transformer-Architektur Generative KI-Modelle Foundation Models auswählen Modelle bewerten und prüfen Prompt-Engineering-Methoden Zero-Shot und Few-Shot Chain-of-Thought-Ansätze RAG und Vektordatenbanken Modellanpassung per Fine Tuning Domänenanpassung von Modellen Verantwortungsvolle KI-Prinzipien Fairness und Bias reduzieren Transparenz in KI-Systemen Erklärbarkeit von Modellen Dokumentation von KI-Workflows Datenschutz und Ethik im KI-Einsatz Identitäts- und Zugriffsverwaltung Audit, Logging und Monitoring

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