Machine Learning Engineer

Kursüberblick

Diese Intensivweiterbildung enthält die Rolle als Machine Learning Engineer: Verantwortung für Modelle im Produktivbetrieb, den Aufbau verlässlicher Datenflüsse und die Zusammenarbeit mit Fachbereichen und IT. Deine Kompetenzen Als Machine Learning Engineer Fachanforderungen in technische Vorgaben übersetzen Trainingsabläufe reproduzierbar aufsetzen und Modellversionen verwalten Modelle in den Produktivbetrieb überführen und laufend überwachen Rechtliche Anforderungen an den KI-Einsatz in technische Maßnahmen umsetzen Aufgaben als Machine Learning Engineer Verantwortung für Modelle von der Anforderung bis zum Betrieb Schnittstelle zwischen Fachbereich, Softwareentwicklung und IT-Betrieb Qualitätsstandards im Team Datenflüsse und Modellbetrieb Datenpipelines für Training und laufende Nutzung Versionierung von Daten, Code und Modellen Monitoring von Modellqualität und Modelldrift KI-Grundlagen und Recht Lernverfahren und große Sprachmodelle im Überblick Rechtskonforme Nutzung von KI und Datenschutz Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen Anwendung im Berufsalltag Neue Modellversionen mit dem IT-Betrieb ausrollen Ausfälle und Qualitätsprobleme eines Modells analysieren Als Machine Learning Engineer Prioritäten mit Fachbereichen abstimmen Berufliche Einsatzfelder Machine Learning Engineer in Technologie- und Industrieunternehmen Datenteams mit produktiven KI-Anwendungen Den methodischen Gesamtweg bis zur Bereitstellung behandelt dagegen das Angebot "Machine Learning und Data Science - Von den Grundlagen bis zum Modell-Deployment", die Programmierung von Modellen das Angebot "KI-Entwickler - Machine Learning, Deep Learning und Python".

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