Softwarearchitekt für KI-gestützte Systeme

Kursüberblick

Ein Softwarearchitekt für KI-gestützte Systeme entwirft die technische Struktur von Anwendungen, in denen KI-Komponenten fester Bestandteil sind. Diese Weiterbildung vermittelt Architekturentscheidungen für den verlässlichen Einsatz von KI in Software, von der ersten Skizze bis zum laufenden Betrieb. Systemarchitekturen mit KI-Komponenten entwerfen KI-Bausteine stellen andere Anforderungen an Architektur als klassische Komponenten. - Schnittstellen zwischen KI-Diensten und Anwendungslogik festlegen - Skalierung und Lastverteilung für KI-Anfragen einplanen - Daten- und Modellversionierung strukturell berücksichtigen - Latenz- und Antwortzeitanforderungen architektonisch einplanen Betrieb und Weiterentwicklung sichern - Monitoring für KI-Komponenten in die Architektur einbinden - Austauschbarkeit von Modellen und Anbietern einplanen - Sicherheits- und Datenschutzanforderungen architektonisch verankern - Kostenkontrolle für den laufenden KI-Einsatz strukturell einplanen Risiken und Abhängigkeiten steuern Architekturentscheidungen wirken oft über Jahre. - Abhängigkeit von einzelnen Anbietern kritisch bewerten - Ausfallverhalten und Notfallszenarien architektonisch vorbereiten - Technische Schulden durch schnelle KI-Integration früh erkennen - Qualitätsschwankungen von KI-Diensten im Systemdesign abfedern Datenflüsse und Datenhaltung gestalten - Datenwege zwischen Anwendung, KI-Diensten und Speichersystemen entwerfen - Anforderungen an Datenqualität für KI-Komponenten festlegen - Trennung von Trainings-, Test- und Produktivdaten strukturell verankern Zusammenarbeit über Teamgrenzen steuern - Architekturentscheidungen für Entwicklungsteams nachvollziehbar dokumentieren - Zusammenarbeit mit Datenschutz- und Sicherheitsverantwortlichen strukturieren - Weiterentwicklung der Architektur an neue KI-Möglichkeiten anpassen - Architektur-Reviews mit Fach- und Entwicklungsteams etablieren Architektur bewerten und kommunizieren Eine Architektur wirkt nur, wenn sie verstanden und getragen wird. - Architekturentscheidungen mit Bewertungskriterien nachvollziehbar begründen - Zielbilder und Übergangsarchitekturen für schrittweise Einführung entwerfen - Architektur für technische und nicht-technische Stakeholder aufbereiten - Abweichungen von der Zielarchitektur erkennen und adressieren Qualitätsattribute gezielt ausbalancieren - Zielkonflikte zwischen Antwortzeit, Kosten und Qualität moderieren - Verfügbarkeitsanforderungen gegen Aufwand realistisch abwägen - Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen als Architekturanforderung behandeln - Priorisierung der Qualitätsattribute mit Stakeholdern abstimmen Diese Weiterbildung vermittelt, wie Systemarchitekturen KI-Komponenten technisch tragfähig einbinden.

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