Inhalt

Einführung in KI-Systeme und technische Prozesse
- Wiederholung Seminarinhalte ?KI in technischen Prozessen - Teil 1 und 2?
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz in technischen Prozessen
- Überblick über IoT- und IIoT-Plattformen sowie Cloud-Systeme

Datenbasierte KI-Systeme und -Architekturen
- Einführung in datenbasierte KI-Systeme
- Überblick über Big-Data-Architekturen und Lambda-Architektur
- Auswahl der richtigen Architektur für spezifische Anwendungsfälle

Containerisierung und Virtualisierung
- Grundlagen der Containerisierung und Virtualisierung
- Einführung in Docker und andere Containerisierungstechnologien
- Praktische Anwendung und Implementierung von Containern

Data-Engineering-Plattformen
- Überblick über Data-Engineering-Plattformen
- Integration von KI-Modellen in Data-Engineering-Plattformen
Best Practices und Fallstudien

- Praxisnahe Übungen und Implementierung
- Auswahl geeigneter Technologien und Architekturen
- Praktische Umsetzung der Containerisierung und Virtualisierung
- Präsentation und Diskussion der Gruppenarbeiten

Nutzen

Das eintägige Seminar KI in technischen Prozessen - Teil 3 richtet sich speziell an Fachkräfte aus der Softwareentwicklung und dem Data Engineering, die maßgeblich für den Betrieb und die Wartung von KI-Systemen verantwortlich sind. In einem industriellen Umfeld, in dem Effizienz und Wirtschaftlichkeit eine zentrale Rolle spielen, lernen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer, wie sie KI-Modelle effizient in bestehende IT-Landschaften integrieren, betreiben und warten können, um technische Prozesse zu optimieren.
Anhand konkreter Beispiele und praktischer Übungen erfahren die Teilnehmerinnen und Teilnehmer, welche Systeme und Technologien für eine erfolgreiche Implementierung von KI-Systemen notwendig sind und wie sie diese zielgerichtet einsetzen können.

Im dritten Teil unserer Seminarreihe zu KI in technischen Prozessen erwerben Sie,
- umfassende Expertise in KI-Infrastruktur:
Sie erlangen fundierte Kenntnisse über die Bereitstellung und Wartung von datenbasierten KI-Systemen auf IoT-, IIoT- und Cloud-Plattformen.
- praxisorientierte Fähigkeiten:
In diesem Seminar legen wir großen Wert auf praktische Beispiele und Übungen. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen Virtualisierungs- und Containerisierungstechniken (z. B. Docker) sowie Data-Engineering-Plattformen und -Architekturen wie Lambda und Big Data kennen und können diese sofort in die Praxis umsetzen.
- effiziente Systemwartung:
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von KI-Systemen durch Systemwartung und -überwachung sicherzustellen. Dies reduziert Ausfallzeiten und verbessert die Gesamtleistung der technischen Prozesse.

Nach dem Seminar sind die Teilnehmerinnen und Teilnehmer bestens vorbereitet, um KI-Systeme in der Industrie effizient zu betreiben und zu warten, das Datenmanagement zu optimieren und die Architektur bestehender Systeme zu verbessern. Sie sind in der Lage, technische Prozesse effektiver zu überwachen und datengetriebene KI-Modelle in großem Maßstab bereitzustellen, was letztendlich zu einer verbesserten Prozessleistung und Kosteneffizienz führt.

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Personen, die sich auf die Entwicklung und Wartung komplexer Softwaresysteme spezialisiert haben und ihr Wissen im Bereich KI-Infrastruktur erweitern möchten. Mitarbeitende, die für die IT-Infrastruktur und den Betrieb von IT-Systemen verantwortlich sind und mit der Aufbereitung und Verarbeitung großer Datenmengen betraut sind, sowie Personen, die direkt in den Produktionsprozessen tätig sind und erfahren möchten, wie KI-Anwendungen die Effizienz und Qualität verbessern können, sind ebenfalls angesprochen.
Die Teilnehmenden entwickeln ein