Das Engineering von KI-Systemen erfordert das Managen vieler integraler Artefakte. Dazu gehören u.a. Eingaben wie Datensätze, Konfigurationen wie Hyperparameter und Ausgaben wie Trainingsergebnisse. Häufig ist jedoch das methodische Vorgehen für ein solches Management in der Praxis unklar.
In dieser Schulung gibt Ihnen Alexandros Tsakpinis von der fortiss GmbH eine Einführung in KI-Engineering – weg von der prototypischen Umgebung innerhalb eines Jupyter Notebooks – und zeigt wie die genannten Bestandteile von KI-Systemen systematisch versioniert und konfiguriert werden können.
In einer Kombination aus kurzen Theorieeinheiten und Live-Coding Sessions können Sie Open-Source-Technologien für eine standardisierte Projektstruktur, Datenversionierung und Experiment Tracking kennenlernen. Zudem gibt es die Möglichkeit aufkommende Fragen und reale Probleme aus Ihren Unternehmen zu diskutieren.
Dies ist eine Folgeschulung zum Webinar „Best Practices für die Entwicklung und Verwaltung von KI-Projekten“ am 6. November.
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Inhalte
Vorteile für die Teilnehmenden
Zielgruppe
Die Veranstaltung richtet sich an technische Mitarbeitende (z. B. Data Scientist, ML Engineer, Software Engineer, Produktmanager).
Wichtig: Für die Schulung sind Python-Kenntnisse inklusive erster Prototypen für eigene KI-Systeme notwendig. Die Teilnahme am dazugehörigen Webinar ist nicht zwingend erforderlich.
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Hinweis: Gerne stellen wir Ihnen auf Nachfrage eine Teilnahmebescheinigung aus.
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Bitte beachten Sie: Bei dieser Veranstaltung werden Foto- und Filmaufnahmen gemacht. Diese werden ggf. im Internet oder in einer unserer Publikationen veröffentlicht. Wenn Sie damit nicht einverstanden sind, geben Sie uns bitte beim Einchecken am Veranstaltungstag Bescheid.
Ihre Daten werden zum Zweck der Veranstaltungsorganisation und Evaluation an die Projektpartner Fraunhofer IGCV, Fraunhofer IIS, VDMA Bayern, ibi research, fortiss GmbH und die Technische Universität München weitergegeben.
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