Vom KI-Einsatz zur KI-Entwicklung
Herausforderungen und Chancen beim Übergang von der reinen Anwendung zur eigenen KI-Entwicklung.
Viele Organisationen nutzen heute generative oder analytische KI „out of the box“ – doch der nächste Schritt hin zur eigenen KI-Entwicklung bringt neue Chancen, aber auch komplexe Herausforderungen. Diese Schulung beleuchtet den Übergang von der KI-Anwendung zur -Entwicklung aus technischer, strategischer und organisatorischer Perspektive. Dabei werden sowohl Build-vs-Buy-Entscheidungen, die Auswahl geeigneter Modelle und Frameworks, als auch regulatorische und ethische Anforderungen behandelt.
Tag 1: Vom Anwender zum Architekten
KI heute – wo stehen wir?
- Relevante KI-Entwicklungstrends
- Generative KI, klassische ML-Verfahren & multimodale Systeme
Von der Anwendung zur Entwicklung – was ändert sich?
- Unterschied zwischen Nutzung und eigener Entwicklung
- „Customizing“ von KI-Modellen: Fine-Tuning, Prompt Engineering, Transfer Learning
- Typische Ziele: Effizienz, Wettbewerbsdifferenzierung, Kontrolle
Build vs. Buy: Was ist sinnvoll?
- Entscheidungsfaktoren: Datenhoheit, Fachkräfte, Kosten, Sicherheit
- Make-or-Buy-Matrix
- Plattform- vs. Open-Source-Modelle
Architektur & Infrastruktur für eigene KI
- Datenpipelines, Rechenressourcen, Modellverwaltung
- ML-Ops, DevOps, DataOps im Kontext KI
- Überblick über relevante Tools und Frameworks (z. B. Hugging Face, LangChain, PyTorch, TensorFlow, Vertex AI)
Tag 2: Organisation, Risiken & Umsetzung
Teams & Kompetenzen
- Rollen im KI-Team: ML Engineers, Data Scientists, Prompt Engineers, Domain Experts
- Aufbau interdisziplinärer Teams
- Upskilling & Zusammenarbeit mit Externen
Rechtliche, ethische und regulatorische Rahmenbedingungen
- Umgang mit Trainingsdaten (DSGVO, Lizenzierung)
- Anforderungen aus dem AI Act für Eigenentwicklungen
- Explainability, Fairness, Bias-Erkennung
Herausforderungen bei der Umsetzung
- Datenqualität & Annotation
- Modellverständnis & Vertrauen schaffen
- Change Management im Unternehmen
Use Case Design & Projektplanung
- Welche Use Cases eignen sich für eigene Entwicklungen?
- Business Case, MVPs und Pilotierung
- Toolkits & Projektvorlagen
Verständnis für KI-Grundlagen (z. B. durch vorherige Anwendung von KI-Tools) Technisches Grundverständnis (z. B. IT-Architektur, Datenverarbeitung)
Anbieter:
cogniport Beratungs- und Dienstleistungsgesellschaft mbH
E-Mail-Adresse:
Telefon:
Teilnahmebedingungen:
Termine:
0
Preis pro Teilnehmer:
515,00 €
Dauer der Schulung:
2 Tage à 6 Stunden
Kategorie:
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