Konzepte der KI-Softwarearchitektur und -verwaltung

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, grundlegende und erweiterte Software-Konzepte im Bereich der KI effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche KI-Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie grundlegende und erweiterte Techniken zur Implementierung, Optimierung und Integration von KI-Software anwenden, um die Effizienz und Qualität ihrer Projekte zu verbessern.

Inhalt

• Einführung in KI und Software-Konzepte: Überblick und Bedeutung
  • Was sind KI und grundlegende Software-Konzepte und warum sind sie wichtig?
    • Definition und Hintergrund: Unterschiedliche Ansätze und Anwendungen von KI.
    • Bedeutung von KI und Software-Konzepte in der modernen IT-Welt.
  • Grundlegende Konzepte der KI-Softwarearchitektur
    • Überblick über Softwarearchitektur: Monolithische Architektur vs. Microservices.
    • Hauptkomponenten einer KI-Softwareanwendung: Datenverarbeitung, Modelltraining, Inferenz.
• Grundlagen von KI und maschinellem Lernen
  • Definition und Aufgaben von KI und maschinellem Lernen
    • Unterschiedliche Arten von KI: Schwache KI, starke KI, Superintelligenz.
    • Einführung in maschinelles Lernen: Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning.
  • Grundlagen von Datenverarbeitung und -management
    • Datenvorbereitung: Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenanreicherung.
    • Datenmanagement: Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes.
  • Einführung in neuronale Netze und Deep Learning
    • Grundlagen neuronaler Netze: Perzeptron, Feedforward-Netze, Backpropagation.
    • Einführung in Deep Learning: Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs).
• Grundlagen der Softwareentwicklung für KI
  • Programmiersprachen und Frameworks für KI
    • Beliebte Programmiersprachen: Python, R, Julia.
    • Wichtige Frameworks und Bibliotheken: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn.
  • Softwareentwicklungsprozesse für KI-Projekte
    • Entwicklungsprozesse: Wasserfallmodell, agile Methoden, CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining).
    • Grundlagen der Versionskontrolle: Git, GitHub, GitLab.
  • Einführung in KI-Algorithmen und -Modelle
    • Übersicht über KI-Algorithmen: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, k-Means-Clustering.
    • Modelltraining und -bewertung: Trainingsdaten, Testdaten, Evaluierungsmethoden.
• Praxisübung 1: Erstellung eines einfachen KI-Modells
  • Ziel der Übung: Verständnis der grundlegenden Konzepte der KI-Modellentwicklung und -bewertung.
    • Projektbeschreibung: Entwicklung eines einfachen Modells zur Vorhersage von Hauspreisen.
    • Anforderungen: Nutzung einer Programmiersprache (z.B. Python) und einer Bibliothek (z.B. Scikit-learn).
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
    • Vorbereitung: Einrichtung der Entwicklungsumgebung und Datenvorbereitung.
    • Implementierung: Entwicklung und Training des Modells.
    • Bewertung und Optimierung: Evaluierung der Modellleistung und Optimierung.
  • Tools: Python, Scikit-learn, Jupyter Notebook.
  • Ergebnisse und Präsentation:
    • Präsentation des erstellten Modells.
    • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
• Erweiterte Funktionen und Techniken in KI-Software
  • Fortgeschrittene KI-Algorithmen und -Modelle
    • Einführung in fortgeschrittene Algorithmen: Random Forests, Gradient Boosting Machines, Support Vector Machines.
    • Deep Learning Modelle: GANs (Generative Adversarial Networks), Transfer Learning, Reinforcement Learning.
  • Big Data und Skalierbarkeit in KI-Projekten
    • Grundlagen von Big Data: Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken.
    • Skalierbare KI-Architekturen: Verteiltes Training, Cloud-Computing, Edge-Computing.
• Integration von KI in bestehende Systeme
  • API-Entwicklung und -Integration für KI-Modelle
    • Grundlagen von APIs: REST, GraphQL.
    • Erstellung und Nutzung von KI-APIs: Entwicklung, Deployment und Dokumentation.
  • CI/CD und DevOps für KI
    • Einführung in CI/CD: Automatisierte Build-, Test- und Deployment-Prozesse.
    • Tools und Plattformen: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions.
  • Überwachung und Wartung von KI-Modellen
    • Überwachungssysteme: Model Drift, Performance Monitoring.
    • Wartungsstrategien: Retraining, Modellversionierung.
• Praxisübung 2: Entwicklung und Integration einer KI-API
  • Ziel der Übung: Verständnis der Entwicklung und Integration einer KI-API.
    • Projektbeschreibung: Erstellung einer RESTful API für ein Vorhersagemodell.
    • Anforderungen: Nutzung einer Programmiersprache (z.B. Python) und eines Web-Frameworks (z.B. Django).
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
    • Vorbereitung: Einrichtung der Entwicklungsumgebung und Modelltraining.
    • Implementierung: Entwicklung der API-Endpunkte und Integration des Modells.
    • Testen und Deployment: Überprüfung der API-Funktionalität und Deployment auf einer Cloud-Plattform.
  • Tools: Python, Django, Docker, Heroku oder AWS.
  • Ergebnisse und Präsentation:
    • Präsentation der erstellten API.
    • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.