Dieses Modul befasst sich mit den ausgefeilten Techniken und Best Practices, die für eine effektive Datenerfassung, -bereinigung und -vorverarbeitung im Kontext von KI und ML erforderlich sind. Mit dem Schwerpunkt auf der Bedeutung von Datenintegrität und -sicherheit vermittelt dieses Modul die Fähigkeiten, die für die Verwaltung von Datenquellen für verschiedene Anwendungen erforderlich sind, einschließlich Retrieval-Augmented Generation (RAG) in großen Sprachmodellen (LLMs) und traditionellen ML-Systemen. Sie lernen auch, wie Sie die Datensicherheit während des gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung gewährleisten können. Am Ende dieses Moduls beherrschen Sie fortgeschrittene Techniken zur Datenerfassung, -bereinigung und -vorverarbeitung und verfügen über ein solides Verständnis der Best Practices zur Datensicherheit, so dass Sie in der Lage sind, Daten bei der KI-Entwicklung effektiv und sicher zu verwalten.

Dieses Modul bietet eine umfassende Erkundung gängiger ML-Frameworks, Bibliotheken und vorgebildeter LLMs. Sie werden praktische Erfahrungen mit diesen Tools sammeln und lernen, ihre Stärken und Schwächen zu bewerten und die am besten geeigneten Tools auf der Grundlage spezifischer Projektanforderungen auszuwählen. Am Ende des Moduls werden Sie in der Lage sein, grundlegende Modelle zu implementieren und ihre Frameworks anzupassen, um die Leistung für verschiedene Anwendungen zu optimieren.

Dieses Modul bietet eine detaillierte Untersuchung der kritischen Aspekte der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. Sie werden lernen, die wichtigsten Merkmale von Bereitstellungsplattformen zu identifizieren, Modelle für den realen Einsatz vorzubereiten, Versionskontrolle für die Reproduzierbarkeit zu implementieren und Plattformen auf der Grundlage ihrer Skalierbarkeit und Effizienz zu bewerten. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, ML-Modelle effektiv in Produktionsumgebungen einzusetzen, ihren Lebenszyklus mit Versionskontrolle zu verwalten und die am besten geeigneten Einsatzplattformen unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit und Effizienz auszuwählen.

Dieses Modul bietet eine eingehende Untersuchung der sich entwickelnden Rolle von KI/ML-Ingenieuren in Unternehmensumgebungen. Sie erhalten ein umfassendes Verständnis der mit dieser Rolle verbundenen Aufgaben, einschließlich Datenmanagement, Framework-Auswahl, Bereitstellung, Versionskontrolle und Cloud-Überlegungen. Am Ende dieses Moduls werden Sie ein klares Verständnis der sich entwickelnden Rolle des KI/ML-Ingenieurs in der Unternehmenslandschaft, der wichtigsten operativen Prioritäten für ein effektives Infrastrukturmanagement und der Strategien für den Aufbau eines professionellen Netzwerks und die Suche nach wertvollen Mentoren in diesem Bereich haben.