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In diesem Workshop lernen Softwarearchitekten, wie sie KI-gestützte Architekturen konzipieren und umsetzen – mit Fokus auf maschinelles Lernen (ML), generative KI (GenKI), Datenstrategie und regulatorische Anforderungen. Dabei erwerben sie das nötige Know-how, um datengetriebene Architekturen zu entwickeln, die den Compliance- und Qualitätsanforderungen entsprechen.
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Insbesondere bei der Integration in bestehende IT-Strukturen erfordern KI-Systeme durchdachte Architekturkonzepte. Dieser Workshop vermittelt das nötige Wissen, um skalierbare, sichere und wartbare Lösungen zu entwickeln.
Nach Teilnahme am Workshop können Sie ...
grundlegende Architekturprinzipien für KI-Systeme beschreiben und deren Einsatzbereiche einschätzen.
Machine Learning, Generative KI und klassische Softwarekomponenten zu hybriden Architekturen kombinieren.
die Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Infrastrukturen strukturiert planen,
Sicherheits-, Compliance- und Datenschutzanforderungen berücksichtigen.
erste eigene Architekturentwürfe für KI-basierte Anwendungen anhand von Praxisbeispielen konzipieren.
In diesem Workshop erhalten Sie einen fundierten Einblick in grundlegende Architekturprinzipien, typische Anwendungsfälle und technische Herausforderungen bei der Entwicklung KI-basierter Systeme. Durch die Kombination klassischer Softwarearchitektur mit datengetriebenen Ansätzen lernen Sie, hybride Systeme zu entwerfen, die skalierbar, wartbar und erweiterbar sind.
Neben dem technischen Know-how vermittelt der Workshop praxisrelevantes Wissen zu Themen wie Datenschutz, Sicherheit, ethische Fragestellungen und regulatorische Anforderungen, etwa im Kontext des EU AI Acts. In Übungen und einer Fallstudie wenden Sie das Gelernte direkt an und lernen, Architekturentscheidungen im Kontext konkreter Geschäftsanforderungen zu treffen. Damit schaffen Sie die Grundlage, um im eigenen Arbeitsumfeld tragfähige, zukunftssichere KI-Lösungen mitzugestalten, sei es bei der Einführung neuer Systeme oder der Weiterentwicklung bestehender IT-Landschaften.
Grundlagen zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning und Generative KI
Typische Anwendungsfälle und potenzielle Risiken von KI-Systemen
Datenschutzgesetze (z. B. EU AI Act) und Sicherheitsanforderungen
Ethische und gesellschaftliche Aspekte bei der Entwicklung von KI
Lebenszyklus von ML-Projekten und bewährte Vorgehensmodelle
Design Patterns für wartbare und skalierbare KI-Lösungen
Datenakquise, Labeling und Verarbeitung
Aufbau robuster Datenpipelines und Speicherlösungen
Anforderungen an Hardware, Monitoring und nachhaltige KI-Nutzung
Integration von KI in bestehende IT-Landschaften
Zukunftssichere Design Patterns und Evaluations-Frameworks
Anwendung des Gelernten auf reale Szenarien und konkrete Herausforderungen
Den vollständigen Lehrplan können Sie hier einsehen.
IT-Fachleute und Softwarearchitekten, die KI-Lösungen in bestehende IT-Landschaften integrieren und dabei Aspekte wie Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit berücksichtigen möchten
KI-Interessierte mit technischem Hintergrund, die ein tieferes Verständnis für die Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Infrastrukturen gewinnen möchten
Vorkenntnisse
Grundverständnis von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science
Kenntnisse in Softwarearchitektur sowie im Entwurf von Softwaresystemen, APIs und DevOps-Praktiken
Programmierkenntnisse in Python, idealerweise im Kontext von KI-Anwendungen
Vertrautheit mit Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow, PyTorch o. Ä.
Erfahrung im Umgang mit der Linux-Kommandozeile ist von Vorteil.
Technische Voraussetzungen
Die Übungen finden interaktiv über cloud- und webbasierten Tools wie Miro, draw.io sowie Plattformen wie Jupyter oder Hugging Face statt. Für eine reibungslose Teilnahme ist eine stabile und ausreichend schnelle Internetverbindung erforderlich.
Sie erhalten Ihre Schulungsunterlagen in digitaler Form. So können Sie selbst entscheiden, ob Sie diese elektronisch bearbeiten und archivieren oder lieber ausdrucken möchten.
Mit der Teilnahmebescheinigung unterstreichen Sie Ihr Weiterbildungsengagement und verbessern Ihre Perspektiven für interne Karriereschritte oder neue berufliche Wege.
Sie nehmen über Zoom am Workshop teil, wobei die Verbindung über einen lokal gehosteten, DSGVO-konformen On-Premises-Connector erfolgt.
Um einen intensiven Austausch zwischen dem Trainer und den Teilnehmenden zu gewährleisten, erfolgt die Schulung in Gruppen von höchstens 12 Personen.
Sollte die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, der Verhinderung eines Referenten, von Störungen am Veranstaltungsort oder wegen zu geringer Teilnehmerzahl nicht möglich sein, werden die Teilnehmenden so früh wie möglich informiert.
Dimitri Blatner ist ein anerkannter Experte für Softwarearchitektur, IT-Beratung und digitales Innovationsmanagement. Mit mehr als zehn Jahren Erfahrung in der IT-Branche sowie über fünf Jahren in Lehre und Forschung hat er sich als verlässlicher Partner bei der Gestaltung und Optimierung komplexer IT-Systeme etabliert. Als ehemaliger CTO der Mapstar AG hat er wegweisende KI- und XR-Lösungen entwickelt. Seine Kernkompetenzen umfassen Cloud-Technologien, DevOps und sicherheitskritische Systeme. Er ist ein international gefragter Redner und Trainer, der komplexe Themen praxisnah vermittelt und Unternehmen bei der digitalen Transformation unterstützt.
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Telefonisch erreichbar: Mo – Fr | 08:30 – 16:00 Uhr