Monitoring-Systeme für künstliche Intelligenz entwickeln sich rasend schnell. Was gestern noch State-of-the-Art war, ist morgen schon veraltet. Unser Lernprogramm vermittelt das Handwerk, mit dem Sie echte Performance-Probleme erkennen und beheben – nicht nur Theorie aus Lehrbüchern.
Die meisten Kurse konzentrieren sich auf abstrakte Konzepte. Wir gehen anders vor. Sie arbeiten von Anfang an mit realen Systemen und lernen, wie man ML-Modelle in Produktionsumgebungen überwacht. Das bedeutet: Messbare Fähigkeiten statt theoretischem Ballast.
Sie starten mit den Basics – aber nicht auf langweilige Art. Wir zeigen Ihnen, warum ML-Modelle in der Produktion scheitern und wie man das frühzeitig erkennt.
Theorie bringt wenig, wenn Sie nicht wissen, wie man ein System aufsetzt. Hier lernen Sie den praktischen Aufbau von Überwachungssystemen – Schritt für Schritt.
Manuelle Checks skalieren nicht. Sie lernen, wie man Anomalien automatisch erkennt und Teams alarmiert, bevor Nutzer betroffen sind.
Was in kleinen Projekten funktioniert, bricht bei großen Datenmengen zusammen. Hier geht es um Performanz und Effizienz in großem Maßstab.
KI-Systeme müssen erklärbar sein – rechtlich und technisch. Sie lernen Tools und Methoden, um Modellentscheidungen nachvollziehbar zu machen.
Abschluss mit echtem Projekt. Sie bauen ein vollständiges Monitoring-System von Grund auf und setzen es produktiv ein.
Wir reden nicht nur über Monitoring – wir setzen es um. Jeder Teilnehmer arbeitet mit echten Datenströmen, konfrontiert mit realen Herausforderungen aus produktiven Umgebungen.
Das bedeutet: Sie debuggen tatsächliche Performance-Issues, analysieren echte Fehlerquellen und optimieren Systeme, die unter Last stehen. Keine simulierten Szenarien aus dem Labor.
Fundamentales Verständnis aufbauen. Sie lernen die Architektur von ML-Systemen kennen und verstehen, wo Monitoring ansetzt. Parallel dazu erste praktische Übungen mit bestehenden Tools.
Jetzt wird es technisch. Implementierung eigener Monitoring-Komponenten, Arbeit mit Observability-Stacks und Integration in bestehende Infrastruktur. Sie schreiben Code und konfigurieren Systeme.
Spezialisierung auf komplexe Szenarien. Automatisierte Anomalieerkennung, Explainability-Tools und Performance-Optimierung unter realistischen Produktionsbedingungen.
Eigenständiges Projekt von A bis Z. Sie entwickeln ein maßgeschneidertes Monitoring-System, dokumentieren den Prozess und präsentieren Ihre Lösung. Das wird Ihr Portfolio-Projekt.
Das Programm startet bereits und ist für neue Teilnehmer geöffnet. Wenn Sie praktische Fähigkeiten im KI-Monitoring aufbauen möchten, melden Sie sich jetzt an.
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