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Cloudnative KI-Anwendungen gestalten
Hybride und Multi-Cloud-KI-Architekturen entwerfen
Verteiltes Lernen und On-Device-Inferenz umsetzen
Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe stärken
Wertbeitrag von KI-Projekten steuern und messen
Datengetriebene Arbeitskultur in Produktteams verankern
Skalierung und Überwachung von Datenplattformen
Ereignisbasierte Integration von KI-Anwendungen
Skalierung und Kostenoptimierung von Rechenressourcen
Modell-Monitoring und Drift-Erkennung automatisieren
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Referenzarchitekturen für KI entwickeln
Communities of Practice aufbauen und pflegen
Strukturierte Datenmodellierung und Pipeline-Automatisierung
Containerisierte KI-Services entwickeln
Infrastruktur als Code umsetzen
CI/CD für KI-Modelle etablieren
Sicherheitsrisiken für KI-Anwendungen analysieren
Wirtschaftlichkeits- und Risikoanalyse durchführen
Kompetenzaufbau durch zielgruppenspezifische Lernangebote fördern
Datenquellen identifizieren und integrieren
Vortrainierte KI-Modelle einbinden
Cloud-Dienste und KI-Plattformen einsetzen
Modell-Experimente dokumentieren und bereitstellen
Sichere Entwicklung und Datenverarbeitung umsetzen
KI-Anwendungsfälle identifizieren und bewerten
Akzeptanz für KI schaffen und Kommunikation gestalten
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