ISAQB® CPSA Advanced Level SWARC4AI

Einführung in KI-Softwarearchitektur

• Grundlagen zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning und Generative KI.
• Typische Anwendungsfälle und potenzielle Risiken von KI-Systemen.

Compliance, Sicherheit und ethische Herausforderungen

• Datenschutzgesetze (z. B. EU AI Act) und Sicherheitsanforderungen.
• Ethische und gesellschaftliche Aspekte bei der Entwicklung von KI.

Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen

• Lebenszyklus von ML-Projekten und bewährte Vorgehensmodelle.
• Design Patterns für wartbare und skalierbare KI-Lösungen.

Effizientes Datenmanagement

• Datenakquise, Labeling und Verarbeitung.
• Aufbau robuster Datenpipelines und Speicherlösungen.

Qualitätsmerkmale und Betrieb von KI-Systemen

• Anforderungen an Hardware, Monitoring und nachhaltige KI-Nutzung.

Systemarchitekturen und Plattformen für Generative KI

• Integration von KI in bestehende IT-Landschaften.
• Zukunftssichere Design Patterns und Evaluations-Frameworks.

Fallstudien und Praxisprojekte

• Anwendung des Gelernten auf reale Szenarien und konkrete Herausforderungen.

Für die erfolgreiche Teilnahme an diesem Training benötigen Sie folgende Kenntnisse und/oder Erfahrung:

• Ein grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Science
• Ein grundlegendes Verständnis für Softwarearchtektur und den Entwurf von Softwaresystemen, APIs und DevOps
• Grundlegende Wissen über die Programmiersprache Python und ihre Nutzung für KI-Probleme
• Überblick über gängige Bibliotheken wie scikit-learn, tensorflow, PyTorch etc.

Eine hilfreiche Voraussetzung ist das grundlegendes Verständnis für Softwarearchitekturen, Entwurfsmuster und Methodiken, wie es in dem Seminar 2039vermittelt wird.