ZaKI.D Academy

Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten und automatisieren Sie wiederkehrende Arbeitsprozesse. Wenden Sie Low-Code-Methoden an, um komplexe Programmierung zu vermeiden und schnelle Ergebnisse zu erzielen. Analysieren Sie Effizienzsteigerungen und leiten Sie praktikable Einsatzmöglichkeiten für den Arbeitsalltag ab.

Verstehen Sie den Aufbau moderner KI-Agentensysteme und deren Entscheidungsmechanismen. Entwickeln Sie mehrstufige Agentenprozesse zur Lösung komplexer Aufgaben, mit individuellen Modulen, Datenanbindung und automatisierten Prozessen in Python. Bewerten Sie Grenzen und Einsatzmöglichkeiten agentischer Systeme.

Analysieren Sie die Entwicklung moderner Sprach- und Reasoning-Modelle sowie deren Fähigkeiten. Vergleichen Sie Speicher-, Planungs- und Schlussfolgerungsmechanismen aktueller Systeme. Leiten Sie daraus zukünftige Einsatzmöglichkeiten und Trends ab.

Erlernen Sie den vollständigen Entwicklungsprozess moderner KI-Modelle von der Datenaufbereitung bis zur Evaluation. Trainieren Sie eigene Modelle und wenden Sie Deep-Learning-Methoden praktisch an. Verstehen Sie technische Herausforderungen realer KI-Projekte.

Übertragen Sie bekannte Analyseansätze aus Tabellenkalkulationen auf Machine-Learning-Modelle. Vertiefen Sie Regressionsverfahren mit neuronalen Netzen und implementieren Sie diese praktisch.

Analysieren Sie Datensätze systematisch und identifizieren Sie Muster, Auffälligkeiten und Zusammenhänge. Nutzen Sie Visualisierungen und statistische Methoden zur Bewertung der Datenqualität. Leiten Sie geeignete Vorbereitungsschritte für KI-Modelle ab.

Gewinnen Sie Einblicke in grundlegende Verfahren des Maschinellen Lernens und deren typische Einsatzbereiche. Vergleichen Sie verschiedene Lernmethoden und verstehen Sie Trainings- und Evaluationsprozesse. Wenden Sie zentrale Konzepte anhand praxisnaher Beispiele an.

Verstehen Sie Aufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze sowie deren Trainingsmechanismen. Analysieren Sie unterschiedliche Netzwerkarchitekturen und deren Einsatzgebiete. Implementieren und trainieren Sie eigene Modelle anhand praktischer Beispiele.

Verstehen Sie, wie spezialisierte Hardware KI-Anwendungen beschleunigt und welche Architekturen dabei eingesetzt werden. Analysieren Sie den Aufbau und die Funktionsweise von KI-Beschleunigern anhand praktischer Beispiele. Bewerten Sie Einsatzmöglichkeiten für effiziente KI-Systeme in realen Anwendungen.

Optimieren Sie KI-Modelle hinsichtlich Rechenleistung, Speicherverbrauch und Laufzeit. Lernen Sie Methoden zur Modellkompression und Effizienzsteigerung kennen. Wenden Sie Optimierungsstrategien praktisch auf bestehende Modelle an.

Erlernen Sie, wie KI-Modelle auf ressourcenbeschränkter Hardware implementiert und ausgeführt werden. Optimieren Sie Modelle hinsichtlich Speicherbedarf, Laufzeit und Energieverbrauch. Übertragen Sie KI-Anwendungen erfolgreich auf Mikrocontroller-basierte Systeme.

Verstehen Sie Methoden zur Generierung synthetischer Datensätze für das Training von KI-Modellen. Bewerten Sie Vorteile hinsichtlich Datenschutz, Skalierbarkeit und Modellrobustheit. Setzen Sie synthetische Daten gezielt zur Verbesserung von Trainingsprozessen ein.

Verstehen Sie die Grundlagen vortrainierter Sprachmodelle und deren Anpassung an spezifische Aufgaben. Führen Sie Fine-Tuning-Prozesse mit geeigneten Datensätzen durch. Bewerten Sie Modellqualität und vermeiden Sie typische Anpassungsfehler.

Verstehen Sie moderne Verfahren zur Modellierung strukturierter Tabellendaten. Vergleichen Sie klassische Machine-Learning-Ansätze mit neueren KI-Methoden. Wenden Sie geeignete Modelle auf industrielle Datenszenarien an.

In dieser Schulung erfahren die Teilnehmenden, wie Asset Administration Shell (AAS) und Digital Product Passport (DPP) als Industriestandards digitale Wertschöpfung in der Industrie ermöglichen, von der intelligenten Fabrik bis zur gesamten Wertschöpfungskette.