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Der KI-Projektzyklus wird erklärt: Vom Problem Scoping bis zu den Auswirkungen auf die reale Welt

Entdecke unsere Schritt-für-Schritt-Anleitung für den KI-Projektzyklus und lerne, wie du KI-Ideen in funktionierende Projekte umwandelst.
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 10 Min. Lesezeit

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Konzept aus der Science-Fiction; sie ist eine treibende Kraft hinter den Innovationen, die wir in unserem täglichen Leben finden.  Von Netflix, das dir deine nächste Lieblingsserie empfiehlt, über Teslas selbstfahrende Autos bis hin zu Amazons virtuellem Assistenten Alexa - KI treibt die bahnbrechenden Technologien an, die unser Leben verändern. Aber hast du dich jemals gefragt:

Was verbirgt sich hinter diesen Systemen? 

Wie werden sie Wirklichkeit?

Die Antwort liegt im KI-Projektzyklus, einem strukturierten Rahmen, der Ideen in wirkungsvolle Lösungen verwandelt. 

In diesem Artikel werden die sieben wichtigsten Phasen des KI-Projektzyklus beschrieben und erklärt, wie jeder einzelne Schritt - von der Problemerfassung bis zum Einsatz - zum Aufbau effektiver KI-Systeme beiträgt. Wenn du dich noch nicht mit dem Thema KI beschäftigt hast, solltest du dir unseren Lernpfad für KI-Grundlagen um die Grundlagen zu lernen.

Was ist der KI-Projektzyklus?

Der KI-Projektzyklus ist ein Schritt-für-Schritt-Rahmen für die Entwicklung und den Einsatz von Lösungen für künstliche Intelligenz (KI), um bestimmte Probleme zu lösen und Ideen in wirkungsvolle, reale Anwendungen zu verwandeln.

Es umfasst mehrere Phasen und führt Organisationen und Einzelpersonen durch Aufgaben, die von der Problemerkennung bis hin zur Einführung von Modellen reichen. Jeder Schritt spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg einer KI-Lösung, indem er einen klaren Fahrplan für das Erreichen der definierten Ziele und den endgültigen Erfolg liefert. 

der KI-Projektzyklus

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KI-Projekt-Lebenszyklus Schritt für Schritt

Lass uns jeden Abschnitt des KI-Projektlebensstils aufschlüsseln, um ihn besser zu verstehen.

Stufe 1 - Problem-Scoping

Bevor wir mit einem Projekt beginnen, egal in welchem Bereich, ist die Identifizierung des Problems, das wir lösen wollen, eine der wichtigsten Handlungen, die wir durchführen müssen. Aus diesem Grund ist der KI-Projektzyklus nicht anders und muss mit einer Problemscoping-Phase begonnen werden. 

Es geht darum, die Herausforderung oder Chance zu definieren, die KI angehen kann, spezifische Ziele zu setzen und klare Erfolgskriterien festzulegen. 

4Ws Problem Leinwand

Um das Problem effektiv einzugrenzen, ist es wichtig, detaillierte Anforderungen zu sammeln und den Kontext mithilfe des 4Ws Problem Canvas-ein strukturierter Rahmen, der ein gründliches Verständnis des Problems gewährleistet:

  1. Wer: Beginne damit, die von dem Problem betroffenen Stakeholder zu identifizieren - Einzelpersonen oder Organisationen, die von der vorgeschlagenen Lösung profitieren können.
  2. Was: Dann kommt das Verständnis für die Art des Problems. Analysiere seine Merkmale, belege seine Existenz mit Beweisen und kläre, warum es ein Problem ist. 
  3. Wo: Der nächste Schritt ist die Bestimmung der Orte und Kontexte, an denen das Problem auftritt. Zu verstehen, wann und wo sie auftreten, hilft, Muster und Trends zu erkennen, die für die Entwicklung einer effektiven Lösung entscheidend sind.
  4. Warum: Schließlich legen wir den Zweck fest, mit dem wir das Problem angehen. Definiere den Nutzen, die erwarteten Ergebnisse und den Wert, den die KI-Lösung den Stakeholdern bringen wird.

Durch die systematische Beantwortung dieser Fragen legt das Problemscoping den Grundstein dafür, dass das KI-Projekt mit den Unternehmenszielen und den Erwartungen der Interessengruppen in Einklang gebracht werden kann. 

Stufe 2 - Datenerfassung

In jedem KI-Projekt sind Daten der Treibstoff, der das Lernen ermöglicht. Das ist der Grund, warum saubere, gut organisierte und relevante Daten eine solide Grundlage für die folgenden Phasen, wie Erkundung, Modellierung und Einsatz. Richtig erfasste Daten stellen sicher, dass dein KI-Projekt auf dem richtigen Lernpfad startet, Fehler minimiert und die Wirkung maximiert.

Genau darum geht es bei der Datenerfassung: Es geht darum, die Daten zu beschaffen, zu bereinigen und zu organisieren, die für das Training und die Validierung deines KI-Systems benötigt werden. Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Daten umfassend, genau und für das jeweilige Problem geeignet sind, während gleichzeitig der Datenschutz und ethische Aspekte berücksichtigt werden.

Hier sind die wichtigsten Schritte:

  1. Datenerhebung: Identifiziere und sammle Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B.:
    • Erhebungen
    • Web Scraping
    • Sensoren und Kameras
    • Beobachtungsstudien
    • APIs
  2. Datenqualitätssicherung: Rohdaten enthalten oft Fehler, fehlende Werte oder Unstimmigkeiten. Bevor wir sie verwenden, müssen wir sicher sein, dass die Daten sauber sind. Qualitativ hochwertige Daten stellen sicher, dass das KI-Modell effektiv lernen und genaue Vorhersagen machen kann.
  3. Merkmalsauswahl: Bestimme die spezifischen Datenattribute, die sogenannten Features, die für das KI-Modell benötigt werden. Die Auswahl der relevanten Merkmale ist entscheidend für den Erfolg des Modells.
  4. Ethische Überlegungen: Schütze den Datenschutz und sorge für einen ethischen Umgang mit sensiblen Informationen. Dazu gehört auch die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und die Wahrung der Transparenz über die Datennutzung.

Phase 3 - Datenexploration

Wenn wir Daten beobachten, sehen wir normalerweise nur einen Haufen Zahlen. Trotzdem ist es wichtig, dass du sie verstehst. Hier ist die Datenexploration und ermöglicht es uns, versteckte Muster zu finden. Es geht darum, diese Zahlen in Bilder zu verwandeln, die für die Menschen leicht zu verstehen sind. Die Datenexploration verwandelt Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse, indem sie Muster, Trends und Anomalien aufdeckt. 

Es gibt mehrere Schritte in diesem Prozess: 

  • Erkennungsmuster: Erkenne Korrelationen und Trends, die bei der Modellentwicklung helfen.
  • Daten visualisieren: Vereinfache Daten mit visuellen Darstellungen, um das Verständnis zu verbessern und wichtige Erkenntnisse hervorzuheben.
  • Umgang mit Anomalien: Erkenne und bearbeite Ausreißer, um die Datenintegrität sicherzustellen.
  • Information über die nächsten Schritte: Wähle die richtigen Analysemethoden und Werkzeuge für die Modellierung.

Eine effektive Erkundung stellt sicher, dass die Daten für die Modellierung bereit sind und mit den Projektzielen übereinstimmen, was uns zur folgenden Phase führt:

Stufe 4 - Modellierung

Die Modellierung ist der Kern des KI-Projektzyklus, bei dem Daten mithilfe von Algorithmen und mathematischen Rahmenwerken in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden. In dieser Phase geht es um die Auswahl, das Training und die Feinabstimmung der KI-Modelle, um das identifizierte Problem effektiv zu lösen.

Zu den wichtigsten Komponenten dieses Schritts gehören:

  1. Die Wahl des richtigen Modells: Wähle ein auf das Problem zugeschnittenes KI-Modell, wie z.B. Logistische Regression, Naive Bayes oder erweiterte Optionen wie Rekurrente Neuronale Netze (RNNs). Die Wahl des Modells hat einen großen Einfluss auf die Genauigkeit und Effektivität der Lösung.
  2. Trainiere das Modell: Verwende die vorbereiteten Daten, um das ausgewählte Modell zu trainieren. Durch das Training lernt die KI Muster und Beziehungen in den Daten, die die Grundlage für Vorhersagen oder Entscheidungen bilden. Dieser Schritt kann, je nach Komplexität der Aufgabe, erhebliche Rechenressourcen und Zeit erfordern.
  3. Feinabstimmung und Optimierung: Verfeinere das Modell, indem du Hyperparameter anpasst und seine Architektur optimierst, um die Leistung zu verbessern. Dieser iterative Prozess stellt sicher, dass das Modell auf die Projektziele abgestimmt ist und optimale Ergebnisse liefert.
  4. Mehrere Modelle auswerten: Teste und vergleiche verschiedene Modelle, um das leistungsstärkste zu ermitteln. Die Bewertung stellt sicher, dass das gewählte Modell nicht nur genau, sondern auch robust und effizient für die jeweilige Aufgabe ist.

Die Modellierung schlägt die Brücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Erkenntnissen und ermöglicht es KI-Lösungen, in realen Szenarien zuverlässige und wirkungsvolle Ergebnisse zu liefern. 

Stufe 5 - Bewertung

Die Evaluierung ist eine zentrale Phase im KI-Projektzyklus, in der die Leistung des Modells gründlich getestet wird, um sicherzustellen, dass es wie vorgesehen funktioniert. In diesem Schritt wird das Modell anhand von Schlüsselkennzahlen bewertet, seine Zuverlässigkeit anhand ungesehener Daten überprüft und die Übereinstimmung mit den Unternehmenszielen bestätigt.

Die wichtigsten Schritte dabei sind:

  1. Bewertung der Leistungskennzahlen: Bewerte die Wirksamkeit des Modells anhand der folgenden Kriterien:
    • Genauigkeit: Misst den Gesamtanteil der richtigen Vorhersagen.
    • Präzision: Gibt die Fähigkeit des Modells an, falsch-positive Vorhersagen zu minimieren, indem der Anteil der richtig-positiven Vorhersagen an allen positiven Vorhersagen bewertet wird.
    • Rückruf (Empfindlichkeit): Spiegelt die Fähigkeit des Modells wider, alle relevanten positiven Fälle zu identifizieren und sicherzustellen, dass keine wichtigen Daten übersehen werden.
    • F1 score: Gleicht Präzision und Recall aus, besonders wertvoll bei der Arbeit mit unausgewogenen Datensätzen.
  2. Kreuzvalidierung: Führe eine Kreuzvalidierung durch, um die Robustheit des Modells über verschiedene Untergruppen von Daten hinweg zu testen. So wird sichergestellt, dass das Modell einheitlich funktioniert und eine Überanpassung an bestimmte Datensätze vermieden wird.
  3. Testen mit ungesehenen Daten: Verwende einen separaten Testdatensatz, um reale Bedingungen zu simulieren und die Fähigkeit des Modells zu bewerten, über die Trainingsdaten hinaus zu generalisieren.
  4. Geschäftsausrichtung: Überprüfe, ob das Modell die Geschäftsziele des Projekts und die Erwartungen der Stakeholder erfüllt. Eine erfolgreiche KI-Lösung ist nicht nur technisch solide, sondern auch wirkungsvoll, wenn es darum geht, die angestrebten Ziele zu erreichen.

Eine gründliche Evaluierung stellt sicher, dass das KI-Modell genau, zuverlässig und auf das Problem abgestimmt ist, das es lösen soll. Diese Phase schafft Vertrauen in die Fähigkeit des Modells, in realen Anwendungen effektiv zu funktionieren, und legt den Grundstein für den Einsatz.

Stufe 6 - Einsatz

Der Einsatz ist der Punkt, an dem das KI-Modell von der Entwicklung in die reale Anwendung übergeht. In diesem Schritt wird das Modell in Systeme oder Plattformen integriert, um sicherzustellen, dass es effektiv funktioniert und praktische Probleme löst.

Die wichtigsten Phasen des Einsatzes sind:

  1. Integration: Binde das Modell in die bestehende Infrastruktur, Anwendungen oder Dienste ein.
  2. Einsatzoptionen: Je nach Projektanforderungen kannst du zwischen Cloud-basierten Lösungen, Vor-Ort-Konfigurationen oder Edge-Geräten wählen.
  3. Leistungsüberwachung: Verfolge den Lernpfad des Modells unter realen Bedingungen, um die Genauigkeit zu gewährleisten und mögliche Probleme wie Drift zu vermeiden.
  4. Skalierbarkeit und Wartung: Stelle dich auf eine erhöhte Datenlast ein und lege Protokolle für regelmäßige Aktualisierungen fest.

Ein effektiver Einsatz stellt sicher, dass das Modell die beabsichtigten Vorteile bringt und gleichzeitig zuverlässig, skalierbar und anpassungsfähig bleibt. Wenn du einen praktischen Ansatz für den Einsatz und die Wartung von KI-Modellen suchst, schau dir unseren Kurs über MLOps Einsatz und Lebenszyklus.

Stufe 7: Wartung und Überwachung

Die Wartung stellt sicher, dass die KI-Modelle im Laufe der Zeit genau und effektiv bleiben, indem sie an neue Daten und sich verändernde Bedingungen angepasst werden.

Die folgenden Schritte sind zu beachten:

  1. Regelmäßige Updates: Trainiere und verfeinere das Modell mit neuen Daten, um die Genauigkeit zu erhalten.
  2. Lernpfad: Überwache die Kennzahlen, um Probleme wie Drift oder Verschlechterung zu erkennen.
  3. Rückkopplungsschleifen: Nutze die Erkenntnisse aus der realen Welt, um das Modell iterativ zu verbessern.

Durch die kontinuierliche Pflege bleibt das KI-Modell zuverlässig, relevant und auf seine Ziele ausgerichtet, was den langfristigen Erfolg sichert. Wenn du ein ähnliches Framework speziell für maschinelles Lernen kennenlernen möchtest, schau dir diesen umfassenden Leitfaden über den ML-Lebenszyklus.

Best Practices im KI-Projektzyklus

Die effektive Umsetzung von KI erfordert sorgfältige Planung, Zusammenarbeit und einen Fokus auf Ethik und Skalierbarkeit. Die Anwendung von Best Practices kann helfen, den Erfolg zu sichern und gleichzeitig die Risiken zu minimieren.

  1. Setze Prioritäten bei Ethik und Verantwortung: Entwickle KI-Systeme mit Transparenz, Fairness und Erklärbarkeit und stelle sicher, dass ethische Richtlinien und Vorschriften eingehalten werden.
  2. Fördern Sie die Zusammenarbeit: Beziehe multidisziplinäre Teams ein, darunter technische Experten, Fachleute und nicht-technische Interessengruppen, um verschiedene Perspektiven zu gewinnen und die Erwartungen abzustimmen.
  3. Nutze robuste Tests: Nutze mehrere Datensätze und adversarische Tests, um Modelle in verschiedenen Szenarien zu bewerten und potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren.
  4. Benchmark regelmäßig: Vergleiche die Leistung deines Modells ständig mit anderen, um Wettbewerbsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit sicherzustellen.
  5. Definiere den Erfolg klar: Lege klare, messbare Erfolgskriterien fest, um Unklarheiten und eine Ausweitung des Aufgabenbereichs zu vermeiden.
  6. Wähle einen schrittweisen Ansatz: Denke groß, aber fange klein an - konzentriere dich auf einfache, wirkungsvolle Anwendungsfälle als Grundlage für zukünftiges Wachstum.
  7. Investiere in MLOps: Baue frühzeitig ein robustes MLOps-Framework auf, um die Komplexität der Bereitstellung und Pflege von KI-Modellen in der Produktion effektiv zu bewältigen.

Weitere Strategien für das Management von KI-Initiativen finden Sie in diesem aufschlussreichen Blog über das effektive Management von KI-Projekten.

Häufige Herausforderungen im KI-Projektzyklus und wie man sie überwindet

KI-Projekte stoßen oft auf technische, ethische und betriebliche Herausforderungen. Wenn du diese Probleme proaktiv angehst, kannst du den Erfolg des Projekts und seinen langfristigen Wert steigern. Deshalb habe ich eine Tabelle mit den häufigsten Herausforderungen erstellt, denen du begegnen wirst und wie du sie einschätzen kannst. 

Die größte Herausforderung

Vorgeschlagene Lösungen

Datenknappheit oder Ungleichgewicht

Nutze die Datenerweiterung, die Erzeugung synthetischer Daten oder das Transferlernen, um die Datenvielfalt zu verbessern.

Verzerrungen in Daten und Modellen

Überprüfe regelmäßig mit speziellen Tools auf Verzerrungen und verwende Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF), um ethische Risiken zu mindern.

Einhaltung und Regulierung

Stelle durch strenge Prüfungen sicher, dass die rechtlichen Standards eingehalten werden und führe eine transparente Dokumentation.

Überanpassung und Verlust der Verallgemeinerbarkeit

Nutze Techniken wie Kreuzvalidierung und Regularisierung, um Modelle zu erstellen, die über verschiedene Eingaben hinweg gut verallgemeinern.

Latenzzeit in Echtzeitanwendungen

Optimiere Modelle mit Quantisierungs- und Destillationstechniken, um die Geschwindigkeit zu erhöhen, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Komplexität der Integration

Implementiere modulare Architekturen und klar definierte APIs, um die Integration in bestehende Systeme zu optimieren.

Kostenmanagement

Optimiere die Modellarchitektur und den Betrieb für mehr Effizienz und wähle kosteneffiziente Cloud-Lösungen.

KI-Projektzyklus Fallstudien und Anwendungen aus der realen Welt

Der KI-Projektzyklus findet seine Relevanz in vielen verschiedenen Anwendungsbereichen, vom E-Commerce bis hin zu speziellen Bereichen wie dem Gesundheitswesen. Hier sind zwei Beispiele, die seine Umsetzung veranschaulichen:

1. Empfehlungssystem für eine eCommerce-Plattform

Zielsetzung: Verbessere das Engagement der Nutzer und steigere den Umsatz durch personalisierte Empfehlungen.

KI-Projektzyklus in Aktion:

  • Problem-Scoping: Definiere das Ziel, Produkte zu empfehlen, die mit den Vorlieben und dem Verhalten der Nutzer/innen übereinstimmen, indem du Stakeholder wie Kunden und das Geschäftsteam identifizierst.
  • Datenerfassung: Erfasse Kundendaten, z. B. Kaufhistorie, Surfverhalten und demografische Daten, und stelle gleichzeitig die Einhaltung des Datenschutzes sicher.
  • Datenexploration: Analysiere die Daten auf Muster, wie z. B. häufig gekaufte Artikel oder saisonale Trends, und ermittle mögliche Anomalien.
  • Modellieren: Entwickle und trainiere Modelle für maschinelles Lernen, wie z.B. kollaborative Filter oder neuronale Netze, um Produktpräferenzen genau vorherzusagen.
  • Bewertung: Teste das Modell anhand von Kennzahlen wie Präzision und Recall, um genaue und aussagekräftige Empfehlungen sicherzustellen.
  • Einsatz: Integriere das Modell in die eCommerce-Plattform und stelle sicher, dass es nahtlos neben den bestehenden Systemen funktioniert.
  • Wartung und Überwachung: Aktualisiere das Modell laufend mit neuen Daten und verfolge die Leistung, um Probleme wie Drift oder verändertes Nutzerverhalten anzugehen.

Ergebnis: Ein dynamisches Empfehlungssystem, das das Kundenerlebnis verbessert und den Umsatz steigert.

2. Ein Chatbot wie ChatGPT, der auf den Gesundheitsbereich spezialisiert ist

Zielsetzung: Biete den Nutzern genaue und verlässliche Gesundheitsinformationen über eine dialogfähige KI-Schnittstelle.

KI-Projektzyklus in Aktion:

  • Problem-Scoping: Lege den Zweck des Chatbots fest, um gesundheitsbezogene Fragen zu beantworten und stelle sicher, dass er ethische und rechtliche Standards einhält. Zu den Interessengruppen gehören Patienten, Gesundheitsdienstleister und Aufsichtsbehörden.
  • Datenerfassung: Sammle verschiedene, qualitativ hochwertige medizinische Datensätze, darunter klinische Leitlinien, medizinische Literatur und Benutzerinteraktionsprotokolle, und schütze dabei die Privatsphäre der Patienten.
  • Datenexploration: Analysiere die Daten, um häufige Gesundheitsprobleme, häufig gestellte Fragen und Sprachmuster für ein effektives Modelltraining zu identifizieren.
  • Modellieren: Ein großes Sprachmodell wie ChatGPT auf domänenspezifischen Datensätzen feinabzustimmen und dabei Verstärkungslernen mit menschlichem Feedback (RLHF) einzubeziehen, um die Antworten mit Expertenratschlägen abzugleichen.
  • Bewertung: Beurteile das Modell anhand von Kriterien wie Genauigkeit, Relevanz und Sicherheit der Antworten, um eine zuverlässige Informationsübermittlung zu gewährleisten.
  • Einsatz: Stelle den Chatbot als web- oder appbasierten Dienst bereit und integriere ihn in bestehende Gesundheitssysteme, damit er zugänglich ist.
  • Wartung und Überwachung: Beobachte die Interaktionen, um die Antworten zu verfeinern, Fehlinformationen zu beseitigen und das Modell mit aktuellem medizinischem Wissen zu trainieren.

Ergebnis: Ein zuverlässiger Chatbot, der genaue, zugängliche und ethische Informationen bereitstellt und die Nutzer/innen befähigt, fundierte Gesundheitsentscheidungen zu treffen. 

Für diejenigen, die die Rolle von KI in der Wirtschaft verstehen wollen, ist dieser Lernpfad AI Business Fundamentals ist ein guter Ausgangspunkt.

Fazit

Der KI-Projektzyklus bietet einen strukturierten Fahrplan, um innovative Ideen in wirkungsvolle Lösungen für die Praxis umzusetzen. Von der Problemerfassung über die Einführung bis hin zur laufenden Wartung spielt jede Phase eine entscheidende Rolle, um den Erfolg und die Zuverlässigkeit von KI-Systemen sicherzustellen. Dieser systematische Ansatz ermöglicht es uns, klare Ziele zu definieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, während wir die Entwicklung robuster, ethischer und effektiver KI-Modelle unterstützen.

Durch die Einführung des KI-Projektzyklus können Unternehmen die Komplexität der KI-Entwicklung sicher bewältigen. Sie ermutigt zur Zusammenarbeit, fördert die ethische Verantwortung und bringt die technischen Bemühungen mit den Geschäftszielen in Einklang. Ganz gleich, ob du eine neue KI-Initiative startest oder eine bestehende Lösung weiterentwickelst, die Berücksichtigung dieses Lebenszyklus ist der Schlüssel zu aussagekräftigen und nachhaltigen Ergebnissen auf dem sich ständig weiterentwickelnden Gebiet der künstlichen Intelligenz. Wenn du ganz neu auf dem Gebiet der KI bist, kannst du mit dem DataCamp KI-Grundlagen Lernpfad beginnen. Für fortgeschrittene Benutzer gibt es weitere gute Ressourcen, um deine KI-Fähigkeiten zu verbessern: 


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Josep Ferrer
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Josep ist Data Scientist und Projektmanager beim katalanischen Fremdenverkehrsamt und nutzt Daten, um die Erfahrungen von Touristen in Katalonien zu verbessern. Sein Fachwissen umfasst das Management von Datenspeicherung und -verarbeitung, gekoppelt mit fortschrittlichen Analysen und der effektiven Kommunikation von Datenerkenntnissen.

Er ist auch ein engagierter Pädagoge, der den Big-Data-Masterstudiengang an der Universität von Navarra unterrichtet und regelmäßig aufschlussreiche Artikel über Datenwissenschaft auf Medium und KDNuggets veröffentlicht.

Er hat einen BS in technischer Physik von der Polytechnischen Universität von Katalonien und einen MS in intelligenten interaktiven Systemen von der Universität Pompeu Fabra.

Derzeit engagiert er sich leidenschaftlich dafür, datenbezogene Technologien durch die Medium-Publikation ForCode'Sake einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

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