Die 13 wichtigsten KI-Ingenieur-Fähigkeiten, die du kennen musst

Was ist ein KI-Ingenieur?

KI-Ingenieure sind für das Design, die Entwicklung und die Wartung von KI-basierten Systemen verantwortlich. Sie nutzen ihre Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Programmierung, Datenanalyse und anderen Technologien, um intelligente Anwendungen zu entwickeln, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können.

Technische Fähigkeiten des KI-Ingenieurs

Um die Rolle eines KI-Ingenieurs besser zu verstehen, schauen wir uns die technischen Fähigkeiten an, die er typischerweise besitzt:

1. Programmiersprachen

Es versteht sich von selbst, dass ein KI-Ingenieur die Programmiersprachen beherrschen muss.

Einige der am häufigsten verwendeten Sprachen für die KI-Entwicklung sind:

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python ist besonders beliebt wegen seiner leicht zu erlernenden Syntax und den umfangreichen Bibliotheken für KI und maschinelles Lernen. Die Kenntnis dieser Sprachen ist entscheidend für die Entwicklung von Algorithmen, die Implementierung von Modellen und die Arbeit mit Daten.

Zunahme der Nutzung von Python über die Jahre - Quelle

Das hat laut TIOBE-Index dazu geführt, dass seine Beliebtheit im Laufe der Jahre gestiegen ist.

Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und PyTorch werden häufig in Python für die KI-Entwicklung verwendet. Zu den Anwendungsfällen gehören prädiktive Analysen, natürliche Sprachverarbeitung und Bilderkennung. Beginne noch heute mit unserem Python-Programmierkurs zu lernen.

Willst du PyTorch für Deep Learning nutzen? Nutze unseren Spickzettel unten, um mit dem Lernen anzufangen.

Unser Spickzettel für Deep Learning mit PyTorch

R

Die Sprache R, die hauptsächlich für statistische Analysen und grafische Darstellungen verwendet wird, wird auch häufig in der KI eingesetzt.

Das Paket "caret" in R hilft bei der Vorhersagemodellierung, während "e1071" den Prozess der Erstellung eines maschinellen Lernmodells vereinfacht. R wird in KI-Projekten in der wissenschaftlichen Forschung, im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und bei der Analyse von sozialen Medien eingesetzt.

Wir bieten einen R-Programmierkurs an, in dem du lernst, wie ein Programmierer von Grund auf zu programmieren.

Java

Java ist eine weitere beliebte Wahl in der KI-Entwicklung, vor allem wegen seiner Einfachheit, Lesbarkeit und hervorragenden Benutzerinteraktionsmöglichkeiten.

Dank seiner starken Speicherverwaltung und der Vielzahl an hochwertigen Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Stanford Library NLP und Apache Open NLP eignet er sich für die Chatbot-Entwicklung.

Zu den Anwendungsfällen gehören Chatbots, Website-Empfehlungssysteme und Betrugserkennung im Finanzsektor.

Wenn du vorhast, die OpenAI API für die Chatbot-Entwicklung zu nutzen, wirf einen Blick auf unseren Kurs zum Arbeiten mit der OpenAI API.

C++

C++ bietet die Möglichkeit, High-Level-Anwendungen mit relativ geringen Rechenkosten auszuführen, was es für maschinelles Lernen und die Berechnung neuronaler Netze geeignet macht.

Bibliotheken wie Shark und mlpack sind für maschinelles Lernen in C++ konzipiert. Zu den Anwendungsfällen von KI gehören Computer Vision Aufgaben, Robotik und Spiele. Schau dir unser Tutorial zu Llama.cpp an, um zu erfahren, wie C++ mit dem LLaMa LLM verwendet wird.

2. Datenmodellierung & Technik

Daten sind die Grundlage von KI, und KI-Ingenieure müssen ein tiefes Verständnis von Datenmodellierung und -technik haben.

Sie sollten wissen, wie man Daten erfasst, bereinigt und in ein für die Analyse geeignetes Format umwandelt. Kenntnisse von SQL- und NoSQL-Datenbanken sind für die Abfrage und Verwaltung großer Datenmengen unerlässlich.

Tools wie Apache Spark, Hadoop und AWS S3 werden ebenfalls häufig für die Datenverarbeitung in KI-Projekten verwendet.

3. Big Data Analyse

KI-Ingenieure sollten in der Lage sein, große Datenmengen zu analysieren und daraus sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei werden Big-Data-Tools wie SparkSQL, Apache Flink und Google Cloud Platform eingesetzt, um große Datensätze abzufragen und zu bearbeiten.

Unser Kurs "Big Data-Grundlagen mit PySpark" deckt viele der Grundlagen der Big-Data-Analyse ab und ist damit ein perfekter Ausgangspunkt für dein Lernen.

4. Modelle für maschinelles Lernen

Kenntnisse über maschinelle Lernmodelle und Algorithmen sind ein Muss für KI-Ingenieure.

Dazu gehört das Verständnis von überwachten und unbeaufsichtigten Lerntechniken sowie von Deep-Learning-Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).

KI-Ingenieure sollten auch wissen, wie sie die Leistung dieser Modelle anhand von Kennzahlen wie

• Genauigkeit
• Präzision
• Rückruf
• Root-Mean-Square-Abweichung (RMSE),
• Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
• F1-Punktzahl

In unserem Kurs " Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python" kannst du viele Grundlagen des maschinellen Lernens erlernen.

5. KI- und ML-Dienstleistungen

KI-Ingenieure sollten auch mit den cloudbasierten KI- und Machine-Learning-Diensten vertraut sein, die von großen Anbietern wie AWS, Azure und Google Cloud Platform angeboten werden. Diese Dienste bieten vorgefertigte Modelle, APIs und Werkzeuge für die Entwicklung intelligenter Anwendungen, ohne dass umfangreiche Programmierarbeiten erforderlich sind. Weitere Informationen findest du in unserem Spickzettel zum Vergleich von AWS, Azure und GCP Services. 

6. KI-Bereitstellung & DevOps

Die Bereitstellung von KI-Anwendungen erfordert die Zusammenarbeit mit DevOps-Teams, um eine reibungslose Integration und Bereitstellung zu gewährleisten.

KI-Ingenieure sollten wissen, wie man Tools wie Docker und Kubernetes für die Containerisierung, das Konfigurationsmanagement und die Orchestrierung von Implementierungen nutzt.

Sie sind auch für die Überwachung und Aufrechterhaltung der Leistung von KI-Systemen nach der Einführung verantwortlich.

Unser Kurs "Einführung in Docker" bietet eine gute Grundlage für den Einstieg und in einem separaten Artikel erfährst du mehr über die Docker-Zertifizierung.

Wenn du wissen willst, wie du KI implementieren kannst, schau dir unseren Kurs zur Implementierung von KI-Lösungen in Unternehmen an.

7. KI-Sicherheit

Das Verständnis und die Umsetzung starker Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen ist für jeden KI-Ingenieur von entscheidender Bedeutung, da KI-Anwendungen neue Sicherheitsschwachstellen mit sich bringen.

Als KI-Ingenieur/in bist du dafür verantwortlich, die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten, mit denen du arbeitest, sicherzustellen.

Dazu gehört, dass du die Datenschutzbestimmungen wie die General Data Protection Regulation (GDPR) verstehst und sichere KI-Frameworks implementierst, die mit diesen Bestimmungen übereinstimmen.

Außerdem müssen KI-Ingenieure über verschiedene Verschlüsselungsmethoden und sichere Verfahren zur Entwicklung von KI-Modellen Bescheid wissen und darauf vorbereitet sein, mit potenziellen Angriffen oder Sicherheitsverletzungen umzugehen.

Einige Techniken, die von KI-Ingenieuren verwendet werden, sind:

• Mehrparteienberechnung für sicheren Datenaustausch
• Differenzierter Datenschutz zum Schutz einzelner Datenpunkte
• Homomorphe Verschlüsselung für sichere Berechnungen auf verschlüsselten Daten

Einige Tools, die zur Sicherung von KI-Anwendungen eingesetzt werden, sind:

• AWS Identity and Access Management: ein Service, mit dem du den Zugang zu AWS-Ressourcen sicher verwalten kannst
• TensorFlow Privacy: eine Bibliothek, die die Entwicklung von sicheren und datenschutzfreundlichen Machine-Learning-Modellen erleichtert.

Um dir den Einstieg zu erleichtern, empfehle ich dir, einen Blick auf das Secure AI Framework von Google zu werfen.

Nicht-technische Fertigkeiten für KI-Ingenieure

Neben den technischen Fähigkeiten sollten KI-Ingenieure auch über bestimmte Soft Skills verfügen, um in ihrer Rolle zu glänzen. Dazu gehören:

8. Kommunikation und Zusammenarbeit

KI-Ingenieure brauchen ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe KI-Konzepte und -Ideen effektiv an nichttechnische Interessengruppen zu vermitteln.

Da es sich bei KI-Projekten oft um Teamarbeit handelt, ist die Zusammenarbeit für eine effiziente Projektdurchführung unerlässlich.

Du wirst wahrscheinlich ständig in Meetings mit anderen Technikern sein, wie z. B.:

• Datenwissenschaftler, um Modellentwicklung und -optimierung zu diskutieren
• Datenanalysten, um die Datenanforderungen für KI-Projekte zu verstehen
• Softwareentwickler, für die Integration von KI-Modellen in bestehende Systeme
• Projektmanager, um eine pünktliche und erfolgreiche Projektabwicklung zu gewährleisten

9. Anpassungsfähigkeit und kontinuierliches Lernen

Der Bereich der KI entwickelt sich ständig weiter, und es gibt immer wieder neue Tools, Techniken und Fortschritte.

Deshalb müssen KI-Ingenieure und -Ingenieurinnen anpassungsfähig und bereit sein, ständig zu lernen, um mit den neuesten Entwicklungen in diesem Bereich Schritt zu halten.

10. Kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeit

Die Fähigkeit, kritisch zu denken und komplexe Probleme zu lösen, ist für KI-Ingenieure unerlässlich.

Bei KI-Projekten geht es oft um die Arbeit mit großen Datensätzen, die Entwicklung anspruchsvoller Algorithmen und die Behebung von Problemen, die bei der Modellentwicklung oder dem Einsatz auftreten.

11. Fachwissen

Wenn du dich in deinem Fachgebiet auskennst, kannst du dir als KI-Ingenieur einen Vorteil verschaffen.

Wenn du zum Beispiel an KI-Projekten im Gesundheitswesen arbeitest, kann dir ein gutes Verständnis der Gesundheitsbranche und ihrer Herausforderungen helfen, effektivere Lösungen zu entwickeln.

Wenn du an KI-Projekten im Finanzbereich arbeitest, kann ein Hintergrund in Finanz- oder Wirtschaftswissenschaften ebenfalls von Vorteil sein.

Fortgeschrittene Fähigkeiten für AI Engineering

12. Fortgeschrittene Kenntnisse in Mathematik und Algorithmen

Fortgeschrittene Mathematik wie lineare Algebra, Infinitesimalrechnung und Statistik sind für das Verständnis von KI-Algorithmen und -Techniken unerlässlich.

Hier ist ein Statistik-Spickzettel, der dir den Einstieg erleichtert:

Unser Spickzettel zur deskriptiven Statistik

KI-Ingenieure sollten auch wissen, wie man auf der Grundlage dieser mathematischen Modelle eigene Algorithmen entwickelt, um einzigartige Probleme zu lösen.

Unser Kurs Statistik-Grundlagen mit Python hilft dir, einige der wichtigsten Fähigkeiten zu entwickeln, wenn du neu in diesem Bereich bist.

13. Neuronale Netzwerkarchitekturen

Neuronale Netze zu verstehen und in KI-Lösungen anzuwenden, ist eine wichtige Fähigkeit für KI-Ingenieure.

Dazu musst du die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen, wie z.B. Faltungsneuronale Netze (CNNs) und rekurrente neuronale Netze (RNNs), kennen, ihre Anwendungen und wie man sie implementiert.

Einige Tools, die für die Entwicklung neuronaler Netzarchitekturen verwendet werden, sind:

• TensorFlow: eine Open-Source-Bibliothek zum Aufbau und Training neuronaler Netze
• Keras: eine High-Level-API, die auf TensorFlow aufsetzt, um das Erstellen, Testen und Einsetzen von Deep-Learning-Modellen zu vereinfachen

Wo man KI-Ingenieur-Fähigkeiten erlernen kann

Um all diese Fähigkeiten auszubauen, kannst du damit beginnen:

1. Arbeit an Projekten

Wenn du bereits in einem technischen Beruf arbeitest, suche nach Möglichkeiten, mit KI-Teams zusammenzuarbeiten oder an KI-Projekten mitzuwirken. Dadurch erhältst du praktische Erfahrungen und lernst die spezifischen Fähigkeiten kennen, die für die KI-Entwicklung erforderlich sind.

Außerdem würde ich dir empfehlen, dir einige Projekte zum maschinellen Lernen anzuschauen, die auch Deep Learning beinhalten.

2. Online-Kurse und Tutorials

Es gibt viele Online-Kurse und Tutorials, die verschiedene KI-Fertigkeiten abdecken. Viele davon haben wir bereits in diesem Artikel verlinkt, aber wenn du dich für den Einstieg interessierst, schau dir unseren AI Fundamentals Skill Track an.

3. Besuche KI-Konferenzen und Workshops

Die Teilnahme an KI-Konferenzen und -Workshops bietet dir die Möglichkeit, dich mit anderen Fachleuten aus der Branche zu vernetzen, neue Tools und Techniken kennenzulernen und wertvolle Einblicke in Branchentrends zu gewinnen.

In diesem Webinar geht es um die Gestaltung von Daten- und KI-Produkten. Wenn du eine komplette Konferenz suchst, könnte dir unsere RADAR AI-Konferenz gefallen.

4. Branchenpublikationen lesen

Für KI-Ingenieure ist es wichtig, über die neuesten Entwicklungen in der KI-Branche auf dem Laufenden zu bleiben.

Du kannst sie von Ressourcenportalen wie:

• arxiv: ein kostenloses Online-Repository für Forschungsarbeiten in verschiedenen Bereichen, darunter künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
• MIT Technology Review: ein Magazin, das sich auf neue Technologien und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft konzentriert.

Einpacken

KI-Engineering ist ein schnell wachsender Bereich mit einem immensen Potenzial für diejenigen, die über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen.

Mit der richtigen Kombination aus technischen und nicht-technischen Fähigkeiten kannst du in dieser Rolle brillieren und dazu beitragen, bahnbrechende KI-Lösungen voranzubringen.

Willst du dir diese Fähigkeiten als KI-Ingenieur/in aneignen? Um in den Bereich der KI einzusteigen, schau dir unseren AI Fundamentals Skill Track oder unsere Auswahl an AI Tutorials an.