Modul SWARC4AI | September 2025
Kurs
In München
Beschreibung
-
Kursart
Intensiv-Workshop
-
Studienmodus
Vollzeit
-
Niveau
Mittelstufe
-
Sprachen
Deutsch
-
Ort
München
-
Unterrichtsstunden
24h
-
Dauer
3 Tage
Das Modul SWARC4AI findet vom 23. bis 25. September 2025 in München statt. Ihr Trainer ist Dr. Sönke Magnussen - Projektleiter, Berater und Softwarearchitekt bei WPS - Workplace Solutions. Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln, die Skalierbarkeit, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten.
Mehr Informationen: https://software-architecture-camp.de/termine/modul-swarc4ai-september-2025-muenchen/
Standorte und Zeitplan
Lage
Beginn
Beginn
Meinungen
Themen
- Softwarearchitektur
- KI-Systeme
- Künstliche Intelligenz
- Machine Learning
- Generative KI
- MLOps
- LLMs
- Datenschutz
Dozenten
Sönke Magnussen
Projektleiter, Berater und Softwarearchitekt
Sönke Magnussen ist Projektleiter, Berater und Softwarearchitekt bei WPS– Workplace Solutions. Der Fokus seiner Arbeit liegt in der Transformation von größeren Systemen/Landschaften und Organisationen mit dem Ziel, die Systeme zukunftsfähig für die Digitalisierung oder andere große Herausforderungen aufzustellen. Meistens bedeutet dies eine Transformation hin zu modularen IT-Architekturen, Cloudtechnologie und DevOps, um damit eine agilere Anpassung von Software und einen flexibleren und sichereren Betrieb der IT-Systeme zu ermöglichen.
Inhalte
Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI:
- – Grundlagen von Machine Learning, Generative KI und LLMs.
- – Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.
Compliance, Security, Alignment:
- – EU AI Act, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.
- – Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.
Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen:
- – Design Patterns für KI-Systeme.
- – Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.
Datenmanagement und Datenverarbeitung:
- – Entwicklung von Datenpipelines.
- – Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.
Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen:
- – Skalierbarkeit, Monitoring und MLOps-Ansätze.
- – Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.
Systemarchitekturen für Generative KI:
- – Tools und Patterns für LLMs.
- – Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Fallstudien und Praxisprojekte:
- – Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.
Modul SWARC4AI | September 2025
