Unterthema: Continuous Integration
Continuous Integration (CI) ist ein softwaretechnischer Ansatz, der die kontinuierliche Integration von Codeänderungen in ein gemeinsames Repository ermöglicht. Im Rahmen der künstlichen Intelligenz (KI) spielt CI eine wesentliche Rolle, um sicherzustellen, dass Modelle und Algorithmen effizient und zuverlässig entwickelt, getestet und bereitgestellt werden. CI ermöglicht Entwicklern, häufige und automatische Tests durchzuführen, was die Wahrscheinlichkeit verringert, dass neue Codeänderungen bestehende Funktionalität brechen. Für KI-Projekte bedeutet dies, dass Data Scientists und Machine Learning Engineers sicherstellen können, dass Modelldatenpipelines, Trainingsalgorithmen und Evaluierungsskripte konsistent und reproduzierbar sind. CI hilft dabei, automatisch Tests für Modelldaten und -leistung durchzuführen, sodass frühzeitig Bugs oder Leistungsprobleme identifiziert und behoben werden können. Dies ist besonders wichtig in der KI-Entwicklung, da häufig große Datenmengen und komplexe Algorithmen beteiligt sind.
Ein ähnliches Unterthema ist Automatisierte Tests. Erfahren Sie mehr über Automatisierte Tests in der Künstlichen Intelligenz und finden Sie KI Kurse und Weiterbildungen, die dieses Thema behandeln.
Seminar Machine Learning Operations (MLOps)
Kurse und Trainings, die sich mit dem Thema Continuous Integration in der künstlichen Intelligenz beschäftigen, sind oft Teil umfassenderer Programme, die Softwareentwicklungspraktiken und maschinelles Lernen kombinieren. Diese Kurse richten sich in der Regel an Data Scientists, Machine Learning Engineers, Softwareentwickler und DevOps-Ingenieure, die an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und KI arbeiten. Typische Kursinhalte umfassen die Implementierung und Konfiguration von CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Deployment) speziell für KI-Projekte, Testmethoden für maschinelle Lernmodelle, automatisches Modelltraining und -bereitsstellung sowie die Nutzung von CI-Tools wie Jenkins, GitLab CI, Travis CI und anderen Plattformen. Ziel dieser Kurse ist es, den Teilnehmern die Fähigkeiten zu vermitteln, eine nachhaltige und skalierbare Infrastruktur für die KI-Entwicklung aufzubauen und zu warten.