KI Strategie und ML Engineering
Künstliche Intelligenz & Machine Learning
Du brauchst Begleitung um bei deiner Reise in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ans Ziel zu kommen? Wir sind dabei.
Gemeinsam erkunden wir Schlüsselkonzepte, beginnend mit der KI-Strategie, die deine Organisation dabei unterstützt, die transformative Kraft von neuen Technologien zu nutzen.
Wir decken dabei das gesamte Feld von Machine Learning Engineering bis zu ML Ops ab, was die Grundlage für eine effiziente und skalierbare Umsetzung von Machine Learning Projekten ist.
Dabei lernen wir zum Beispiel die faszinierende Welt der generativen KI kennen. Ein Teil davon ist Natural Language Processing (NLP). Hier werden Large Language Models (LLM) durch Machine Learning (ML) trainiert. Du erfährst auch, dass Pre-Processing von entscheidender Bedeutung ist, um Rohdaten in aussagekräftige Informationen zu verwandeln.
Bist du bereit, die Tür zu einer Zukunft mit künstlicher Intelligenz zu öffnen? Wir begleiten dich auf einer spannenden Entdeckungsreise mit folgenden Services rund um KI und ML:
- KI Strategie und Use Case Management
- Data Science & Pre-Processing
- ML Engineering (Trainingsprozesse, Optimierung, Integration, Testing/QA, UX-Design)
- Computer Vision und Deep Learning
- MLOps (DevOps, (Cloud-)Infrastrukturen für Machine Learning, Automatisierung)
Unsere Services im Bereich KI und ML Engineering
→ KI-STRATEGIE UND USE CASE MANAGEMENT
Eine durchdachte KI-Strategie definiert klare Ziele, identifiziert, relevante Use Cases und integriert nahtlos KI in die Unternehmensvision.
Das Herzstück einer erfolgreichen KI-Strategie ist das Use Case Management. Hierbei geht es darum, spezifische Anwendungsgebiete für KI zu identifizieren, die einen messbaren Mehrwert für das Unternehmen bieten. Dies erfordert eine gründliche Analyse der vorhandenen Geschäftsprozesse, um potenzielle Bereiche zu identifizieren, in denen KI-Algorithmen und -Modelle eingesetzt werden können.
Ein strukturiertes Use Case Management ermöglicht es, realistische Erwartungen zu setzen, Ressourcen effizient einzusetzen und den ROI (Return on Investment) zu maximieren. Dies beinhaltet auch die Auswahl geeigneter KI-Technologien wie generative KI, mit z.B. Natural Language Processing (NLP) oder Themen wie Computer Vision, die optimal zu den identifizierten Use Cases passen.
→ DATA SCIENCE & PRE-PROCESSING: GRUNDLAGE FÜR DATENGETRIEBENE INNOVATION
Data Science und Pre-Processing bilden das Fundament für den Erfolg von Analysen und Erkenntnissen aus großen Datenmengen. Data Science, als interdisziplinäre Wissenschaft, kombiniert statistische Methoden, Machine Learning und fortgeschrittene Analysetechniken, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Der Schlüssel dazu liegt im Pre-Processing, einer kritischen Phase, in der Rohdaten bereinigt, strukturiert und für Analysen vorbereitet werden.
Pre-Processing umfasst Schritte wie die Beseitigung von fehlerhaften Daten, die Behandlung von fehlenden Werten und die Umwandlung von Daten in das benötigte Format. Durch Normalisierung und Standardisierung wird eine einheitliche Basis geschaffen. Dieser Prozess ist entscheidend, um die Qualität der Daten zu verbessern und verlässliche Ergebnisse in den folgenden Analysephasen zu gewährleisten.
→ ML Engineering
ML Engineering ist entscheidend für die Entwicklung von Machine Learning-Systemen. Es umfasst Trainingsprozesse, Optimierung, Integration, Testing/QA und UX-Design.
Der Trainingsprozess zielt darauf ab, Muster in Daten zu erkennen und zu generalisieren. Die Optimierung verbessert kontinuierlich die Genauigkeit und Effizienz von Modellen. Die Integration erfordert die nahtlose Anpassung an bestehende Systeme. Testing/QA gewährleisten Zuverlässigkeit und Robustheit. UX-Design ist wichtig, um Ergebnisse verständlich und effektiv zu präsentieren.
ML Engineering erfordert ein umfassendes Herangehen für robuste und effektive Systeme.
→ MLOps
MLOps verbindet Machine Learning mit DevOps, integriert bewährte Praktiken und automatisiert den gesamten ML-Lifecycle. Die Nutzung von (Cloud)-Infrastrukturen ermöglicht skalierbare Ressourcen. Automatisierung spielt eine Schlüsselrolle, beschleunigt den Entwicklungsprozess und verbessert das Deployment von ML-Modellen. Die agile Kombination von MLOps, DevOps und (Cloud)-Infrastrukturen optimiert die Effizienz und Zuverlässigkeit im gesamten ML-Lifecycle.
→ Computer Vision & Deep Learning
Unsere umgreifende Computer-Vision-Technologie, ist sorgfältig auf deine spezifischen Anforderungen zugeschnitten. Von dynamischen Echtzeitlösungen bis hin zu anpassbaren und optimierten Produkten bieten wir eine umfassende Palette an Services:
Wir nutzen beispielsweise modernste Deep-Learning-Algorithmen für fortschrittliche menschliche Bewegungsanalysen, um die Sicherheitsmaßnahmen im Bereich des autonomen Fahrens zu verbessern.
In den Bereichen Lieferkette, Logistik und Fertigung optimieren wir betriebliche Abläufe durch Aktivitätserkennung und modellieren präzise Wahrnehmungsmethoden für die automatisierte Qualitätskontrolle.
Beispiel: Generative KI
Referenzen im Bereich ML Engineering
KI für den steuerberatenden Berufsstand zum Ausprobieren
Die DATEV KI-Werkstatt ermöglicht frühzeitiges Testen von Anwendungen auf Basis generativer Künstlicher Intelligenz (KI). Exklusiv finden sich darauf frühe Prototypen für KI-Nutzungsszenarien im steuerberatenden, wirtschaftsprüfenden und rechtsberatenden Berufsstand.
Demografiebedingter Abfluss von Wissen
QualityMinds hat ein mehrschichtiges Konzept entwickelt, mit dem Organisationen und Unternehmen sogar gestärkt aus der anstehenden Transformation hervorgehen können. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz, speziell Large Language Models (LLM), kann Menschen in Unternehmen ermöglicht werden, das Wissen und die Erfahrung zu sichern.
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