Daten gibt es viele – aber wie werden sie so aufbereitet, dass KI tatsächlich damit arbeiten kann? In diesem Webinar lernen Sie, wie Datenbanken sinnvoll strukturiert werden, wie Sie mit SQL-Abfragen arbeiten und Daten für KI-Trainings vorbereiten – von der Bereinigung bis zum Preprocessing. Die Inhalte werden praxisnah vermittelt und zeigen Schritt für Schritt, wie Sie Ihre Daten KI-tauglich machen. Damit schaffen Sie die Grundlage, um KI-Modelle zuverlässig trainieren und im Unternehmensalltag einsetzen zu können.
Inhalte
- Einführung in Datenstrukturierung als Grundlage für KI-Projekte
- SQL-Grundlagen: SELECT, FROM, WHERE mit Praxisbeispielen
- ETL/ELT-Prozesse: Datalake vs. Datawarehouse und Anwendungsbeispiele
- Datensicherheit: Risiken wie SQL-Injection und Schutzmaßnahmen
- Preprocessing: Wichtige Methoden wie PCA, Normalisierung und Standardisierung
- Praxisaufgabe: Auswahl relevanter Sensordaten für einen KI-Trainingssatz
Ziele
- Sie verstehen, warum Datenstrukturierung der Schlüssel für erfolgreiche KI-Projekte ist.
- Sie lernen, SQL-Abfragen selbstständig zu erstellen und Datenbanken effizient zu nutzen.
- Sie kennen die Grundlagen von ETL/ELT-Prozessen und wissen, wann sie eingesetzt werden.
- Sie erkennen Gefahren wie SQL-Injection und wissen, wie Sie Ihre Daten schützen. Sie erhalten einen Überblick über Preprocessing-Methoden und deren Bedeutung für KI-Modelle.
Zielgruppe
- Grundlagen der Python-Programmierung werden vorausgesetzt. Diese werden in der Themenreihe KI Programmieren – Webinar: KI & Code für Einsteiger (1/6) vermittelt.
- Der Besuch der vorhergehenden Teile der Veranstaltungsreihe wird empfohlen. Eine Teilnahme ist jedoch auch ohne deren Besuch möglich. Es werden kurze Wiederholungen durchgeführt, in diesem Fall kann es jedoch vereinzelt zu inhaltlichen Verständnisproblemen kommen.
- Branchenübergreifend: Führungskräfte, Mitarbeitende und Interessierte aus KMU.
- Für den praktischen Teil ist Zugang zum Browser sowie Tastatur und Maus erforderlich.