AI-2 Systems Project - Cheatsheet

Risikomanagement und Risikoanalyse in KI-Projekten

Definition:

Identifikation, Bewertung und Überwachung von Risiken in KI-Projekten zur Minimierung und Bewältigung potenzieller negativer Auswirkungen.

Details:

• Risikoarten: technische, rechtliche, ethische, Geschäftsrisiken
• Schritte der Risikoanalyse: Risikoidentifikation, -bewertung (Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen), -priorisierung
• Risikomanagementstrategien: Vermeidung, Minderung, Übertragung, Akzeptanz
• Monitoring und Review: kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Strategien
• Nutzen von Tools und Frameworks: z.B. Risikomatrix
• Wichtiger Teil der Projektplanung und -durchführung

Zeitplanung und Ressourcenmanagement speziell für KI-Projekte

Definition:

Wichtige Aspekte zur Planung und Verwaltung von Zeit und Ressourcen für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten.

Details:

• Zeitplanung: Bestimme Projektphasen, Milestones und Deadlines
• Ressourcenallokation: Weise Teammitglieder, Hardware und Budget zu
• Projektmanagement-Tools: Nutze JIRA, Trello, MS Project
• Risikomanagement: Identifiziere und bewältige potenzielle Risiken frühzeitig
• Iterative Ansätze: Implementiere agile Methoden wie Scrum und Kanban
• Evaluation: Überwache Fortschritt und Effizienz anhand von KPIs
• Kommunikation: Stelle regelmäßige Meetings und Updates sicher

Implementierung von Machine Learning Algorithmen in Python

Definition:

Implementierung von Machine Learning Algorithmen in Python

Details:

• Python-Bibliotheken: NumPy, pandas, scikit-learn
• Datenvorverarbeitung: Normalisierung, Splitten in Trainings- und Testdaten
• Modelltraining: Auswahl des Algorithmus, Hyperparameter-Tuning
• Modellbewertung: Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall
• Wichtige Algorithmen: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, k-NN, SVMs, neuronale Netze
• Pipelines: scikit-learn Pipelines zur Wiederholbarkeit und Automatisierung
• Visualisierung: Matplotlib, Seaborn zur Darstellung der Ergebnisse

Auswahl und Optimierung von Machine Learning Ansätzen

Definition:

Auswahl und Optimierung von ML-Ansätzen: Auswahl geeigneter Modelle und Hyperparameter-Tuning zur Performanceverbesserung.

Details:

• Modellwahl erfolgt basierend auf Aufgabenart (z.B. Klassifikation, Regression).
• Hyperparameter-Tuning: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization, etc.
• Feature-Engineering: Auswahl relevanter Merkmale zur Verbesserung der Modellleistung.
• Cross-Validation zur Validierung der Generalisierbarkeit.
• Evaluierung: Metriken wie Accuracy, F1-Score, MSE, etc.
• Automatisierte ML-Ansätze (AutoML) zur Effizienzsteigerung.

Grundlagen der Systemarchitektur für intelligente Systeme

Definition:

Grundlagen der Systemarchitektur für intelligente Systeme befasst sich mit den Prinzipien und Methoden zur Strukturierung und Organisation von Komponenten in KI-Systemen.

Details:

• Komponenten: Sensoren, Aktoren, Datenverarbeitungseinheiten, Kommunikationsmodule.
• Architekturmuster: Schichtenarchitektur, Mikroservices, Ereignisgesteuerte Architektur.
• Schwerpunkte: Modularität, Skalierbarkeit, Wartbarkeit, Robustheit.
• Werkzeuge: UML-Diagramme, Architektur-Frameworks, Simulationstools.
• Bewährte Verfahren: Kapselung von Funktionen, minimale Schnittstellen, Asynchronität.
• Beispiele: Robotersteuerung, Automatisierte Diagnose, Smart Home Systeme.

Modellierung und Simulation von Anwendungsszenarien

Definition:

Erstellen von Modellen für spezifische Anwendungsszenarien und deren Simulation, um Verhalten und Leistung unter verschiedenen Bedingungen zu analysieren.

Details:

• Verwendung von mathematischen und physikalischen Modellen zur Beschreibung des Szenarios.
• Simulationstools und -techniken wie Monte-Carlo-Simulation oder Diskrete-Ereignis-Simulation.
• Modellvalidierung und -verifizierung zur Sicherstellung der Genauigkeit.
• Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Produktion, Verkehrssysteme.
• Ziel: Optimierung und Problemlösung durch Analyse des Simulationsoutputs.
• Typische Auswertungen: Reaktionszeiten, Durchsatz, Ressourcenauslastung.

Kommunikationstechniken und Aufgabenverteilung in Teams

Definition:

Effektive Kommunikationstechniken und klare Aufgabenverteilung sind entscheidend für den Erfolg von Teamprojekten, insbesondere in technischen und Informatikprojekten.

Details:

• Regelmäßige Meetings und Stand-up Meetings zur Synchronisation.
• Verwendung von digitalen Kommunikationswerkzeugen (z.B. Slack, Microsoft Teams).
• Klare Rollenverteilung (Scrum Master, Product Owner, Entwickler).
• Verwendung von Tools zur Aufgabenverteilung und -verfolgung (z.B. Jira, Trello).
• Dokumentation und Protokollierung von Fortschritten und Entscheidungen.
• Feedback-Schleifen und Retrospektiven zur kontinuierlichen Verbesserung.

Testen und Validieren von KI-Modellen

Definition:

Prozess zur Überprüfung der Genauigkeit und Leistung von KI-Modellen.

Details:

• Trainingsdaten, Validierungsdaten, Testdaten trennen
• Overfitting vermeiden
• Hyperparameter-Tuning
• Kreuzvalidierung (k-fold)
• Evaluation mit Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score
• Confusion Matrix verwenden
• ROC-Kurve und AUC