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Praxiswissen Softwarearchitektur für KI-Systeme. Grundlagen, Konzepte, Techniken und Plattformen, Aus- und Weiterbildung zum Certified Professional for Software Architecture¶- Advanced Level¶- nach iSAQB®-Standard
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- Nombre de pages350
- Date de parution30/09/2026
- FormatePub
- ISBN978-3-98890-311-2
- EAN9783988903112
- Protection num.Digital Watermarking
- Infos supplémentairesepub
- Éditeurdpunkt.verlag
Résumé
Das Buch zum Lehrplan »Certified Professional for Software Architecture - Softwarearchitektur für KI-Systeme« ¶.Einführung in moderne Softwarearchitekturen für KI-Systeme¶.Know-how zur Entwicklung skalierbarer, wartbarer und erweiterbarer KI-Lösungen¶.Praxisnahes Wissen zur Integration von KI in bestehende IT-Landschaften¶Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über moderne Softwarearchitekturkonzepte für KI-Systeme.
Ziel ist es, leistungsfähige, skalierbare und nahtlos integrierbare KI-Lösungen zu entwerfen. Es richtet sich an Softwareentwickler, Architekten und Data Scientists, die sich mit der Entwicklung von Machine-Learning- und generativen KI-Systemen beschäftigen.¶Sie lernen, wie Sie die Prinzipien der Softwarearchitektur bei der Planung und Implementierung von KI-Anwendungen gezielt einsetzen können, um diese optimal in bestehende Softwaresysteme zu integrieren.
Neben den theoretischen Grundlagen werden praktische Modellierungs- und Architekturwerkzeuge vorgestellt, mit denen sich hybride Systeme entwerfen lassen, die sowohl KI- als auch traditionelle Softwarekomponenten enthalten.¶Ein besonderer Fokus liegt auf der Vermittlung kommunikativer Fähigkeiten, um eine einheitliche Sprache zwischen den verschiedenen Experten zu etablieren. Anhand praxisnaher Beispiele und bewährter Architekturansätze wird vermittelt, wie KI-Systeme so gestaltet werden können, dass sie skalierbar, wartbar und erweiterbar bleiben - essenzielle Eigenschaften in einer sich schnell verändernden Technologielandschaft.
Ziel ist es, leistungsfähige, skalierbare und nahtlos integrierbare KI-Lösungen zu entwerfen. Es richtet sich an Softwareentwickler, Architekten und Data Scientists, die sich mit der Entwicklung von Machine-Learning- und generativen KI-Systemen beschäftigen.¶Sie lernen, wie Sie die Prinzipien der Softwarearchitektur bei der Planung und Implementierung von KI-Anwendungen gezielt einsetzen können, um diese optimal in bestehende Softwaresysteme zu integrieren.
Neben den theoretischen Grundlagen werden praktische Modellierungs- und Architekturwerkzeuge vorgestellt, mit denen sich hybride Systeme entwerfen lassen, die sowohl KI- als auch traditionelle Softwarekomponenten enthalten.¶Ein besonderer Fokus liegt auf der Vermittlung kommunikativer Fähigkeiten, um eine einheitliche Sprache zwischen den verschiedenen Experten zu etablieren. Anhand praxisnaher Beispiele und bewährter Architekturansätze wird vermittelt, wie KI-Systeme so gestaltet werden können, dass sie skalierbar, wartbar und erweiterbar bleiben - essenzielle Eigenschaften in einer sich schnell verändernden Technologielandschaft.
