Praxiswissen Softwarearchitektur für KI-Systeme

Grundlagen moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme Entwicklung skalierbarer, wartbarer und erweiterbarer KI-Lösungen Praktische Ansätze zur Integration von KI in bestehende IT-Landschaften In diesem Buch lernen Sie die zentralen Architekturkonzepte, die für den Entwurf und die Umsetzung von KI-Systemen notwendig sind, kennen. Es richtet sich an Softwareentwickler, Softwarearchitekten und Data Scientists, die Machine-Learning- und Generative-KI-Lösungen entwickeln und in bestehende Systeme einbinden wollen. Die Autoren waren maßgeblich an der Entstehung des SWARC4AI-Lehrplans beteiligt. Sie zeigen Ihnen, wie Sie grundlegende Prinzipien der Softwarearchitektur auf KI-Anwendungen anwenden können - von der Analyse spezifischer Qualitätsanforderungen über den Umgang mit Daten- und Modelllebenszyklen bis zur strukturierten Integration von KI-Komponenten in bestehende Softwarelandschaften. Neben den theoretischen Grundlagen lernen Sie Architektur-Patterns kennen, die im KI-Kontext besonders relevant sind. Dazu gehören Muster für Datenpipelines, Trainings- und Bereitstellungsarchitekturen, Modellverwaltung sowie das Zusammenspiel klassischer Komponenten mit KI-basierten Bausteinen. Anhand praxisnaher Beispiele lernen Sie, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie robust, erweiterbar und langfristig wartbar bleiben - zentrale Anforderungen in einer dynamischen technologischen Umgebung.