# Was ist AI Engineering?

Dabei handelt es sich um den Prozess, Modelle der künstlichen Intelligenz zu entwerfen und sie in Systeme umzuwandeln, die in der realen Welt funktionieren.

## Definition
Bei der künstlichen Intelligenz geht es nicht nur darum, ein Modell zu trainieren, sondern auch darum, wie dieses Modell in einer Anwendung verwendet wird. Es nimmt das Modell, füttert es mit Daten, behebt seine Fehler und fügt es in eine Schnittstelle ein, die von Menschen verwendet werden kann. Es ist die Brücke, die theoretische künstliche Intelligenz in ein praktisches Produkt verwandelt.

## So funktioniert es
Ingenieure bauen Datenpipelines auf, optimieren Modelle und verwalten die Infrastruktur, die das System am Laufen hält. Sie ergreifen außerdem Sicherheitsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass das Modell keine falschen Antworten gibt.

## Wo es eingesetzt wird
Sie arbeiten in Softwareunternehmen, autonomen Fahrzeugentwicklungsprozessen und Institutionen, die Big-Data-Analysen durchführen.

## Häufig verwechselt mit
Es wird mit Datenwissenschaft verwechselt; Der Datenwissenschaftler extrahiert die Bedeutung aus den Daten, und der Ingenieur für künstliche Intelligenz baut ein System auf, das diese Bedeutung verarbeitet.

## Häufige Fragen
**Ist es notwendig, Code zu kennen, um KI-Ingenieur zu werden?**
Ja, eine solide Softwarebasis ist für den Aufbau von Systemen und die Verwaltung von Modellen unerlässlich.

**Ist KI-Engineering nur das Trainieren von Modellen?**
Nein, das Modell live zu bringen, zu überwachen und zu aktualisieren ist ebenfalls ein großer Teil dieser Arbeit.


## Verwandte Begriffe
- [Machine Learning](/de/dictionary/machine-learning/)
- [Engineering Skills](/de/dictionary/engineering-skills/)
- [AI Agent](/de/dictionary/ai-agent/)

## Verwandte Werkzeuge
- [AI Engineering from Scratch](/de/discover/ai-engineering-from-scratch/)

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Quelle: TreScout Glossar · https://trescout.com/de/dictionary/ai-engineering/