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Green AI: KI nachhaltig planen, bauen, betreiben

Seminar - PROKODA GmbH

Green AI: KI nachhaltig planen, bauen, betreiben
Termin Ort Preis*
04.05.2026- 05.05.2026 online 1.297,10 €
04.05.2026- 05.05.2026 München 1.297,10 €
10.08.2026- 11.08.2026 online 1.297,10 €
10.08.2026- 11.08.2026 München 1.297,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Green AI Grundlagen und Messbarkeit
    • Warum KI-Workloads so viel Energie ziehen: Training, Inferenz, Datenpipelines
    • Wichtige Kennzahlen: kWh, CO2e, PUE, WUE, GPU-Auslastung, Token- und Request-Kosten
    • Mess-Setup: Cloud-Metering, On-Prem-Telemetrie, Modell- und Pipeline-Logging
  • Strategie: Von Use Case bis Betriebsmodell
    • Use-Case-Scoring: Nutzen, Risiko, Energieprofil, Datenreife
    • Make-or-Buy: Foundation Model, Fine-Tuning, RAG, klassisches ML
    • Governance: Policies, Freigaben, Budgets, Green-KPIs in OKRs
  • Effiziente Modell- und Systemarchitektur
    • RAG statt Retraining: Retrieval-Design, Chunking, Caching, Vektordatenbanken
    • Modellwahl: kleinere Modelle, Distillation, Quantization, LoRA und Adapter
    • Inference-Optimierung: Batching, Streaming, Rate Limits, Prompt- und Kontext-Reduktion
  • Daten: Weniger, besser, sauberer
    • Datenerhebung und -speicherung: Datenminimierung, Retention, Tiering
    • Feature- und Embedding-Strategien: Reuse, Versionierung, Drift-Checks
    • Qualität statt Masse: Labeling-Strategien, Sampling, Synthetic Data mit Leitplanken
  • Cloud, Rechenzentrum und Beschaffung
    • Regionenwahl und Carbon-Awareness: Timing, Standort, Strommix
    • Hardware-Entscheidungen: GPU-Generationen, CPU vs GPU, Speicherausbau
    • FinOps und GreenOps verzahnen: Budgets, Tagging, Chargeback
  • Compliance, Reporting und Kommunikation
    • Nachweisfähigkeit: Audit-Trails, Modellkarten, Datenkarten, Dokumentation
    • Reporting für Management: CO2e pro Use Case, pro Request, pro Monat
    • Change und Enablement: Leitlinien für Teams, Produkt und Einkauf
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von KI-Use-Cases und typischen Cloud- oder IT-Betriebsmodellen.
  • Hilfreich sind Erfahrungen mit Metriken, Monitoring oder Kostenstellenlogik, aber nicht zwingend.
Zielgruppe:
  • IT- und Digitalverantwortliche, die KI-Portfolios steuern
  • Data Science und ML Engineering, die Modelle produktiv betreiben
  • Cloud-, Plattform- und DevOps-Teams mit Kosten- und Performanceverantwortung
  • Produktmanagement und Tech Leads, die KI-Features priorisieren
  • Für alle, die KI messbar nachhaltiger und wirtschaftlicher machen wollen
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