
BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Software Architecture Camp - ECPv4.6.14.1//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:Software Architecture Camp
X-ORIGINAL-URL:https://software-architecture-camp.de
X-WR-CALDESC:Veranstaltungen für Software Architecture Camp
BEGIN:VEVENT
DTSTART;VALUE=DATE:20261214
DTEND;VALUE=DATE:20261217
DTSTAMP:20260703T154714
CREATED:20251127T145044Z
LAST-MODIFIED:20260618T064258Z
UID:27868-1797206400-1797465599@software-architecture-camp.de
SUMMARY:Modul SWARC4AI | 14. - 16. Dezember 2026 | Online
DESCRIPTION:		\n						\n						\n					\n			\n						\n				\n									Location & Hotelbuchung​								\n				\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n									Hotel Coffee FellowsClarita-Bernhard-Str. 881249 München   Sie können Ihre Unterkunft direkt unter den folgenden Kontaktdaten reservieren:   Telefon:  +49 (0)89 80 90 99 70 E-Mail: reservation@coffee-fellows-hotels.com 								\n				\n					\n		\n				\n			\n						\n				\n							\n			\n		\n						\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n																														\n				\n					\n		\n				\n			\n						\n				\n																														\n				\n					\n		\n				\n			\n						\n				\n																														\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n									Das Hotel liegt im Westen von München und verfügt über helle Zimmer\, voll ausgestattete Tagungsräume und ein gemütlicher Coffeeshop zum Arbeiten oder Entspannen.								\n				\n					\n		\n					\n		\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n					Modul SWARC4AI - Softwarearchitektur für KI-Systeme				\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n									Kompetenzbereich Methodik: 10 Credit PointsKompetenzbereich Technik: 20 Credit Points 								\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n					Anmeldung				\n				\n				\n				\n									 Frühbucherpreis: Bis zum 05. November 2026 sparen Sie  bis zu 250 € beim Ticketkauf!								\n				\n				\n				\n					\n//  -1) {\n			trackingIsDisabled = true;\n        }\n        var data = {trackingdisabled: trackingIsDisabled\, cid: trackers[i].get('clientId')\, trackerid:trackers[i].get('trackingId')}; \n        alreadySendPropertyID = true;\n       	event.source.postMessage(JSON.stringify(data)\, origin); \n      }\n    }\n  } catch(e) { \n   // console.log(e);  \n   }  \n } \n\nif (window.addEventListener) { \n  window.addEventListener('message'\, xDomainHandler\, false); \n} else if (window.attachEvent) { \n  window.attachEvent('onmessage'\, xDomainHandler); \n} // ]]>\n(function($) { $(document).ready(function() {function getUrlVars() { var vars = {}; var parts = window.location.href.replace(/[?&]+([^=&]+)=([^&]*)/gi\, function(m\, key\, value) { vars[key] = value; }); return vars; } var first = getUrlVars()["go"]; if (first == undefined) { currentPath = $(location).attr('href'); if (($.browser.webkit) || ($.browser.msie)) { window.location.replace("https://iframe-wptickets.sandsmedia.com/sandsRedirect.php?where=" + currentPath);} } }); })(jQuery);\n    \n        \n    	Diese Seite benötigt die Unterstützung von Frames durch Ihren Browser. \n    	Bitte nutzen Sie einen Browser\, der die Darstellung von Frames unterstützt\, damit das Ticketverkauf Widget angezeigt werden kann.\n		This page requires iframes browser support. Please use a browser that supports the display of iframes so that the ticket sale widget can be displayed.\n    	\n    \n    				\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n					Architekturen für die Welt der künstlichen Intelligenz gestalten				\n				\n				\n				\n									Das Modul SWARC4AI vermittelt die Grundlagen und Methoden zur Gestaltung moderner Softwarearchitekturen für KI-Systeme. Es befähigt Teilnehmende\, KI-Komponenten wie Machine Learning und Generative KI in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und hybride Lösungen zu entwickeln\, die Skalierbarkeit\, Sicherheit und Erklärbarkeit gewährleisten. 								\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n					Architekturdokumentation - Softwarearchitekturen festhalten und kommunizieren – mit Matthias Bohlen				\n				\n				\n				\n									Kompetenzbereich Methodik: 20 Credit Points								\n				\n				\n				\n					Inhalte				\n				\n				\n				\n									Im Rahmen dieses Workshops erarbeiten die Teilnehmer:innen ausgewählte Zutaten einer Architekturdokumentation\, stellen sich die Ergebnisse gegenseitig vor und leiten unter Anleitung und mit den Rückmeldungen des Workshopleiters Erkenntnisse daraus ab. Wo möglich arbeiten wir in der Veranstaltung an Ihrem Projekt. Die Inhalte decken sich mit denen des Präsenz-Trainings. Informationen dazu finden Sie auf der Übersichtsseite des Moduls ADOC.								\n				\n				\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n				\n				\n					Agenda				\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										Ziele und Zielgruppen von Architekturdokumentation\n									\n								\n											\n													\n										arc42 im Überblick\, Zusammenspiel der Bestandteile\n									\n								\n											\n													\n										Architekturrelevante Anforderungen\n									\n								\n											\n													\n										Entscheidungen und Prinzipien festhalten\n									\n								\n											\n													\n										Sichten\, Notation am Beispiel UML\n									\n								\n											\n													\n										Querschnittliche Aspekte\n									\n								\n											\n													\n										Dokumentieren während des Entwurfs vs. Dokumentation im Nachhinein\n									\n								\n											\n													\n										Auswahl und Detailtiefe von Dokumentationsbestandteilen\n									\n								\n											\n													\n										Strukturierung von Dokumentationsbestandteilen in arc42\n									\n								\n											\n													\n										Peer-Review von Dokumentation\n									\n								\n											\n													\n										Werkzeugfrage\n									\n						\n						\n				\n				\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n				\n				\n					Trainer				\n				\n				\n				\n											\n			\n	        		\n						\n						\n					        \n				            	\n																	\n				        	\n				        	\n								Jan-Torben Evers\n	    					\n						    \n						    Jan-Torben Evers studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Fachhochschule Wedel und der University of Abertay Dundee. Bereits während seines Bachelorstudiums konnte er erste Erfahrungen im Bereich agiler Projekte und Business Intelligence sammeln. Während des Masterstudiums entdeckte er seine Leidenschaft für große Datenmengen und statistische Zusammenhänge.\n\nZu seinen Lieblings-Themen gehören Machine Learning\, klassisches Business Intelligence und Big Data.						    \n							\n						\n	\n						\n							\n									\n				\n				\n				\n					Trainingszeiten				\n				\n				\n				\n							\n\n						\n				\n								\n			\n			\n						\n\n				\n									\n						Täglich: 9:00 bis 17:00 Uhr					 \n				\n			\n			\n		\n						\n				\n				\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n				\n				\n					Location				\n				\n				\n				\n									Die Veranstaltung findet online statt. 								\n				\n				\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n					Warum Softwarearchitektur für KI-Systeme entscheidend ist				\n				\n				\n				\n									SWARC4AI ist ein Advanced-Level-Modul des iSAQB. Es bietet eine fundierte Einführung in die Herausforderungen und Möglichkeiten\, die KI-Systeme an moderne Softwarearchitekturen stellen. Teilnehmer:innen lernen\, wie sie robuste Datenpipelines entwickeln\, Sicherheits- und Datenschutzanforderungen umsetzen und spezifische Architekturmuster für KI-Systeme entwerfen. Das Training verbindet theoretische Konzepte mit praxisnahen Übungen\, um KI-Lösungen nahtlos in IT-Landschaften zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen Themen wie Qualitätsmerkmale für KI-Anwendungen\, MLOps und der Einsatz von Generative-KI-Technologien wie LLMs. IT-Technologien wie LLMs. 								\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n				\n				\n					Lernziel				\n				\n				\n				\n									Das Modul SWARC4AI lehrt Teilnehmer:innen\, wie sie KI- und traditionelle Softwaresysteme miteinander verbinden\, KI-Architekturen entwerfen und spezifische Anforderungen wie Skalierbarkeit\, Erklärbarkeit und Sicherheit umsetzen können. Ziel ist es\, zukunftsfähige und robuste Architekturen für KI-Systeme zu schaffen. Credits: 10 methodische Punkte\, 20 technische Punkte. Alle Infos finden Sie auch im Lehrplan der iSAQB. 								\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n				\n				\n					Agenda				\n				\n				\n				\n									Einführung in softwarearchitekturrelevante Konzepte für KI: 								\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										Grundlagen von Machine Learning\, Generative KI und LLMs.\n									\n								\n											\n													\n										Unterschiede zwischen KI-Systemen und klassischer Software.\n									\n						\n						\n				\n				\n				\n									Compliance\, Security\, Alignment: 								\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										EU AI Act\, Datenschutz und Sicherheitsanforderungen.\n									\n								\n											\n													\n										Schutz vor Adversarial Attacks und Data Poisoning.\n									\n						\n						\n				\n				\n				\n									Entwurf und Entwicklung von KI-Systemen: 								\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										Design Patterns für KI-Systeme.\n									\n								\n											\n													\n										Integration von Machine Learning in bestehende Architekturen.\n									\n						\n						\n				\n				\n				\n									Datenmanagement und Datenverarbeitung: 								\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										Entwicklung von Datenpipelines.\n									\n								\n											\n													\n										Strategien und Werkzeuge für Data Engineering.\n									\n						\n						\n				\n				\n				\n									Qualitätsmerkmale für den Betrieb von KI-Systemen: 								\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										Skalierbarkeit\, Monitoring und MLOps-Ansätze.\n									\n								\n											\n													\n										Ressourceneffizienz und Überwachung von KI-Systemen.\n									\n						\n						\n				\n				\n				\n									Systemarchitekturen für Generative KI: 								\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										Tools und Patterns für LLMs.\n									\n								\n											\n													\n										Retrieval-Augmented Generation (RAG).\n									\n						\n						\n				\n				\n				\n									Fallstudien und Praxisprojekte: 								\n				\n				\n				\n							\n							\n											\n													\n										Anwendung der erlernten Konzepte in realen Szenarien.\n									\n						\n						\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n				\n				\n					Voraussetzungen				\n				\n				\n				\n									Teilnehmer:innen sollten über grundlegende Kenntnisse in Machine Learning\, Datenverarbeitung und Softwarearchitektur verfügen\, um von diesem Modul zu profitieren. Diese Voraussetzungen stellen sicher\, dass die Inhalte des Moduls direkt in die Praxis umgesetzt werden können. 								\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n						\n					\n			\n						\n				\n							\n			\n						\n		\n						\n				\n				\n				\n					Trainer 				\n				\n				\n				\n											\n			\n	        		\n						\n						\n					        \n				            	\n																	\n				        	\n				        	\n								Jan-Torben Evers\n	    					\n						    \n						    Jan-Torben Evers studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Fachhochschule Wedel und der University of Abertay Dundee. Bereits während seines Bachelorstudiums konnte er erste Erfahrungen im Bereich agiler Projekte und Business Intelligence sammeln. Während des Masterstudiums entdeckte er seine Leidenschaft für große Datenmengen und statistische Zusammenhänge.\n\nZu seinen Lieblings-Themen gehören Machine Learning\, klassisches Business Intelligence und Big Data.						    \n							\n						\n	\n						\n							\n									\n				\n					\n		\n					\n		\n				\n		
URL:https://software-architecture-camp.de/termine/modul-swarc4ai-dezember-2026-online/
LOCATION:online
CATEGORIES:Advanced Level,Modul SWARC4AI - Software Architektur für KI-Systeme,Modul SWARC4AI Dezember 2026 Online
END:VEVENT
END:VCALENDAR