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KI-Projekt Konfigurator
Strukturierte KI-Entwicklung mit allen relevanten Parametern.
Schritt
1
von
6
Projektumfang & Service Auswahl
Entwicklungspaket
Small: MVP (2-6 Wochen). Medium: Produktionsreif (6-12 Wochen). Enterprise: Vollständige Platform (12-24 Wochen).
Paket auswählen
Small - MVP & Proof of Concept
Medium - Production Ready System
Enterprise - Full AI Platform
Primärer KI-Service
Machine Learning: Vorhersagen. Computer Vision: Bildanalyse. NLP: Textverarbeitung. Web-Apps: Benutzeroberflächen.
Service auswählen
Machine Learning & Deep Learning
Computer Vision & Bildverarbeitung
NLP & Language Models
KI-Web-Apps & Dashboards
Problem Definition & ML Ansatz
ML-Problem Kategorie
Klassifikation: Kategorien vorhersagen. Regression: Zahlenwerte. Objekterkennung: Gegenstände finden. Clustering: Daten gruppieren.
Kategorie auswählen
Klassifikation (Kategorien vorhersagen)
Regression (Zahlenwerte vorhersagen)
Clustering (Gruppen finden)
Objekterkennung in Bildern
Bildklassifikation
Textklassifikation
Empfehlungssysteme
Anomalieerkennung
Zeitreihenanalyse
Andere/Kombiniert
Geschäftsproblem & Use Case Beschreibung
Beschreiben Sie das konkrete Problem: Welche Aufgabe automatisieren? Welcher Prozess optimieren? Welche Entscheidungen unterstützen?
Datenstruktur & Verfügbarkeit
Verfügbare Datenquellen
CSV/Excel: Tabellendaten. Datenbanken: Strukturierte Infos. APIs: Live-Daten. Bilder/Videos: Visuelle Daten.
CSV/Excel Dateien
Datenbanken (SQL/NoSQL)
APIs & Streaming Daten
Bilder & Videos
Textdokumente
Sensor- & IoT-Daten
Datenvolumen
Klein: <10.000. Mittel: 10K-1M. Groß: 1M-100M. Enterprise: >100M Datenpunkte.
Volumen auswählen
Klein (< 10.000 Datenpunkte)
Mittel (10K - 1M Datenpunkte)
Groß (1M - 100M Datenpunkte)
Enterprise (> 100M Datenpunkte)
Gewünschtes Ergebnis (Output)
Was soll die KI ausgeben? z.B. 'OK/Defekt', 'Preis €1000-50000', 'Wahrscheinlichkeit 0-100%'.
Erfolgsmetriken & Qualitätsziele
Primäre Evaluation Metrik
Accuracy: Gesamtgenauigkeit. Precision: Wenige falsch-positive. Recall: Wenige falsch-negative. RMSE: Durchschnittsfehler.
Metrik auswählen
Accuracy (Gesamtgenauigkeit)
Precision (Präzision)
Recall (Vollständigkeit)
F1-Score (Balance)
AUC-ROC
MAE (Mittlerer absoluter Fehler)
RMSE (Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers)
R² (Bestimmtheitsmaß)
MAPE (Mittlerer absoluter prozentualer Fehler)
IoU (Intersection over Union)
mAP (mean Average Precision)
Pixel Accuracy
BLEU Score
ROUGE Score
Perplexity
Angestrebte Performance
Konkrete Ziele: '95% Genauigkeit', 'Fehler unter €1000', 'Antwortzeit unter 200ms'.
Geschäfts-KPIs & ROI-Metriken
Messbare Ziele: Kosteneinsparung €/Jahr, Zeitersparnis Stunden/Tag, Qualitätssteigerung %, Umsatzsteigerung.
Deployment & Infrastruktur
Bevorzugte Deployment-Architektur
On-Premise: Eigene Server, maximale Kontrolle. Cloud: AWS/Azure/GCP, skalierbar. Hybrid: Kombination.
Architektur auswählen
On-Premise (Eigene Server)
Private Cloud
Public Cloud (AWS)
Public Cloud (Azure)
Public Cloud (Google Cloud)
Hybrid (Kombination)
Spezielle Hardware-Anforderungen
GPU: Für Deep Learning. Edge: Lokale Geräte. Auto-Scaling: Automatische Anpassung. Container: Skalierbare Systeme.
GPU-Beschleunigung erforderlich
Edge Computing
Mobile/Embedded Systeme
Auto-Scaling
Container-Orchestration
Standard-Hardware ausreichend
Compliance & Sicherheitsanforderungen
DSGVO: EU-Datenschutz. ISO 27001: Informationssicherheit. Healthcare: Medizinische Daten. Financial: Finanzdaten.
DSGVO/GDPR
ISO 27001
Healthcare (HIPAA)
Financial Services (PCI DSS)
End-to-End Verschlüsselung
Audit Logging
Kontaktdaten & Projektdetails
Name
E-Mail
Unternehmen
Position
Projektbudget
Budget hilft uns, Umfang und Technologien zu empfehlen.
Budget auswählen
€10.000 - €25.000
€25.000 - €50.000
€50.000 - €100.000
€100.000 - €250.000
€250.000+
Gewünschter Projektstart
Timeline auswählen
Sofort
Innerhalb 1 Monat
1-3 Monate
3-6 Monate
Flexibel
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Ich akzeptiere die
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