Eine skalierbare Infrastruktur für Mentoring-Unterstützung mit verteilter künstlicher Intelligenz

Ralf Klamma und Alexander Neumann (RWTH Aachen);
Alexander Pögelt (HTWK Leipzig)

Abstract

In diesem Beitrag stellen wir die Anforderungen einer skalierbaren Infrastruktur für personalisiertes Mentoring vor. Wir stellen die umgesetzte Architektur vor und zeigen Anhand eines Beispiels wie heterogene Daten zusammenfließen und in ein standardisiertes Format überführt werden. Mit den Beispielen gehen wir über in einen Ausblick auf weitere Möglichkeiten, die sich durch die Einbindung von KI-Microservices ergibt.