• Generative KI in Aktion

Lernen Sie, wie Sie generative KI in Ihren Arbeitsalltag integrieren können. Als Anhaltspunkt liefern wir Fallstudien aus der Industrie. Gerne schneidern wir diese auf Ihre Branche zu.

Lernziel: Bessere Prompts schreiben, KI als persönliches Werkzeug

• Herausforderungen & Grenzen

Verstehen Sie die Risiken von KI, einschließlich Halluzinationen, Datensicherheitsproblemen und hoher Kosten. Erfahren Sie Strategien für den verantwortungsvollen und effektiven Einsatz von KI.

Lernziel: Wissen, wann KI Anwendungen nicht angebracht sind

• Zukunft der KI

KI ist in aller Munde. Wie jede Technologie wird auch KI an ihr Limit kommen und sich für spezifische Anwendungszenarien stabilisieren. Nutzen Sie unsere jahrelange Expertise!

Lernziel: Welche Anwendungsszenarien haben für uns Zukunft

• Wissensmanagement

In diesem Modul erkunden wir die Grundlagen des Wissensmanagements, einschließlich verschiedener Datenformate, Datenbanken und Transformationsmethoden. Sie lernen, wie Daten effizient gespeichert, organisiert und für die Analyse vorbereitet werden.

Lernziel: Verständnis von Datenstrukturen, Datenbanktechnologien und die Durchführung von Datenbereinigungs- und Transformationsprozessen.

• Datenanalyse

Hier konzentrieren wir uns auf fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse, darunter Clustering, Datenverwaltung und das Training von Modellen. Sie erfahren, wie Sie große Datensätze strukturieren, Muster identifizieren und Modelle trainieren, um präzise Vorhersagen zu treffen.

Lernziel: Clustering-Algorithmen, Verwaltung von Datenpipelines und die Optimierung von Trainingsprozessen für maschinelles Lernen.

• Analytische KI im Detail

Die Welt der analytischen KI umfasst Techniken wie Machine Learning und Clustering. Sie lernen, wie Daten analysiert und Muster erkannt werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Lernziel: Anwendung von Algorithmen zur Datenanalyse und die Interpretation von Ergebnissen

• Herausforderungen & Grenzen

Verstehen Sie die Risiken von KI, einschließlich Halluzinationen, Datensicherheitsproblemen und hoher Kosten. Erfahren Sie Strategien für den verantwortungsvollen und effektiven Einsatz von KI.

Lernziel: Wissen, wann KI Anwendungen nicht angebracht sind

• Datenanalyse

Hier konzentrieren wir uns auf fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse, darunter Clustering, Datenverwaltung und das Training von Modellen. Sie erfahren, wie Sie große Datensätze strukturieren, Muster identifizieren und Modelle trainieren, um präzise Vorhersagen zu treffen.

Lernziel: Clustering-Algorithmen, Verwaltung von Datenpipelines und die Optimierung von Trainingsprozessen für maschinelles Lernen.

• Beyond Generative KI

Generative KI kann an ihre Grenzen stoßen, insbesondere wenn es um präzise Datenanalyse oder komplexe Entscheidungsfindung geht. Doch auch hier gibt es Lösungen. Der gezielte Einsatz erfordert jedoch Fachwissen und eine klare Strategie, um effektive Ergebnisse zu erzielen.

Lernziel: Erste Erfahrungen mit kombinatorischer und analytischer KI

• Analytische KI im Detail

Die Welt der analytischen KI umfasst Techniken wie Machine Learning und Clustering. Sie lernen, wie Daten analysiert und Muster erkannt werden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Lernziel: Anwendung von Algorithmen zur Datenanalyse und die Interpretation von Ergebnissen

• Anwendungsentwicklung in der Praxis

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie eigene KI-Anwendungen entwickeln können. Wir stellen Ihnen einfache und effektive Methoden vor, um Ihre Ideen in funktionale Anwendungen umzusetzen. Sie erfahren, wie Sie Tools wie PyTorch, Huggingface und Low-Code-Plattformen nutzen können, um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Lernziel: Grundlagen der Anwendungsentwicklung, die Erstellung von Prototypen und die Implementierung von KI-Modellen in realen Anwendungen.