Python & KI verbindet grundlegendes Wissen über Künstliche Intelligenz mit praktischer Programmierung; in Python trifft KI, KI Grundlagen lernen Teilnehmende, wie KI-Systeme funktionieren, wie man Python einsetzt und wie sich Automatisierung, Textgenerierung und Datenanalyse sicher und ethisch in Arbeitsprozesse integrieren lassen.
Praxisbezug und berufliche PerspektivenDie Maßnahme zeigt konkrete Anwendungsszenarien in Marketing, Data Analytics, Kundenservice und Produktentwicklung, in denen Python & KI direkte Effizienzsteigerung und kreative Lösungen ermöglichen.
Die Teilnehmenden üben den Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung, Prompt Engineering und datenbasierten Entscheidungen; typische Einsatzbereiche sind Content-Erstellung, Reporting, Prozessautomatisierung und Prototyping.
Berufliche Perspektiven reichen von Data Analystin über Python Developerin bis zu Digitalisierungsberaterinnen und KI-Anwenderinnen in Fachabteilungen.
KI Grundlagen und praktische Anwendungen führt in Definition, Geschichte und Anwendungsfelder ein und erklärt maschinelles Lernen sowie Deep Learning leicht verständlich.
Teilnehmende erlernen Einsatzszenarien wie Textgenerierung, Bild- und Sprach-KI sowie Chatbots, testen Tools interaktiv und reflektieren ethische Aspekte, Datenschutz und Bias.
- Grundkonzepte von Künstlicher Intelligenz: Definition, Geschichte und Anwendungsfelder
- Maschinelles Lernen und Deep Learning verständlich erklärt
- Prompt Engineering und Formulierung effektiver Anfragen
- Textgenerierung, Datenanalyse und Content-Erstellung praktisch anwenden
- Reflexion zu Ethik, Datenschutz und Bias; Chancen und Risiken analysieren
Die Einheit stärkt die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und KI sicher in den Arbeitsalltag zu integrieren; Begriffswiederholungen wie KI, Künstliche Intelligenz und Prompt Engineering vertiefen das Verständnis.
KI und IT- Programmieren für die Zukunft: PythonKI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python vermittelt praxisorientiert Variablen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen sowie Best Practices für sauberen, modularen Code.
Teilnehmende planen, schreiben und debuggen eigene Skripte, nutzen Bibliotheken (math, datetime, statistics, json, re), behandeln Fehler mit try/except und setzen KI-gestützte Tools zum Testen und Refaktorieren ein.
- Einführung in Python, Datentypen und Operatoren
- Bedingungen (if, elif, else) und Schleifen (for, while)
- Funktionen, Parameter, Rückgabewerte und Modularisierung
- Listen, Dictionaries und Datenverarbeitung
- Debugging, Fehlerbehandlung und Nutzung von Libraries
Praxisprojekte wie Quiz, Mini-Rechner oder Datenauswertung verknüpfen Programmierkenntnisse mit KI-unterstützten Arbeitsmethoden; Teilnehmende entwickeln die Kompetenz, Python zielgerichtet für Automatisierung und Analyse einzusetzen und ..weiterzuentwickeln.