KI in IT-Projekten: Maschinelles Lernen und NLP

Einsatz von Künstlicher Intelligenz in IT-Projekten: ML und NLP

1. Einführung in Künstliche Intelligenz
- Was ist Künstliche Intelligenz?
- Übersicht über Maschinelles Lernen und NLP
- Anwendungsgebiete von KI in IT-Projekten

2. Maschinelles Lernen und Neuronale Netze
- Grundlagen des Maschinellen Lernens
- Überblick über Neuronale Netze
- Trainingsprozesse und Evaluierung von Modellen

3. Natural Language Processing (NLP)
- Einführung in NLP und seine Anwendungsfälle
- Techniken des NLP (Tokenisierung, Sentiment-Analyse)
- Large Language Models und ihre Implementierung

4. Prompt Engineering
- Grundlagen des Prompt Engineerings
- Erstellung effektiver Prompts für LLMs
- Anwendung von Prompt Engineering in Projekten

5. Datenflussdiagramme und Geschäftsprozessmodellierung
- Einführung in Datenflussdiagramme
- Business Process Modeling Notation (BPMN)
- Verknüpfung von KI mit Geschäftsprozessen

6. Analytics und Tracking Tools
- Einführung in Analytik und ihre Bedeutung
- Verwendung von Tracking-Tools zur Datenerhebung
- Anwendung von Analytics in KI-Projekten

7. Fallstudien und Praxisprojekte
- Analyse er KI-Konzepte in IT-Projekten
- Präsentation eigener Projekte
- Feedback und Verbesserungsvorschläge

8. Zukunftsaussichten und ethische Überlegungen
- Zukunft von KI in IT-Projekten
- Ethische Fragestellungen und Herausforderungen
- Ausblick auf weitere Entwicklungen in KI und NLP