Praktische Anwendungen von Künstlicher Intelligenz für IT-Berater
1. Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens
- Überblick über Anwendungen in der IT-Beratung
- Konzepte von neuronalen Netzen
- Einführung in Natural Language Processing (NLP)
- Technologien und Tools für KI-Anwendungen
- Ethik und gesellschaftliche Auswirkungen der KI
2. Datenanalyse und Datenmanagement
- Datenerhebung und Datenvorbereitung
- Data Flow Diagrams (DFD) als Planungswerkzeug
- Grundlagen der statistischen Analyse
- Einführung in Data Warehousing und Datenbanken
- SQL für Künstliche Intelligenz-Projekte
3. Maschinelles Lernen in der Praxis
- Überblick über verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens
- Supervised vs. Unsupervised Learning
- Feature Engineering und Model Evaluation
- Praktische Übungen zu ML-Modellen
4. Business Process Modeling und Anwendungsfälle
- Einführung in Business Process Modeling Notation (BPMN)
- Identifikation von Geschäftsanforderungen für KI-Anwendungen
- Anwendung von KI in Geschäftsprozessen
- Fallstudien er KI-Implementierungen
5. Entscheidungsfindung und Psychologie
- Einführung in die Psychologie der Entscheidungsfindung
- System 1 & 2: Kognitive Verzerrungen verstehen
- Entscheidungsmodelle und -frameworks
- Prompt Engineering für bessere Entscheidungsfindung
6. Zukunft der Künstlichen Intelligenz
- Trends und Technologien für zukünftige KI-Entwicklungen
- Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt und Berufsfelder
- Robustheit und Sicherheit von KI-Systemen
- Eigenes Projekt zu einer geplanten KI-Anwendung