Der Prompt-Engineer für Kunst und Design entwickelt präzise Anweisungen für KI-Systeme, die visuelle Inhalte generieren. Er formuliert durchdachte Eingabeaufforderungen, optimiert Parameter und verfeinert Anweisungen, um gewünschte ästhetische Ergebnisse zu erzielen. Seine Aufgaben umfassen das Experimentieren mit Bildgenerierungsalgorithmen, die Analyse von Output-Qualität sowie die Anpassung von Prompts für verschiedene Designkontexte. Der Prompt-Engineer benötigt Verständnis für Kunsttheorie, visuelle Gestaltungsprinzipien und algorithmische Prozesse, um zwischen menschlicher kreativer Intention und maschineller Interpretation zu vermitteln.
Generative KI & kreative Systeme - Informatikgestützte Gestaltung und Designprozesse der Zukunft• KI als kreativer Partner in Design & Kunst - Potenziale und Grenzen von generativer Kreativität
• Visuelles Gestalten mit generativer KI - Tools für Grafik, 3D und Architektur praktisch nutzen
• Digitale Kunst & Musik mit KI erschaffen - NFTs, Ownership & kreative Zusammenarbeit Mensch-Maschine
• KI für Content Creation & Storytelling - Werbekampagnen automatisieren & personalisieren mit KI
• Urheberrecht, Fairness & Transparenz in der KI-Kunst - Verantwortungsvolle Nutzung von generativer KI
• Kreative Innovation mit AR, VR & KI - Neue Dimensionen kreativer Erlebnisse gestalten
• Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
• KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• KI-Technologien und Enterprise-Integration
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung
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