AI mit Schwerpunkt auf Modelle Basierend auf Geschäftsdaten Entwickeln 1. Einführung in die Entwicklung von AI-Modellen basierend auf Geschäftsdaten: Definition und Bedeutung von AI-Modellen in der Geschäftsanalyse, Überblick über verschiedene Arten von AI-Modellen, Beispiele erfolgreicher AI-Modell-Anwendungen 2. Datenanalyse und -vorbereitung für AI-Modelle: Methoden zur Datenanalyse und -aufbereitung, Techniken zur Bereinigung und Normalisierung von Daten, Best Practices zur Auswahl geeigneter Datenquellen 3. Entwicklung von AI-Modellen für spezifische Geschäftsprobleme: Schritte zur Modellierung spezifischer Geschäftsprobleme, Integration von Geschäftsanforderungen in die Modellierung, Fallstudien zur Modellentwicklung 4. Implementierung und Testen von AI-Modellen: Techniken zur Implementierung von AI-Modellen in die Praxis, Methoden zum Testen und Validieren von Modellen, Feedbackschleifen zur Verbesserung von Modellen 5. Überwachung und Optimierung von AI-Modellen: Techniken zur Überwachung der Modell-Leistung, KPIs zur Bewertung der Effektivität von AI-Modellen, Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung 6. Ethische und rechtliche Aspekte der AI-Modellentwicklung: Diskussion ethischer Fragestellungen in der AI-Entwicklung, Regulatorische Anforderungen und Compliance, Risiken und Herausforderungen bei der Entwicklung von AI-Modellen 7. Praxisprojekt zur Entwicklung eines AI-Modells: Durchführung eines eigenen AI-Modell-Projekts, Präsentation der Ergebnisse und Feedback von Experten, Dokumentation des Projektverlaufs 8. Transfer und Reflexion der gelernten Inhalte: Reflexion über die erlernten Konzepte und deren Anwendung, Entwicklung eines individuellen Aktionsplans für die Umsetzung, Austausch von Erfahrungen mit anderen Teilnehmern