Generative AI 1. Einführung in generative KI-Technologien: Definition und Grundlagen der generativen KI, Überblick über Anwendungsgebiete und Technologien, Einfluss von generativer KI auf verschiedene Branchen 2. Techniken der generativen KI: Ein Überblick: Vergleich verschiedener generativer Modelle (GANs, VAEs), Anwendung von Transferlernen in generativen Modellen, Best Practices für das Training generativer KI 3. Praktische Anwendungen von generativer KI: Entwicklung von Text- und Bildgenerierungsanwendungen, Einsatz von generativer KI in der Kunst und Medien, Fallstudien erfolgreicher Implementierungen 4. Ethische Aspekte der generativen KI: Diskussion über Urheberrecht und geistiges Eigentum, Ethische Herausforderungen bei der Generierung von Inhalten, Regulierungen und Standards im Umgang mit generativer KI 5. Integration generativer KI in Geschäftsprozesse: Identifizierung von Prozessen zur Automatisierung, Strategien zur Implementierung in bestehende Systeme, Pilotprojekte und deren Evaluation 6. Messung des Erfolgs generativer KI-Anwendungen: Entwicklung von KPIs für generative KI-Projekte, Analysemethoden zur Bewertung der Qualität generierter Inhalte, Feedback-Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung 7. Praxisprojekt: Entwicklung einer generativen Anwendung: Konzeption und Entwicklung eines Prototyps, Präsentation der generierten Ergebnisse, Feedback und Iteration des Projekts 8. Zukunftstrends in der generativen KI: Neuste Entwicklungen und Forschungsergebnisse, Potenziale und Herausforderungen für Unternehmen, Vorbereitung auf zukünftige technologische Veränderungen