In diesem Künstliche Intelligenz Seminar
erfahren Sie, was hinter Fachbegriffen wie Artificial Intelligence, Deep Learning, Multimodal Models und generative AI steckt.Siebauen Sie Know How auf, um zu verstehen, was nötig ist, um KI im Unternehmen einzusetzen und eigene KI-Projekte umzusetzen.
Unser Seminar fokussieren das höchste Gut von Unternehmen: die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Wir zeigen Ihnen auf, wie KI Ihre Arbeitsprozesse unterstützen kann, um die Ressource Mensch noch wertvoller zu machen.
Sie sammeln hands-on Erfahrungen, die es Ihnen ermöglichen, Ihr neues Wissen direkt im Berufsalltag anzuwenden und eigene KI-Projekte zum Erfolg zu führen.
Das Seminar liefert einen ausgewogenen Blick auf die Technologien hinter KI ohne auf mathematische oder technische Vorkenntnisse angewiesen zu sein. So bleibt das Seminar verständlich für alle, deren Arbeit sich durch Machine Learning verändern wird oder bereits verändert hat.
Modulübersicht:
Einführung
• Künstliche Intelligenz, was ist das?
• KI-Terminologie genau erklärt
• Einsatzgebiete von AI- Lösungen: generative AI, data driven decisions, planning, Prozessautomatisierung
Machine Learning Lifecycle
• Lern-Algorithmen und neuronale Netze intuitiv erklärt
• Extraktion relevanter Informationen aus Daten (Feature Engineering)
• Der Lifecycle von Machine Learning-Projekten
• Anschauliche Use Cases, u.a. Autonomes Fahren, Retailbanking, Wissensmanagement und Betrugsfallerkennung
• In praktischen Übungen erstellen Sie selbst zwei KI mit einem No-Code-Tool (Orange3 Datamining)
Deep Learning und AI as a Service
• Die wichtigsten State-of-the-Art Verfahren im Vergleich: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning
• Anomalien in Daten automatisch finden (Autoencoders)
• KI-generierte Fakes verstehen (GAN, Generative Adversarial Networks)
• Marktübersicht: Die wichtigsten Cloud AI-Plattformen und Open Source Alternativen
• Die wichtigsten technologischen Trends 2024
Prompt Engineering, ChatGPT und multimodale Modelle
• Im Detail erklärt: Wie ChatGPT & Co funktionieren (LLM)
• Engineering-Knowhow: Die besten Prompts mit Praxisübungen
• Customized Enterprise Generative AI Models (Finetuning)
• Knowhow & Praxisübung: Enterprise-Workflows automatisieren (Retrieval Augmented Generation, Flowise AI)
• Gefahren von Chatbots vermeiden (Halluzinationen, Prompt Injection, Bias)
• Alternativen zu ChatGPT (LLama2, LeoLM, Aleph Alpha, Gemma)
• Multimodale Modelle: Audio und Videos generieren (Gemini)
AI-Strategieentwicklung und Projektmanagement
• Best-Practice: Automatisierungspotential erkennen
• Evolution versus Disruption: Geschäftsmodelle transformieren
• Eine eigene AI-Strategie entwickeln
• Qualität über KPI, Baselines und Benchmarks sicherstellen
• Knowhow aus erster Hand: Erfolgsfaktoren und Fallstricke im Projekt verstehen
• Praxisübung anhand von zwei Use Cases
Ethische und rechtliche Aspekte
• Ethische und gesellschaftliche Herausforderungen
• Security by Design: Leitlinien zur Gestaltung "sicherer" KI
• Regulatorische Rahmenbedingungen: KI-Verordnung der EU, DSGVO, EU Data Act
• Artificial General AI (AGI): Aktuelle Konzepte zur Entwicklung einer Human Level Intelligence