Diese Weiterbildung setzt sich aus folgenden Modulen zusammen: ChatGPT und die Grundlagen der generativen KI, DevOps Foundation, Design Thinking, und KI für Projektmanager:innen.
ChatGPT und die Grundlagen der generativen KILerninhalte:- Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenz
- Grundlagen der generativen KI
- Einführung in ChatGPT
- Arbeitsweise von ChatGPT
- Möglichkeiten und Grenzen von ChatGPT
- Sicherheit im Umgang mit ChatGPT
- Anwendungsszenarien von ChatGP
- Die Entstehung von DevOps
- Definitionen von DevOps
- Gründe für die Nutzung von DevOps
- Missverständnisse bezüglich DevOps
- Der Wertstrom in DevOps
- Die Deployment Pipeline
- Versionssteuerung und Konfigurationsmanagement
- Die Definition of Done (DoD)
- Unterschiede zu traditionellen Praktiken
- DevOps-Praktiken
- Anwendbarkeit und Einschränkungen von DevOps
- Einsatz handelsüblicher Software in DevOps
- Entwicklung von Architektur- und Organisationsmodellen für DevOps
- Iterative Vorgehensweise und Feedbackzyklen
- Einführung in Design Thinking
- Prinzipien Design Thinking
- Anwendungsbereiche
- Ideenfindung und Kreativitätstechniken
- Prototyping und Experimentieren
- Iteratives Arbeiten und Feedback-Schleifen
- Teamarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
- Innovationskultur und Fehlerkultur
- Skalierung und Integration von Design Thinking
- Erfolgsmessung und kontinuierliche Verbesserung
- Abschluss und Ausblic
- Einführung in die künstliche Intelligenz für Projektmanager:innen
- Einsatz von Generativer KI (ChatGPT) im Projektmanagement
- Ethik und Datenschutz bei KI im Projektmanagement
- Vorhersage und Analyse mit KI-Technologien
- KI hält Einzug in den Projektalltag
- So gelingen KI-Projekte
- Aktuell KI-Trends
- Abschlussaufgab
KI-Agenten in der Praxis
- Einsatzszenarien für KI-Agenten in fachlichen und administrativen Aufgabenketten
- Agentic Workflows: Planning, Tool-Use, Reflection, Multi-Agent-Koordination
- Risiken und Kontrollen für Agentic Operations (Identity, Berechtigungen, Audit)
- Übergang von prompt-basierten Lösungen zu langlebigen Agent-Systemen