Diese Weiterbildung setzt sich aus folgenden Modulen zusammen: KI für Projektmanager:innen, Scrum Master:in (PSM I), Agile Coach Zertifikat, KI Consultant (v2.0), und Programmierkenntnisse für Projektmanager.

KI für Projektmanager:innenLerninhalte:
  • Willkommen im Kurs
  • Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
  • KI-Anwendungen im Projektmanagement
  • Generative KI im Projektmanagement (ChatGPT)
  • Foundation Models und OpenSource KI-Tools
  • Implementierung von KI-Projekten
  • KI im Projektalltag
  • Ethik und Datenschutz bei KI im Projektmanagement
  • Rechtliche Rahmenbedingungen für die Verwendung von KI
  • Evaluation von KI-Lösungen
  • Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation und Führung
  • Soft Skills für KI-Projekte: Veränderungsmanagement
  • Abschlussaufgabe
  • Exkurs: Projektmanagemen
Scrum Master:in (PSM I)Lerninhalte:
  • Herzlich Willkommen
  • Agile Konzepte
  • Scrum Guide - Definition & Rollen
  • Scrum Guide - Events
  • Scrum Guide - Praktiken
  • Planning
  • Estimations
  • Monitoring
  • Skalierung und agiles Umfeld schaffen
  • Prüfungsvorbereitung
  • Exkur
Agile Coach ZertifikatLerninhalte:
  • Einführung in Agile und Agiles Mindset
  • Das Scrum Rahmenwerk
  • Empirie im Scrum
  • Die Scrum Werte
  • Das Scrum Team
  • Scrum Events: Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review und Sprint Retrospektive
  • Scrum Artefakte: Product Backlog, Sprint Backlog und Increment
  • Definition of Done
  • Einführung und Optimierung agiler Arbeitsweisen
  • Team- und Personalentwicklung in einem agilen Umfeld
  • Coaching-Techniken für Agile Coaches
  • Umgang mit Widerständen und Konflikten
  • Produktentwicklung mit agilen Methoden
  • Agile Werkzeuge und Techniken
  • Erfolgsfaktoren für den agilen Change Management
  • Selbstreflexion und kontinuierliche Verbesserung für Agile Coache
KI Consultant (v2.0)Lerninhalte:
  • Einführung in den Kurs
  • Einführung in das KI Consulting
  • Unternehmensanalyse zur KI-Readyness
  • Identifikation von KI-Potentialen im Unternehmen
  • Konzeption eines KI-Pilotprojekts
  • Datenstrategie und Infrastruktur für KI
  • Change Management und Schulung
  • Erfolgsmessung und Skalierung
  • Flowise: LowCode Programmierung zur Erstellung von KI-Demos
  • API-Integration mit einem Foundation Model
  • Azure-basierte KI-Anwendungen
  • Self-hosted interne KI-Anwendung
  • Managementpräsentation vorbereite
Programmierkenntnisse für ProjektmanagerLerninhalte:
  • Einführung in die Softwareentwicklung
  • Softwareentwicklungsprozesse und -methoden
  • Überblick über Entwicklungswerkzeuge
  • Installation und Einrichtung von Visual Studio Code
  • Erste Schritte mit Visual Studio Code
  • Einführung in die Programmierung mit JavaScript
  • Variablen und Datentypen in JavaScript
  • Kontrollstrukturen in JavaScript
  • Funktionen und Ereignisbehandlung in JavaScript
  • Einführung in die Nutzung von KI beim Programmieren
  • Automatisierte Code-Generierung mit KI
  • Debugging und Fehlersuche in JavaScript
  • Zusammenarbeit und Versionskontrolle mit Git
  • Abschlussprojekt: Einfache Anwendung implementiere

KI-Agenten: zusätzliche Lerninhalte
  • Architektur agentenbasierter Systeme (Reasoning-Schleifen, Tool-Aufrufe, Speicher)
  • Praxisbeispiele für Agenten im Projekt- und Service-Management
  • Verantwortliche Steuerung von Agentic-AI-Initiativen in regulierten Umgebungen
  • Integration von KI-Agenten in bestehende ITIL- und Sicherheits-Frameworks