- Einführung in Data Science, AI, Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz
- Rollenverständnis: Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines KI Berater im Unternehmen
- Verständnis datengetriebener Geschäftsmodelle und Data Science-basierter Lösungen
- Technisches Setup mit Python, UNIX und Git für Beratungsprojekte als KI Berater
AI & Machine Learning Konzepte für Beratung
- Supervised und Unsupervised Learning für Data Science Projekte im Beratungsumfeld
- Einsatz von ML-Modellen zur Optimierung von Prozessen als KI Berater
- Überblick über Frameworks wie Tensorflow, Keras und Scikit-learn
- Interpretation und Kommunikation von Data Science Modelloutputs für Stakeholder
Data Science Methoden & Tools für KI Berater
- EDA, Feature Engineering und Visualisierung mit Pandas, Numpy & SQL
- Bewertung von Datenqualität, Struktur und Modellierbarkeit für KI Berater
- Einsatz des Data Science Lifecycles zur Entwicklung von Lösungen
- Erarbeitung von Use Cases mit direktem Mehrwert für KI Berater in der Praxis
Strategie, Ethik & Verantwortung in der AI-Beratung
- Beratung zu AI-Governance, Datenschutz und Fairness von Algorithmen
- Erstellung strategischer Entscheidungsvorlagen für KI Berater
- Ethische Aspekte von Künstlicher Intelligenz und Data Science im Unternehmenskontext
- Moderation zwischen Technik, Management und operativen Teams durch den KI Berater
Beratungsprojekt: AI in der Praxis umsetzen
- Simuliertes Kundenprojekt für die Entwicklung einer Data Science-basierten AI-Strategie
- Zusammenarbeit im Team unter Leitung eines KI Berater mit agilen Methoden
- Präsentation eines AI-Lösungskonzepts mit Data Science Integration
- Fokus auf Business Value, Skalierung und Erfolg durch kompetente KI Berater
Der Kurs vermittelt praktische Kenntnisse für KI Berater in der Anwendung von Data Science-Methoden und Machine Learning-Frameworks wie Tensorflow und Scikit-learn.