GPT Prompting + LLM Prompting + Machine Learning + Neuronale Netze
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung und Analyse von GPT- und LLM-Prompting, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen. Sie richtet sich an Interessierte, die datengetriebene Analyseprozesse und digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools verstehen und anwenden möchten.
Modul 1: GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich
Modul 2: Einführung in das Prompting
Modul 3: Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
Modul 4: Neuronale Netze in datengetriebenen Analysemodellen
Modul 5: Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
!GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich
*Technische Abgrenzung: Analyse der Unterschiede zwischen GPT-Prompting und LLM-Prompting beim Einsatz von Sprachmodellen.
*KI-Prompting verstehen: Anwendung von Prompting-Techniken zur Steuerung generativer KI und maschineller Textverarbeitung.
*Beispiele aus der Praxis: Umsetzung von Prompting-Strategien in LLM-Systemen für Inhalte, Datenanalyse und Automatisierung.
*Bezug zu Machine Learning: Einordnung von KI-Prompting in neuronale Netze und machine-learning-gestützte Prozesse.
!Einführung in das Prompting
*Grundlagen des Promptings: Verständnis von Prompting-Techniken, LLMs und Einsatzmöglichkeiten in KI- und Machine-Learning-Kontexten.
*Prompterstellung mit System: Entwicklung zielführender Prompts für GPT-Modelle, inklusive Struktur, Sprache und Anwendungslogik.
*Strategien für KI-Interaktion: Einführung in GPT-Prompting, LLM-Prompting und Techniken zur Optimierung von KI-Antwortqualität.
*Prompting in der Anwendung: Erstellung, Anpassung und Bewertung von Prompts für verschiedene Szenarien und Aufgabenstellungen.
!Machine Learning in datengetriebenen Analyseprozessen
*Grundlagen des maschinellen Lernens: Modellbildung mit Machine Learning für Prognosen, Klassifikation und Datenanalyse.
*ML in Python und Big Data: Anwendung von Machine Learning in Python zur Verarbeitung großer Datenmengen und Datenvisualisierung.
*Verfahren und Konzepte: Supervised Learning, neuronale Netze und datengestützte Auswertung mittels Big Data Analyse.
*Systemintegration und Tools: Einsatz von Power BI Skript, KI-Automatisierung und Anbindung über MS Power Automate.
!Neuronale Netze in datengetriebenen Analysemodellen
*Netzarchitekturen verstehen: Aufbau neuronaler Netze mit Schichten, Aktivierungsfunktionen und lernenden Strukturen im ML-Kontext.
*Datenbasierte Anwendung: Einsatz in Datenanalyse, Prognosemodellen und Big-Data-Auswertung mit Machine Learning in Python.
*Python Frameworks im Einsatz: Modellierung, Training und Evaluation mit Scikit-learn und TensorFlow in KI-gestützten Projekten.
*Systemintegration: Nutzung von Power BI Skript, MS Power Automate und KI-Automatisierung zur Prozesssteuerung.
!Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
*Funktionsweise von KI-Tools: Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.
*Smart Work Strukturen: Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.
*KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
*Projektumsetzung mit Tools: Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.
Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, GPT und LLM Prompting, maschinelles Lernen und neuronale Netze für datengetriebene Analysen und digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools zu nutzen.