KI-Projektmanagement Einführung & Produktverantwortung
  • Grundlagen des AI Project Management für zukünftige KI-Projektmanager
  • Unterschiede: Product Owner, SCRUM Master und Projektleitung in KI-Projektmanagement
  • Verantwortlichkeiten bei datengetriebenen AI-Projekten
  • Regulatorische Bedingungen wie DSGVO für AI Project Manager und Agile Methoden

SCRUM Techniken & Agile Entwicklung
  • SCRUM-Zyklus im AI Project Management: Sprint Planen, Überprüfen, Rückblick
  • Backlog-Management, Prioritäten setzen und Abnahmekriterien verstehen
  • Entwicklung von User Stories und Akzeptanzkriterien für Agile
  • Nutzung von Agile Tools wie JIRA, Trello, für Projektmanagement

Quereinstieg in Agile und KI-Projektmanagement
  • Entwicklung von Leadership-Skills im AI Project Management
  • Effektive Stakeholder-Kommunikation und Teamführung
  • Entwicklung einer Produktvision und Erstellung von Roadmaps
  • Nutzung traditioneller Werkzeuge wie Gantt, PERT im AI-gesteuerten Projektmanagement

Innovative Lösungen & Nutzerorientierung
  • Einsatz von Design Thinking in AI-gestütztem Projektmanagement
  • Prototypenentwicklung mit digitalen Werkzeugen
  • Nutzeroberflächen verstehen und Design Tokens nutzen
  • Feedback-Mechanismen und Tests zur Produktverbesserung

Digitale & technische Fähigkeiten für AI-Projektmanager
  • Datenverarbeitung mit Pandas und Python im Projektmanagement
  • Veranschaulichung von Ideen mit Streamlit und Gradio
  • Git & GitHub für kollaboratives Arbeiten
  • Grundlagen zu Cloud und CI/CD für AI Project Management