- Verständnis von AI Project Management und KI-Projektmanagement in Unternehmensumgebungen
- Rollen und Fähigkeiten eines KI-Projektmanagers
- Rechtliche Richtlinien wie DSGVO bei Künstlicher Intelligenz
- Methoden zur wirkungsvollen Integration von KI in Geschäftsabläufe
Innovative Problemlösung & Designansatz
- Phasen des Design Thinking (Empathisieren, Definieren, Ideenfindung) im AI Project Management
- Prototypisierung und Testen von KI-Anwendungen
- Benutzerzentrierte UI Design für KI-Projektmanagement-Lösungen
- Digitale Werkzeuge für die KI-Prototypenentwicklung
Python-Grundlagen & Datenbearbeitung
- Einführung in Python für KI-Projektmanagement: NumPy, Pandas & Datenverarbeitung
- PEP8-konformer, sauberer Code
- Datentransformation und -analyse im AI Project Management Kontext
- Verständnis von Datenökosystemen für KI-Projekte
Visuelle Datenaufbereitung & Vermittlung
- Verwendung von Matplotlib & Seaborn für AI Project Management Visualisierungen
- Visualisierung statistischer Zusammenhänge im KI-Projektmanagement
- Datenbasierte Entscheidungsfindung durch Visualisierungen
- Erstellung von visuellen Dashboards für KI-Anwendungen
Projektsteuerung & agile Prinzipien
- Anwendung von SCRUM und Kanban bei AI Project Management
- Entwicklung und Verwaltung von Backlogs, Aufgabenlisten und Spezifikationen
- Risikoeinschätzung mit FMECA für KI-Projektmanagement
- Grundlagen von SQL/NoSQL und Web Scraping für Datenbeschaffung
Rechtliche Rahmenbedingungen & Nachhaltigkeit
- Einbindung von Datenschutz und DSGVO in KI-Projektmanagement
- Nachhaltige Ansätze durch Green IT im AI Project Management
- Vermeidung von Dark Data und effizienter Ressourcenumgang
- Umsetzung strukturierter KI-Lösungen durch OOP
Quellverwaltung & Anwendungsentwicklung
- Versionierung mit Git & GitHub bei AI Project Management
- Entwicklung von KI-Webanwendungen mit Streamlit
- Automatisierung von Vorgängen mit Bash-Scripts
- Strukturierung von Python-Projekten mit Cookiecutter im KI-Projektmanagement