Einführung in KI Management und Prompt Engineering
  • Strategien für die Planung und Steuerung von AI-Projekten
  • Effizientes Verständnis von Prompt Engineering für generative Künstliche Intelligenz
  • Rolle des KI Masters als Verbindung zwischen Technik und Business
  • Überblick über KI-Technologien und den KI Engineering Prozess im Management

Erfolgreiches Prompt Engineering für Generative Künstliche Intelligenz
  • Optimierung von Prompts für virtuelle Assistenten wie ChatGPT
  • Nutzung von generativer KI im Content Marketing und Service
  • Richtlinien für effektive KI-Interaktion durch Prompt Design
  • Praktische Übungen zur Bewertung und Erstellung von Prompts

Projektmanagement in KI Engineering und Data Science
  • Planung und Kontrolle von KI Engineering Projekten
  • Agile interdisziplinäre Methoden und Teamarbeit im KI-Umfeld
  • Risiko-Management und Qualitätskontrolle im KI-Bereich
  • Überwachung und Optimierung von KI-Anwendungen

Technisches Wissen für KI Manager
  • Grundlagen von Maschinelles Lernen, Deep Learning und Data Science
  • Einführung in Python, Datenanalytik mit Pandas, SQL und Visualisierung
  • Fokus auf technische KI-Elemente wie TensorFlow, Docker
  • Potenzialanalyse und Bewertung in AI Engineering Projekten

Ethik und Compliance im KI Management
  • Verantwortungsvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz im Management
  • Datenhaltung und Compliance mit DSGVO im KI-Umfeld
  • Ethische Risiken bei KI Engineering Projekten und Herausforderungen
  • Transparente und verantwortungsvolle Strategies für KI-Nutzung

Operationalisierung und Einsatz von KI-Modellen
  • Grundlagen zu Docker und Containerisierung für KI-Modelle
  • MLOps & CI/CD: Sicherer Einsatz von KI Deployments
  • Langfristige Qualitätssicherung durch Monitoring
  • Beste Praktiken in KI Engineering für skalierbare Systeme

Innovative Ansätze durch Generative AI
  • Förderung von Innovationen durch generative Künstliche Intelligenz
  • Erfolgreiche Beispiele von Generative AI und Prompt Engineering Projekten
  • Stärken und Schwächen von AI Engineering basierten KI-Lösungen
  • Implementierung von AI-Lösungen in Geschäftsprozesse

Umsetzung eines praktischen KI-Management Projekts
  • Planung und vollständige Umsetzung eines KI-Management Projekts
  • Anwendung von Prompt Engineering für effektive KI-Lösungen
  • Teamkoordination und Präsentation von Ergebnissen
  • Meisterung echter Herausforderungen für KI Masters im Arbeitsumfeld