Dieser Kurs vermittelt die Verbindung zwischen Künstlicher Intelligenz, Programmierlogik und Datenmanagement. Behandelt werden die Prinzipien des Prompting, die Grundlagen von Python und SQL sowie der strukturierte Aufbau objektorientierter Anwendungen. Ziel ist ein fundiertes Verständnis, wie KI-Systeme durch Programmierung und Datenkompetenz gesteuert und in Arbeitsprozesse integriert werden können.

1. Grundlagen von Prompten lernen und KI-Verständnis
2. Python - Programmierlogik und KI-Integration
3. Objektorientierung, Datenbanken und Prozessstruktur
4. Prompten lernen - Anwendung und Verantwortung
1. Grundlagen von Prompten lernen und KI-Verständnis
  • Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Sprachmodelle
  • Funktion präziser Prompts und ihre Bedeutung für generative Systeme
  • Beispiele zur Steuerung von KI-Ergebnissen durch Eingabestruktur
  • Abgrenzung zwischen algorithmischen Prozessen und menschlicher Kontrolle

2. Python - Programmierlogik und KI-Integration
  • Einführung in Variablen, Listen, Schleifen und Funktionen
  • Aufbau von Skripten zur Automatisierung von KI-Analysen
  • Verarbeitung von Text- und Datenausgaben generativer Modelle
  • Nutzung von Modulen und Dateiverarbeitung für reproduzierbare Workflows

3. Objektorientierung, Datenbanken und Prozessstruktur
  • Konstruktion objektorientierter Programme zur Steuerung von KI-Abläufen
  • Anwendung von Klassen, Methoden und Unit-Tests zur Sicherung der Qualität
  • Einbindung relationaler Datenbanken über SQL-Befehle und Datenmodelle
  • Verknüpfung von Python-Code, Prompting-Strategien und Datenpersistenz

4. Prompten lernen - Anwendung und Verantwortung
  • Integration von KI-Technologien in datengetriebene Prozesse
  • Berücksichtigung ethischer, rechtlicher und datenschutzbezogener Anforderungen
  • Bewertung der Nachvollziehbarkeit und Qualität generierter Ergebnisse
  • Entwicklung sicherer und transparenter Workflows im Umgang mit KI-Systemen