Business-Development im Bereich Künstlicher Intelligenz (AI Development) mit Zusatzqualifikation: Prompt Engineering In dieser Weiterbildung vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im AI Development und erlangen zusätzlich Kompetenzen im Bereich Prompt Engineering. Sie lernen, wie Sie Geschäftsstrategien entwickeln, die auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz basieren, und erwerben die Fähigkeit, effektive Prompts zu erstellen, um KI-Modelle optimal zu steuern. Sie setzen sich mit den Grundlagen des AI Development auseinander und erarbeiten Methoden zur Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Prompt Engineering, bei dem Sie Techniken zur Formulierung präziser Eingaben für KI-Systeme erlernen. Zudem entwickeln Sie Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, um KI-gestützte Lösungen effektiv zu implementieren. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten Konzepte des AI Development und Prompt Engineering auf reale Szenarien an. Dies ermöglicht Ihnen, die theoretischen Inhalte in einem praktischen Kontext zu verankern. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, KI-Technologien strategisch im Business-Development einzusetzen und durch gezieltes Prompt Engineering die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu optimieren.

Gründung und Finanzierung
  • Kenntnisse im Bereich AI Development bei der Entwicklung einer Geschäftsidee, Mitgründer, Lieferanten, Businessplan
  • Finanzierung: Bootstrapping, Kredite, Fördermittel, Investoren

Organisation und Management
  • Neue Technologien im Vertrieb mit Fokus auf AI Development: Einsatz von KI und Automatisierung
  • Aufbau und Organisation: Marketing, Vertrieb, Unternehmensrisiken

Vertrieb und Kommunikation
  • Anwendungen aus dem AI Development im Bereich CRM-Systemen im Vertrieb
  • Datenmanagement und Kundensegmentierung
  • Digitale Vertriebskanäle und E-Commerce mit Schwerpunkt auf AI Development
  • Social Selling und Online-Marketing im Vertrieb
  • Big-Data-Analyse im Vertriebscontrolling durch Methoden des AI Development
  • Entwicklung, Umsetzung und Ziele der Vertriebsstrategie
  • Optimierung der Vertriebsorganisation durch AI Development beim Aufbau eines Vertriebsteams
  • Vertriebskommunikation und Verkaufsgespräche

Einführung in AI-Development und Chatbots
  • Grundlagen im AI Development
  • NLP-Grundlagen für Chatbots
  • Aufbau eines einfachen Chatbots mit Methoden des AI Development
  • Fortgeschrittene Chatbot-Techniken
  • Trainieren von Chatbot-Modellen durch Techniken des AI Development
  • Optimierung und Evaluation von Chatbots

Vertiefung in Prompt Engineering und ChatGPT
  • Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick mit Relevanz für AI Development
  • ChatGPT: das Sprachmodell von OpenAI
  • Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale im Kontext von AI Development
  • Training von ChatGPT: Leistungsverbesserung
  • Anwendungsdesign für ChatGPT: Benutzerschnittstellen aus Perspektive des AI Development
  • Kontextsensitivität in ChatGPT: Antworten durch Kontextverständnis

Softwareentwicklung und Testing
  • Agiles Arbeiten mit Git im Hinblick auf AI Development
  • Continuous Integration und Continuous Delivery
  • Software Testing und Qualitätssicherung im Rahmen von AI Development

Programmierung mit C++
  • Grundlegende Konzepte und Einführung in C++ mit Bezug zu AI Development
  • Klassen, Konstruktoren und Vererbung
  • Templates, File I/O, Operator-Overloading, integriert in AI Development
  • Type-Casting, abstrakte und polymorphe Klassen
  • Nutzung von Smart Pointer und Algorithmen der Standardbibliothek im AI Development
  • Multithreading

Python-Programmierung
  • Grundlegende Programmierkonzepte für AI Development
  • Datenstrukturen und Kontrollstrukturen
  • Python-Skripte und Standard-Datentypen mit Fokus auf AI Development
  • Funktionen und objektorientiertes Modellieren
  • Textverarbeitung und grafische Benutzungsoberflächen mit tkinter zur Unterstützung von AI Development
  • Threads, Datenbanken, Testen und Tuning

Datenmanipulation und -verarbeitung
  • Modellieren mit Kellern, Schlangen und Graphen für Aufgaben im AI Development
  • Einführung in NumPy und Messdatenverarbeitung

Abschlussprojekt
  • Qualifikationsprojekt AI-Development mit Umsetzung eines Praxisprojekts zu AI Development