KI AI

Kursüberblick

KI umfasst die Kernmodule KI Level 1 und Englisch. Grundlagen moderner Datenverarbeitungssysteme Der Weiterbildungskurs vermittelt die Grundlagen moderner Datenverarbeitungssysteme sowie die verfahrenstechnische Anwendung datengestützter Strategien durch den gezielten Einsatz von KI in der Unternehmenspraxis. Im Fokus steht das Verständnis grundlegender Systemarchitekturen, da der Einsatz von KI administrative Abläufe, Zielgruppenanalysen und operative Prozesse nachhaltig optimiert. Durch die Erarbeitung technischer Prinzipien lernen die Teilnehmenden, wie auf KI basierende Systeme zur Strukturierung betrieblicher Arbeitsabläufe und Informationsflüsse beitragen. Das Seminar beleuchtet die Funktionsweise sprach- und datenverarbeitender Systeme, um den Einsatz von KI bei der Automatisierung von Analysemethoden und Entscheidungsmodellen fachgerecht zu steuern. Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der präzisen Formulierung technischer Anweisungen, wofür fundierte Englischkenntnisse bei der Nutzung von KI einen erheblichen Vorteil darstellen, da maßgebliche Systemdokumentationen, Entwickler-Tools und globale Sprachmodelle überwiegend in englischer Sprache bereitgestellt werden. Darüber hinaus adressiert der Kurs das Erkennen von logischen Fehlleistungen und Halluzinationen, die bei der Anwendung von KI im Rahmen von Systemrecherchen oder Datenauswertungen auftreten können. Auch das Verbinden externer Datenquellen mit Modellen für KI bildet ein wichtiges Element für die verlässliche Bereitstellung unternehmensrelevanter Informationen im betrieblichen Umfeld. Ein weiterer Aspekt betrifft datenschutzrechtliche Vorgaben nach dem EU AI Act und ethische Leitlinien, um den Einsatz von KI im Einklang mit betrieblichen Compliance-Standards zu halten. Schließlich wird die Qualitätskontrolle automatisierter Systemausgaben behandelt, um den Einsatz von KI im professionellen Arbeitsumfeld regelkonform und ergebnisorientiert zu verankern. Absolvierende erwerben fundierte Fachkenntnisse, um datengestützte Arbeitsprozesse unter Einbindung moderner Systeme für KI methodenrein, effizient und international anschlussfähig zu begleiten. Theoretische und technische Grundlagen Der Kurs vermittelt im ersten Schwerpunkt die theoretischen und technischen Grundlagen des Machine Learnings und des Deep Learnings. Die Teilnehmenden erlernen die Unterscheidung grundlegender Lernformen wie Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning zur Analyse komplexer Datenstrukturen im Rahmen des Data Minings. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Funktionsweise generativer Systeme, Natural Language Processing, Large Language Models sowie der zugrunde liegenden Transformer-Architektur und dem Attention Mechanism. Die Teilnehmenden erwerben fundierte Fertigkeiten im Bereich des Prompt Engineerings unter Nutzung von Zero-Shot und Few-Shot Prompting zur gezielten Generierung von Texten, Anforderungsspezifikationen und strukturierten Daten. Darüber hinaus behandelt der…

Nächste Termine

• 2026-10-18T22:00:00.000Z · 2027-01-05T23:00:00.000Z · Nürnberg, Mittelfranken · Combined Learning
• 2026-10-18T22:00:00.000Z · 2027-01-05T23:00:00.000Z · Wiesbaden · Combined Learning
• 2026-10-18T22:00:00.000Z · 2027-01-05T23:00:00.000Z · München · Combined Learning
• 2026-10-18T22:00:00.000Z · 2027-01-05T23:00:00.000Z · Stuttgart · Combined Learning
• 2026-10-18T22:00:00.000Z · 2027-01-05T23:00:00.000Z · München · Combined Learning