KI LDR

Kursüberblick

KI LDR umfasst die Kernmodule KI Level 1 und Leadership. Grundlagen moderner Datenverarbeitungssysteme Der Weiterbildungskurs vermittelt die Grundlagen moderner Datenverarbeitungssysteme sowie die strategische Verknüpfung zukunftsfähiger Führungskonzepte durch den gezielten Einsatz von KI in der Unternehmenssteuerung. Im Fokus steht das Verständnis grundlegender Systemarchitekturen, da der Einsatz von KI administrative Führungsprozesse, Entscheidungsfindungen und Organisationsstrukturen nachhaltig optimiert. Durch die Erarbeitung technischer Prinzipien lernen die Teilnehmenden, wie KI-gestützte Systeme zur Strukturierung komplexer Managementinformationen beitragen. Das Seminar beleuchtet die Funktionsweise sprach- und datenverarbeitender Systeme, um den Einsatz von KI bei der Automatisierung von Informationsflüssen und Analysemodellen fachgerecht zu steuern. Ein wesentlicher Schwerpunkt liegt auf der präzisen Formulierung von Anweisungen, um durch den Einsatz von KI qualitativ hochwertige und verlässliche Grundlagen für strategische Entscheidungen zu generieren. Darüber hinaus adressiert der Kurs das Erkennen von logischen Fehlleistungen und Halluzinationen, die bei der Nutzung von KI im Rahmen von Trendanalysen oder Leistungsauswertungen auftreten können. Auch das Verbinden externer Datenquellen mit KI-Modellen bildet ein wichtiges Element für die verlässliche Bereitstellung von Unternehmensdaten im Führungskontext. 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 Analysen behandelt, um den Einsatz von KI in modernen Führungskulturen regelkonform und nachhaltig zu verankern. Absolvierende erwerben fundierte Fachkenntnisse, um datengestützte Transformationsprozesse unter Einbindung moderner KI-Systeme methodenrein und zielgerichtet zu steuern. Theoretische und technische Grundlagen Der Kurs vermittelt die theoretischen und technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI), des Machine Learnings (ML) und des Deep Learnings (DL). 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 (NLP), Large Language Models (LLMs) sowie der zugrunde liegenden Transformer-Architektur. Die Teilnehmenden erwerben fundierte Fertigkeiten im Bereich des Prompt Engineerings zur gezielten Generierung von Texten, Anforderungsspezifikationen und strukturierten Daten. Darüber hinaus behandelt der Kurs fortgeschrittene Verfahren wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Einbindung unternehmensinterner Wissensbestände sowie Methoden des Fine-Tunings vortrainierter Modelle. Um eine hohe Daten- und Ergebnisqualität zu…

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