KI-Modelle, Automatisierung und KI-Produktivität

Kursüberblick

KI-Modelle werden für Fachinformatiker und andere IT-Rollen zum Werkzeug für Routineaufgaben, sobald sie mit Automatisierungen und KI-Assistenten verbunden sind. Behandelt wird, welche Modelltypen in IT-Prozessen taugen, wie Automatisierung mit KI abgesichert wird und wie KI-Produktivität im Alltag entsteht. Lernziele Klassische ML-Modelle und generative Modelle nach Aufgaben unterscheiden Datenaufbereitung mit Workflow-Tools automatisieren Fehlerabsicherung in Automationen einplanen Assistenten für Code, Daten und Text einsetzen und nachbearbeiten Auswahlkriterien anwenden und die Anbindung an Systeme planen Kursinhalte Der erste Teil vergleicht ML-Modelle und generative Modelle anhand typischer Aufgaben in IT-Prozessen. Danach steht die Automatisierung mit KI im Vordergrund, von der Datenaufbereitung über das Zusammenspiel mit Workflow-Tools bis zur Fehlerabsicherung. Der dritte Teil zeigt KI-Produktivitätstools in der IT-Abteilung: Code-Assistent, Datenassistent und Textassistent, deren Vorschläge geprüft werden. Zuletzt geht es um Auswahlkriterien, Systemanbindung und Weiterentwicklung im Team. Berufliche Perspektiven Fachinformatiker und Systemintegrator für Automatisierung in IT-Prozessen IT-Administrator und Softwareentwickler mit erweitertem Werkzeugkasten Developer in IT-Teams mit Verantwortung für Modellauswahl

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