Prompting KI: Grundlagen und Machine Learning

Kursüberblick

Prompting + Machine Learning + Künstliche Intelligenz + Datenanalyse Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Prompting-Techniken für verschiedene KI-Modelle und deren Integration in Machine Learning Prozessen. Teilnehmer lernen den Einsatz von datenbasierten Modellen und die Automatisierung von Prozessen im geschäftlichen Kontext. Modul 1: Grundlagen des Prompting für KI-Modelle Modul 2: Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting Modul 3: Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle Modul 4: Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse Modul 5: Analysemodelle mit Machine Learning und Python !Grundlagen des Prompting für KI-Modelle *Einführung ins Prompting: Struktur und Funktionsweise textbasierter Eingaben für KI-Modelle und Large Language Models (LLMs). *Prompting mit GPT-Systemen: Anwendung von GPT Prompting und KI Prompting für Textgenerierung, Analyse und Rückfragensteuerung. *Anwendung im KI-Kontext: Nutzung von Prompting-Techniken für machine learning und automatisierte Interaktion mit künstlicher Intelligenz. *Deutschsprachiges Prompting: Einsatz von Prompting Deutsch in LLM Prompting und praktischen Übungen zur KI-Kommunikation. !Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting *Prompting im Vergleich: Struktur, Syntax und Funktionen von GPT Prompting und LLM Prompting im Kontext künstlicher Intelligenz. *Einsatzgebiete in der KI: Anwendung von GPT Prompting und LLM-Techniken zur Steuerung von Textausgaben und Modellverhalten. *Praktisches Prompting: Nutzung von KI Prompting zur Generierung, Automatisierung und Datenverarbeitung in KI-Systemen. *Einordnung im ML-Umfeld: Rolle von Prompting im Zusammenspiel mit Machine Learning und Sprachmodellarchitekturen. !Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle *Automatisierung und Digitalisierung: Rolle künstlicher Intelligenz in Unternehmen, Smart Work und Digitalisierung im Büro 4.0. *Arbeiten mit Daten: Einführung in Machine Learning mit Python, Big-Data-Konzepte, Datenanalyse-Methoden und neuronale Netze. *KI-Anwendungen im Unternehmen: Überblick über Tools, Anbieter, Einsatz von Microsoft Copilot und Herausforderungen im Alltag. *Prompting mit Sprachmodellen: Techniken des GPT Prompting, KI Prompting lernen, Anwendung in der Arbeitsorganisation und Büroprozessen. !Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse *Grundlagen von Machine Learning: Einführung in KI, Lernalgorithmen, Datenanalyse-Methoden und Einsatzbereiche im Business-Kontext. *Arbeiten mit Python: Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn für Machine Learning in Python und erste Modellierungsschritte. *Von Daten zu Prognosen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Auswertung mit Big Data und Statistiktools. *KI-Anwendungen verstehen: Einsatz von KI-Automatisierung, Prompting-Techniken und Power BI KI-Funktionen zur Analyseoptimierung. !Analysemodelle mit Machine Learning und Python *Grundlagen des Machine Learning: Anwendung daten…

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