Inhalt
1. Implementierung und Anwendungsmöglichkeiten von datenbasierten KI-Modellen
- Grundbegriffe von KI und Maschinellem Lernen
- Chancen und Herausforderungen der KI
- Umgang mit Daten
- Datenanalyse und Maschinelles Lernen
- Grundlagen Programmierung für Maschinelles Lernen (z. B. Python)
2. Mitgestalten und Umsetzen von (Veränderungs-)Prozessen und Projekten
- Prozessmanangement
- Projektmanagementmethoden
3.Rechtliche Grundlagen
- Unternehmensrechtsformen und Vertragsarten
- Datenschutz- und Datensicherheitsfragen
- Patent- und Urheberrecht
- Steuerarten und -berechnungen
4. Abwägung und ökonomische Aspekte
- Abwägungsmethoden
- Ökonomische Aspekte
5. Zukunftskompetenzen
- Metakompetenzen
- Interaktive Kompetenzen
- Agiles Arbeiten
Ablauf
Theoretische Inputs, Praktische Übungen, Fallstudien, Interaktive Diskussionen und Erfahrungsaustausch.Die Mischung aus theoretischem Wissen, praktischen Übungen und realen Anwendungsszenarien sorgt dafür, dass die Teilnehmer sowohl die technischen als auch die praktischen Aspekte der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens sicher beherrschen.
Lernmaterialien
inkl. Lernmittel