Künstliche Intelligenz Grundlagen

In dieser 1-tägigen Schulung "Künstliche Intelligenz Grundlagen" erhalten Sie einen praxisnahen Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie lernen die historische Entwicklung, zentrale Begrifflichkeiten sowie die Potenziale und Anwendungsfelder kennen und können die wichtigsten Konzepte, Methoden und Begriffe einordnen. Ein besonderer Fokus liegt auf den Trainingsverfahren von KI-Modellen, darunter Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning, sodass Sie deren Funktionsweise verstehen und verschiedene Einsatzmöglichkeiten bewerten können.

Zudem erfahren Sie, welche Anforderungen an eine belastbare Datenbasis für KI-Projekte gestellt werden und welche Herausforderungen dabei auftreten. Die Schulung vermittelt strategische Ansätze zur Integration von KI im Unternehmen, gibt einen Überblick über Cloud-Lösungen wie Microsoft Azure und beleuchtet rechtliche sowie ethische Aspekte, darunter der EU AI Act und die DSGVO-konforme Nutzung von KI. Abschließend setzen Sie sich mit aktuellen Entwicklungen und Trends auseinander, um Chancen und Risiken der KI-Nutzung fundiert abwägen zu können.

Zum Seminar: Künstliche Intelligenz Grundlagen

Historie und heutiger Stand

• Wo kommt KI her und wie alles begann
• Zeitreise von den 50ern bis heute

Begriffsklärung, Potenziale, Anwendungsfelder von KI

• Überblick über die wichtigsten Begrifflichkeiten im KI-Umfeld
• Beleuchtung diverser Business Cases und der daraus resultierenden Potenziale für Unternehmen

Wie "lernt" KI

• Überblick über die drei häufigsten Trainingsverfahren von KI-Modellen
  • Supervised Learning
  • Unsupervised Learning
  • Reinforcement Learning

Einsatzmöglichkeiten von KI-Modellen Klassifikation, Regression, NLP, Generation von Inhalten

• Klassifikation
• Regression
• NLP
• Generation von Inhalten
• Überblick über praxisnahe Einsatzmöglichkeiten anhand realer Case Studies und Projekte

Alles beginnt bei der Datenbasis – Anforderungen und Hürden für KI-Modelle

• Was beim eigenen Projekt zu beachten ist
• Warum eine solide Datenbasis das A und O für jedes KI-Projekt ist
• Möglichkeiten zum Sammeln, Speichern und Aufbereiten strukturierter Daten

KI im Unternehmen

• Strategische Vorgehensweise für KI-Projekte
• Überblick über Bedingungen und Anforderungen

Grenzen, Ethik und Ausblick

• Urheberrechte, Copyright und sensible Daten
• Möglichkeiten zur DSGVO-konformen Nutzung von KI
• Maßnahmen des neuen EU-AI-Acts o Ausblick über aktuelle Entwicklungen
• Neuerungen und Stand der Forschung