Künstliche Intelligenz – Einführung, Deep Learning & Prompt Engineering

Einführung Künstliche Intelligenz, was ist das? KI-Terminologie genau erklärt • Einsatzgebiete von AI-Lösungen: generative AI, data driven decisions, planning, Prozessautomatisierung Machine Learning Lifecycle • Lern-Algorithmen und neuronale Netze intuitiv erklärt • Extraktion relevanter Informationen aus Daten (Feature Engineering) • Der Lifecycle von Machine Learning-Projekten • Anschauliche Use Cases, u.a. Autonomes Fahren, Retailbanking, Wissensmanagement und Betrugsfallerkennung • Sie erstellen zwei KI-Modelle (Orange3 Datamining) Deep Learning und AI as a Service • Die wichtigsten State-of-the-Art Verfahren im Vergleich: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning • Anomalien in Daten automatisch finden (Autoencoders) • KI-generierte Fakes verstehen (GAN, Generative Adversarial Networks) • Marktübersicht: Die wichtigsten Cloud AI-Plattformen und Open Source Alternativen • Die wichtigsten technologischen Trends 2024 Prompt Engineering, ChatGPT und multimodale Modelle • Im Detail erklärt: Wie ChatGPT & Co funktionieren (LLM) • Prompt Engineering: Prompting Techniken mit Praxisübungen • Customized Enterprise Generative AI Models (Finetuning) • Knowhow < Praxisübung: Enterprise-Workflows automatisieren (Retrieval Augmented Generation, Flowise AI) • Gefahren von Chatbots vermeiden (Halluzinationen, Prompt Injection, Bias) • Alternativen zu ChatGPT (LLama2, LeoLM, Aleph Alpha, Gemma) • Multimodale Modelle: Audio und Videos generieren (Gemini) AI-Strategieentwicklung und Projektmanagement • Best-Practice: Automatisierungspotential erkennen • Evolution versus Disruption: Geschäftsmodelle transformieren • Eine eigene AI-Strategie entwickeln • Qualität über KPI, Baselines und Benchmarks sicherstellen • Knowhow aus erster Hand: Erfolgsfaktoren und Fallstricke im Projekt verstehen • Praxisübung anhand von zwei Use Cases Ethische und rechtliche Aspekte • Ethische und gesellschaftliche Herausforderungen • Security by Design: Leitlinien zur Gestaltung „sicherer“ KI • Regulatorische Rahmenbedingungen: KI-Verordnung der EU, DSGVO, EU Data Act • Artificial General AI (AGI): Aktuelle Konzepte zur Entwicklung einer Human Level Intelligence

Hinweis zum Ablauf

Offenes Seminar

Zielgruppe

Führungskräfte und Mitarbeiter:innen von Stabsabteilungen. Es werden keine IT-Kenntnisse vorausgesetzt.

Zielsetzung

Erfahren Sie, was hinter Fachbegriffen wie Artificial Intelligence, Deep Learning, Multimodal Models und generative AI steckt. Bauen Sie Know How auf, um zu verstehen, was nötig ist, um KI im Unternehmen einzusetzen und eigene KI-Projekte umzusetzen. Sie sammeln hands-on Erfahrungen um Ihr neues Wissen direkt im Berufsalltag anzuwenden. Trainer mit akademischer Ausbildung in Künstlicher Intelligenz und KI-Projekten in Industrie, Bankwesen und öffentlicher Verwaltung.

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Teilnahmezertifikat und digitales Badge

Teilnahmevorraussetzungen

Sie benötigen kein technisches Vorwissen.

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. 1.380,00 Euro zzgl. MwSt.