Seminarbeschreibung anzeigen/ausblenden

Seminarübersicht

Was Sie in unserem Seminar erwarten dürfen.

Generative KI Systeme wie ChatGPT, Midjourney oder DALLE stellen alle Organisationen und Unternehmen vor neue Herausforderungen, insbesondere auch bezüglich der damit verbunden rechtlichen Rahmenbedingungen und Vorschriften, wie der EU AI Act und die KI-VO. So stehen viele vor den Fragen nach einer sinnvollen KI-Strategie als auch nach den notwendigen KI-Wissen. Hier setzt unser Seminar an.

Der Schwerpunkt dieses Seminars liegt auf der generativen KI und ihren Auswirkungen auf Organisationen und Unternehmen. Neben den Grundlagen der generativen KI werden auch viele praktische Anwendungen erläutert, wie sie in der Praxis zum Einsatz kommen und sich bereits bewährt haben. Im weiteren Verlauf werden neben den Chancen auch die Herausforderungen dieser Technologie thematisiert. Wie wird verhindert oder minimiert, dass KI falsche Ergebnisse produziert, bzw. wie können nachvollziehbare und überprüfbare Ergebnisse generiert werden? Zum Abschluss des Kurses beschäftigen wir uns mit den Regulatorien, wie den EU AI Act und die KI-VO, besprechen sinnvolle Einführungsstrategien und diskutieren gemeinsam mit Expertinnen und Experten, wie sich die Arbeitswelt durch KI verändern wird und welche Auswirkungen dies auf erforderliche Qualifikationen und neue Arbeitsfelder hat. Dabei werden wir auch untersuchen, welche Berufsfelder besonders von diesen Entwicklungen betroffen sind.

Für das Seminar werden keine Programmiererfahrungen oder tiefergehende Mathematik-Kenntnisse vorausgesetzt. Die Kenntnis von Datentechnik im Allgemeinen ist empfehlenswert. Falls Sie bisher nicht an einführenden Kursen teilgenommen haben, haben wir für Sie tiefergehende Exkurse eingebaut, sodass Sie den Themen im Selbststudium bestens folgen können.

Zielgruppe

Der Online-Kurs richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter von Organisationen und Unternehmen, die vor einer strategischen Einführung der KI stehen, gerade bei der Umsetzung sind oder Ihr Wissen über KI und den Einsatzgebieten erweitern wollen. 

Seminarstruktur

  • Woche 1: Erläuterung wichtiger Grundlagen und Begriffe sowie die Funktionsweise von Generativer KI
  • Woche 2: Generative KI-Modelle im Einsatz in verschiedenen praktischen Anwendungen
  • Woche 3: Implikationen und Einschränkungen von generativer KI
  • Woche 4: Diskussion möglicher Implikationen auf verschiedene Berufe und Bereiche des täglichen Lebens

Arbeitsaufwand

Für das Durcharbeiten von Lehr-Videos, Selbsttests, Hausaufgaben und Prüfungen sowie für die Diskussion des Stoffs im Seminar-Forum mit den anderen Lernenden und dem Seminarleitungs-Team sollten die Teilnehmenden von einem Zeitaufwand von 3 bis 6 Stunden pro Woche ausgehen.

Für wen dieses Seminar gedacht

  • Führungskräfte und Mitarbeiter von Organisationen und Unternehmen die eine strategische KI Einführung planen oder sich in deren Umsetzung befinden. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, aber sicherlich hilfreich.

Lernmaterial

Sobald das Seminar beendet ist (und die Seminarleitung die Abschlussergebnisse veröffentlicht hat), können Sie Ihre Leistungsnachweise hier herunterladen.

  • Den Leistungsnachweis erhält, wer in der Summe aller benoteten Aufgaben mindestens 70% der Höchstpunktzahl erreicht hat.
  • Die Teilnahmebestätigung erhält, wer auf mindestens 50% der Kursunterlagen zugegriffen hat.
  • Einen Open Badge erhalten Sie, indem Sie den Kurs abschließen.

Modul 1: Einführung in Künstliche Intelligenz

  • 1.1 Definitionen und Grundlagen der KI
  • 1.2 Geschichte und Entwicklung der KI
  • 1.3 Anwendungsgebiete und Relevanz von KI

Modul 2: Machine Learning Grundlagen

  • 2.1 Was ist Machine Learning?
  • 2.2 Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • 2.3 Datenbeschaffung und Datenbereinigung

Modul 3: Neuronale Netzwerke

  • 3.1 Aufbau von Neuronalen Netzwerken
  • 3.2 Aktivierungsfunktionen
  • 3.3 Backpropagation und Training von Netzwerken

Modul 4: Vertiefte Machine Learning Konzepte

  • 4.1 Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung
  • 4.2 Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzdaten
  • 4.3 Transfer Learning und Praxisbeispiele

Modul 5: Natural Language Processing (NLP)

  • 5.1 Verarbeitung natürlicher Sprache
  • 5.2 Tokenisierung und Textklassifikation
  • 5.3 Chatbots und Sentimentanalyse

Modul 6: Ethik und Verantwortung in der KI

  • 6.1 Bias und Fairness in KI-Systemen
  • 6.2 Datenschutz und Sicherheit
  • 6.3 Gesellschaftliche Auswirkungen von KI

Modul 7: Praktische Anwendungen von KI

  • 7.1 Fallstudien und Anwendungsbeispiele
  • 7.2 Tools und Frameworks für KI-Entwicklung
  • 7.3 Projektarbeit und Implementierung von KI-Systemen

Modul 8: Zukunftsausblick und Trends in der KI

  • 8.1 Aktuelle Entwicklungen und Forschungsthemen
  • 8.2 KI in der Projektwirtschaft und Industrie
  • 8.3 Die Rolle von KI in der Gesellschaft

Modul 9: Abschlussprojekt und Zertifikatsvergabe

  • 9.1 Entwicklung eines KI-Projekts
  • 9.2 Präsentation und Bewertung
  • 9.3 Zertifikatsvergabe

Diese Seminar Inhaltsübersicht bildet eine solide Grundlage für ein KI-Basiswissen und kann entsprechend den Bedürfnissen der Teilnehmer angepasst und erweitert werden. Jedes Modul kann mit praktischen Übungen und Beispielen aus der realen Welt angereichert werden, um den Lernprozess zu vertiefen.

Zuletzt geändert: Mittwoch, 25. Dezember 2024, 19:36