Künstliche Intelligenz für die digitale Transformation in der IT
1. Einführung in Künstliche Intelligenz und digitale Transformation
- Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen
- Technologietrends in der digitalen Transformation
- Einführung in Maschinelles Lernen und neuronale Netze
- Data Flow Diagrams und Business Process Modeling Notation
- Überblick über digitale Produkte und deren Entwicklung
2. Maschinelles Lernen und Automatisierung
- Vertiefung in Maschinelles Lernen: Supervised vs. Unsupervised Learning
- Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI
- NLP-Grundlagen und ihre Anwendungen in der IT
- Implementierung von Automatisierungstools
- Fallstudien: Automatisierungsprojekte
3. Innovationsmanagement in der KI-Entwicklung
- Strategien für Innovationsmanagement in der IT
- Kreativitätstechniken und Ideation-Prozesse
- Marktforschung und Nutzeranalysen zur Validierung von Ideen
- Technologien zur Unterstützung des Innovationsmanagements
- Best Practices von Unternehmen, die in KI investieren
4. Praktische Anwendungen von KI in der IT
- Implementierung von KI-Lösungen im IT-Umfeld
- Integration von NLP in Anwendungen
- Data Flow Diagrams zur Darstellung von KI-Prozessen
- Erstellung von Prototypen mit KI-gestützten Tools
- Evaluierung von digitalen Produkten anhand von KPIs
5. Zukunft der IT: Trends und Herausforderungen
- Aufkommende Technologietrends in der IT-Branche
- Risiken und Herausforderungen der digitalen Transformation
- Ethik und Verantwortlichkeiten im Umgang mit KI
- Vorbereitung auf zukünftige Veränderungen durch KI
- Abschlusspräsentation der Lernergebnisse und Diskussion