Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung: Strategien mit Maschinellem Lernen

1. Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- Einführung in Maschinelles Lernen
- Typen von Algorithmen im maschinellen Lernen
- NLP-Grundlagen und Anwendungen
- Einführung in Large Language Models

2. Prompt Engineering und den Einsatz von KI-Tools
- Was ist Prompt Engineering?
- Techniken zur Erstellung effektiver Prompts
- Praktische Übungen zur Nutzung von LLMs
- Tracking Tools und Google Analytics zur Performance-Messung

3. Neuronale Netze und Datenflussdiagramme
- Architektur neuronaler Netze
- Trainingsmethoden für neuronale Netze
- Einführung in Data Flow Diagrams
- Darstellung von Geschäftsprozessen mit BPMN

4. Implementierung von KI-Strategien in der Produktentwicklung
- Integration von KI in Produktentwicklung
- Best Practices für die Anwendung von KI-Strategien
- Fallstudien er KI-Projekte
- Auswertung von KPIs in KI-Projekten

5. Zukunftsperspektiven und Herausforderungen der KI
- Ethik und rechtliche Aspekte von KI
- Zukünftige Trends im Bereich der Künstlichen Intelligenz
- Schlussfolgerungen und Ausblick
- Vorbereitung auf ein Abschlussprojekt