KI mit Schwerpunkt auf Spezialist 1. Einführung in die Rolle des KI-Spezialisten: Definition und Aufgaben eines KI-Spezialisten, Überblick über notwendige Kompetenzen und Fähigkeiten, Bedeutung von KI-Spezialisten in Unternehmen 2. Technologische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Einführung in Machine Learning und Deep Learning, Wichtige Algorithmen und Methoden der KI, Technologien zur Datenverarbeitung und -analyse 3. Anwendungsfälle und Branchenlösungen für KI: Identifikation von relevanten Anwendungsfällen, Branchenübergreifende Lösungen der Künstlichen Intelligenz, Erfolgreiche Fallstudien und Best Practices 4. Verantwortung und Ethik in der KI-Entwicklung: Ethische Fragestellungen in der KI-Forschung, Regulierungen und Standards zur KI-Nutzung, Verantwortungsbewusste Entwicklung von KI-Lösungen 5. Projektmanagement für KI-Initiativen: Methoden und Ansätze im Projektmanagement, Risiko- und Stakeholdermanagement in KI-Projekten, Agile Methoden und ihre Anwendung in KI-Projekten 6. Messung und Optimierung von KI-Systemen: Entwicklung von KPIs zur Erfolgsmessung, Analysemethoden zur Evaluierung von KI-Anwendungen, Iterative Verbesserung von KI-Systemen 7. Praxisprojekt: Erstellung eines KI-Prototyps: Auswahl eines spezifischen Anwendungsfalls, Entwicklung und Präsentation eines Prototyps, Feedback und weitere Iteration des Projekts 8. Zukunftsperspektiven und Trends für KI-Spezialisten: Neuste Forschungsergebnisse und Entwicklungen, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen, Karrierechancen und Weiterbildungsmöglichkeiten