Low AI 1. Einführung in Low AI Konzepte: Definition und Abgrenzung von Low AI, Anwendungsbeispiele und Einsatzgebiete, Vorteile und Herausforderungen 2. Low AI Technologien im Überblick: Überblick über gängige Low AI Tools und Plattformen, Funktionsweisen und Einsatzmöglichkeiten, Vergleich mit traditionellen AI-Ansätzen 3. Praktische Anwendung von Low AI: Schritt-für-Schritt Anleitung zur Implementierung, Integration von Datenquellen und APIs, Einfache Modelle und Algorithmen erstellen 4. Optimierung von Low AI Lösungen: Methoden zur Analyse und Verbesserung, Feedback-Mechanismen und Iteration, Erfolgsmessung und KPIs 5. Teamarbeit und Kollaboration in Low AI Projekten: Best Practices für die Zusammenarbeit, Rollenverteilung im Team, Einsatz von Projektmanagement-Tools 6. Integration von Low AI in Geschäftsprozesse: Identifikation geeigneter Anwendungsfälle, Strategien zur Implementierung, Change Management bei der Einführung 7. Praxisprojekt: Entwicklung einer Low AI Anwendung: Planung und Umsetzung eines Projekts, Präsentation der Anwendung vor der Gruppe, Feedback und iterative Verbesserung 8. Zukunft von Low AI Technologien: Trends und Entwicklungen im Low AI Bereich, Einfluss von KI auf Low AI, Zukunftsausblick auf Low AI Anwendungen