KI-Entwickler

Künstliche Intelligenz (KI) für Unternehmen bezieht sich auf den Einsatz von KI-Technologien und -Techniken, um Geschäftsprozesse zu verbessern und zu automatisieren, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und bessere Entscheidungen zu treffen.

KI-Manager/innen sind für die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen verantwortlich. Ihr Ziel ist, Prozesse mithilfe der Integration von KI zu verbessern, z.B. durch die Automatisierung manueller Tätigkeiten. Dafür analysieren sie die bestehenden Systeme auf das jeweilige Transformationspotenzial und konzipieren übergreifende KI-Strategien. Sie kennen sich mit den unterschiedlichen KI-Technologien, wie z.B. Machine Learning, Bilderkennung, Big-Data-Analyse oder auch Natural Language Processing genau aus und wählen die passenden Lösungen für ihr Unternehmen. Ihre Vorstellungen besprechen sie mit den IT-Fachteams in Hinblick auf die technische Umsetzbarkeit. Der Geschäftsleitung präsentieren sie das Einsparpotenzial durch den KI-Einsatz und verhandeln über die notwendigen Investitionen und Entwicklungskosten. Für die Umsetzung erstellen sie mit den Entwicklungsteams Meilensteinpläne und kontrollieren den Fortschritt und die Einhaltung der Zielvorgaben. Während der Entwicklung der Anwendungen durch die IT-Fachteams erstellen sie Schulungsmaterialien und Handbücher über den Umgang mit der geänderten Software und die neuen Arbeitsprozesse. Nach der Integration der KI in die bestehenden Systeme informieren sie die Mitarbeiter/innen über die Veränderungen und halten Schulungen ab. Sie messen außerdem die Performance der Anwendungen. Da der KI-Sektor besonders schnelllebig ist, halten sie sich stets über Neuerungen auf dem aktuellen Stand und suchen kontinuierlich nach Verbesserungs- und Aktualisierungsoptionen.

Beispiele für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Tech-Industrie:

• Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Prozesse wie Dateneingabe und -analyse
• Predictive Analytics, die maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren
• Computer Vision, die es Computern ermöglicht, Bilder und Videos zu verstehen und zu interpretieren
• Robotik, die körperliche Aufgaben automatisiert.

Kursinhalte:

Phase Dauer/Wochen Curriculum
Phase 1 2 Foundations & Programming Introduction
Phase 2 2 Data Structures and Algorithms
Phase 3 3 Math & Algebra for AI Data Analysis
Phase 4 2 Machine Learning
Phase 5 3 Deep Learning
Phase 6 3 Generative AI
Phase 7 4 MLOPS
Phase 8 3 Specialized AI Topics & Advanced AI Techniques ( AI Ethics & AI security)
Phase 9 3 Projektarbeit & Vorbereitung auf den Arbeitsmarkt, Vorstellungsgespräch-Training
Summe 25 Wochen