Einführung: KI und Digitalisierungsmanagement
  • Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) im digitalen Wandel
  • Grundlagen von AI Engineering im Kontext des Digitalisierungsmanagements
  • Integration von KI-Technologien in digitale Transformationsprozesse
  • Potenziale und Herausforderungen beim Management von KI-Projekten

Strategisches KI-Management für Digitalisierung
  • Strategische Planung und Steuerung von KI-Initiativen
  • AI Engineering als Erfolgsfaktor der digitalen Transformation
  • Aufbau und Skalierung von Data Science und KI-Kompetenzen im Unternehmen
  • Fallstudien erfolgreicher digitaler KI-Transformationen

Technologische Grundlagen für Digitalisierungsmanager:innen
  • Einführung in Python und Data Science Grundlagen für KI-Projekte
  • Datenanalyse mit Pandas und SQL, Visualisierung mit Seaborn und Matplotlib
  • Überblick über Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze
  • Technische Infrastruktur (Cloud, Docker) für digitales AI Engineering

Digitalisierung beschleunigen mit generativer KI
  • Prompt Engineering Grundlagen für die Nutzung von generativer AI
  • ChatGPT, GPT-Modelle und Automatisierung digitaler Prozesse
  • Innovative KI-Anwendungen zur Effizienzsteigerung in Unternehmen
  • Praxisbeispiele generativer KI im Digitalisierungsmanagement

Projektmanagement digitaler KI-Lösungen
  • Agile Methoden zur Steuerung von KI- und Digitalisierungsprojekten
  • Management interdisziplinärer Teams aus Data Science, IT und Business
  • Qualitätssicherung, Risiko- und Change Management in KI-Projekten
  • Monitoring und Optimierung digitaler KI-Systeme in der Praxis

KI-Ethik, Compliance und Datenschutz
  • Ethische Herausforderungen digitaler KI-Anwendungen
  • Datenschutz und DSGVO-konforme KI-Lösungen im digitalen Kontext
  • Verantwortungsvoller Umgang mit Daten und Künstlicher Intelligenz
  • Transparenz und Erklärbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen

Operationalisierung und Deployment von KI-Anwendungen
  • Docker & Container-Technologien zur Integration digitaler KI-Modelle
  • CI/CD und MLOps: Effizientes Management digitaler KI-Produkte
  • Model-Monitoring, Drift-Erkennung und Qualitätssicherung im Betrieb
  • Langfristige Pflege und Skalierung digitaler KI-Anwendungen

Capstone Projekt: Digitalisierungsmanagement mit KI in Aktion
  • Praktisches Digitalisierungsprojekt unter Einsatz von KI
  • Umsetzung eines realistischen KI-Anwendungsfalls im Unternehmen
  • Integration von AI Engineering, Prompt Engineering und digitalen Prozessen
  • Teamarbeit, Präsentation und Kommunikation im realistischen Unternehmensumfeld

Das Thema KI umfasst die strategische Planung, technologische Grundlagen und ethische Herausforderungen im Digitalisierungsmanagement.