Der Kurs vermittelt grundlegende und anwendungsorientierte Kenntnisse der künstlichen Intelligenz im Kontext der Datenverarbeitung und -analyse. Im Mittelpunkt stehen der strukturierte Umgang mit Daten sowie der Einsatz von KI-Methoden zur Auswertung, Modellierung und Interpretation von Datensätzen. Der Kurs verbindet theoretische Konzepte der künstlichen Intelligenz mit praktischen Ansätzen der datengetriebenen Analyse und bereitet auf den Einsatz in unterschiedlichen beruflichen Kontexten vor.

Kursinhalt1. Überblick über künstliche Intelligenz und datenbasierte Verarbeitung
  • Zentrale Bereiche der künstlichen Intelligenz
  • Einführung in die datenbasierte Verarbeitung

2. Datenanalyse und -modellierung
  • Analyse, Aufbereitung und Modellierung von Daten
  • Einsatz von KI-Methoden und spezifischen Tools

3. Datenerhebung und -dokumentation
  • Verfahren zur Datenerhebung und -strukturierung
  • Methoden zur Dokumentation von Daten

4. Maschinelles Lernen mit KI
  • Einführung in Ansätze des maschinellen Lernens
  • Einsatz zur Auswertung und Interpretation von Datensätzen

5. Algorithmische Datenverarbeitung
  • Grundlagen der algorithmischen Datenverarbeitung mit KI
  • Verbindung von KI und datengetriebenen Prozessen

Lernziele
  • Grundlagen der künstlichen Intelligenz und datenbasierter Verarbeitungsverfahren analysieren und einordnen
  • Datensätze strukturieren, aufbereiten und mit KI-Methoden auswerten
  • KI-Modelle zur Analyse und Interpretation von Daten entwickeln und dokumentieren
  • Verfahren des maschinellen Lernens im Kontext datengetriebener Prozesse identifizieren und anwenden
  • Ansätze zur Integration von KI-gestützten Werkzeugen in datenbasierte Arbeitsabläufe beurteilen

Berufsfelder
  • Anwendung in der Datenanalyse, Softwareentwicklung sowie in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen
  • Typische Tätigkeitsfelder: datengetriebene Entscheidungsunterstützung, Datenmanagement und technische Bereiche

Zusammenfassung

Der Kurs Ki mit Data vermittelt methodische Kenntnisse und Anwendungsstrategien an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und datenbasierter Verarbeitung. Auf Basis der Grundlagen des maschinellen Lernens und der algorithmischen Datenverarbeitung werden Kompetenzen aufgebaut, die in der Datenanalyse, Softwareentwicklung und technischen Berufsfeldern Anwendung finden.