Machine Learning + Künstliche Intelligenz + Prompting + Datenanalyse
Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning und Künstliche Intelligenz, einschließlich der Anwendung von Prompting-Techniken. Teilnehmende lernen den Einsatz von Python und verstehen die Bedeutung von KI in der digitalen Transformation.
Modul 1: Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse
Modul 2: Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden
Modul 3: Einführung in das Prompting
Modul 4: GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich
Modul 5: Präsentation & Kommunikation im digitalen Umfeld
!Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse
*Grundlagen von Machine Learning: Einführung in KI, Lernalgorithmen, Datenanalyse-Methoden und Einsatzbereiche im Business-Kontext.
*Arbeiten mit Python: Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn für Machine Learning in Python und erste Modellierungsschritte.
*Von Daten zu Prognosen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Auswertung mit Big Data und Statistiktools.
*KI-Anwendungen verstehen: Einsatz von KI-Automatisierung, Prompting-Techniken und Power BI KI-Funktionen zur Analyseoptimierung.
!Künstliche Intelligenz verstehen und anwenden
*Digitale Transformation und KI: Bedeutung für die Arbeitswelt, Automatisierung von Abläufen und neue Strukturen im Büroalltag.
*Verfahren des maschinellen Lernens: Klassifikation, Clustering, Regression, neuronale Netze und Low-Code Machine Learning Tools.
*KI-Werkzeuge im Büro: Anbieterüberblick, Integration in Systeme, Microsoft Copilot, Risiken und rechtliche Rahmenbedingungen.
*Prompting-Strategien anwenden: Grundlagen von LLM Prompting, GPT Prompting, Prompting Kursen und Einsatz im Büroalltag.
!Einführung in das Prompting
*Grundlagen des Promptings: Verständnis von Prompting-Techniken, LLMs und Einsatzmöglichkeiten in KI- und Machine-Learning-Kontexten.
*Prompterstellung mit System: Entwicklung zielführender Prompts für GPT-Modelle, inklusive Struktur, Sprache und Anwendungslogik.
*Strategien für KI-Interaktion: Einführung in GPT-Prompting, LLM-Prompting und Techniken zur Optimierung von KI-Antwortqualität.
*Prompting in der Anwendung: Erstellung, Anpassung und Bewertung von Prompts für verschiedene Szenarien und Aufgabenstellungen.
!GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich
*Technische Abgrenzung: Analyse der Unterschiede zwischen GPT-Prompting und LLM-Prompting beim Einsatz von Sprachmodellen.
*KI-Prompting verstehen: Anwendung von Prompting-Techniken zur Steuerung generativer KI und maschineller Textverarbeitung.
*Beispiele aus der Praxis: Umsetzung von Prompting-Strategien in LLM-Systemen für Inhalte, Datenanalyse und Automatisierung.
*Bezug zu Machine Learning: Einordnung von KI-Prompting in neuronale Netze und machine-learning-gestützte Prozesse.
!Präsentation & Kommunikation im digitalen Umfeld
*Präsentationstechniken: Vermittlung von Präsentation, Aufbau, Argumentationsstruktur und Einsatz von unterstützenden Visualisierungstools.
*Kommunikation im Team: Moderieren, Kommunizieren und Strukturieren von Arbeitsprozessen in digitalen und agilen Arbeitsumgebungen.
*Analytische Argumentation: Nutzung von SWOT, Datenanalyse und Pivot-Tabellen zur strukturierten Aufbereitung und Darstellung von Inhalten.
Digitale Tools im Einsatz: Einsatz von Power BI, KI-Tools und Gantt-Charts zur Planung, Kommunikation und Ergebnispräsentation im Projekt.
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Machine Learning und KI-Techniken in verschiedenen Anwendungsbereichen zu nutzen. Sie können Prompting-Strategien anwenden und ihre Kommunikationsfähigkeiten im digitalen Umfeld verbessern.