Der Kurs vermittelt die Verbindung von generativer Künstlicher Intelligenz mit datenwissenschaftlichen Methoden. Teilnehmende lernen, wie Sprachmodelle zur Verarbeitung und Analyse von Daten eingesetzt werden können und wie sie mit Programmierung, Datenbanktechniken und Visualisierung kombiniert werden. Der Kurs zeigt, wie OpenAI-Modelle in Data-Science-Workflows integriert werden und wie Verantwortlichkeit und Transparenz bei der Arbeit mit generativer KI sichergestellt werden.

!1. Grundlagen - OpenAI und generative KI
!2. Datenanalyse und Machine Learning
!3. Datenintegration und Visualisierung
!4. Anwendung und Verantwortung

!1. Grundlagen - OpenAI und generative KI
*Funktionsweise großer Sprachmodelle und Prinzipien generativer KI
*Bedeutung von Eingaben, Trainingsdaten und Kontextsteuerung für Modellqualität
*Unterschiede zwischen generativen und analytischen Ansätzen in der KI
*Einsatzmöglichkeiten von OpenAI-Modellen in Textanalyse, Prognose und Kommunikation

!2. Datenanalyse und Machine Learning
*Kombination generativer KI mit datenwissenschaftlichen Analyseverfahren
*Erstellung und Bewertung von Modellen für Klassifikations- und Prognoseaufgaben
*Verwendung statistischer Verfahren zur Bewertung der Modellgüte
*Automatisierung von Analyse-Workflows durch Skripte und KI-Unterstützung

!3. Datenintegration und Visualisierung
*Nutzung relationaler Datenbanken zur Organisation und Bereitstellung von Analysedaten
*Entwicklung von SQL-Abfragen zur Filterung und Aggregation großer Datenmengen
*Visualisierung von Ergebnissen in interaktiven Dashboards zur Ergebnisinterpretation
*Verknüpfung von KI-Outputs mit analytischen Berichten und Visualisierungen

!4. Anwendung und Verantwortung
*Beachtung rechtlicher und ethischer Grundlagen bei der Nutzung generativer Systeme
*Bewertung der Nachvollziehbarkeit und Fairness von Modellentscheidungen
*Sicherstellung der Datenqualität und Dokumentation von Ergebnissen
*Verantwortungsvoller Einsatz generativer KI im datenwissenschaftlichen Umfeld