Dieser Kurs vermittelt, wie gezielte Eingaben (Prompts) zur Steuerung generativer KI-Systeme in datenwissenschaftliche Prozesse integriert werden. Teilnehmende lernen, wie Prompts optimiert, KI-Ausgaben analysiert und mit Methoden der Data Science verbunden werden. Durch die Verbindung von Sprache, Daten und Programmierung entstehen neue Analyse- und Automatisierungsansätze.

1. Grundlagen - Prompt Engineering und generative KI
2. Data Science - Analyse und Modellierung
3. Datenintegration und Visualisierung
4. Anwendung, Verantwortung und Praxis
1. Grundlagen - Prompt Engineering und generative KI
  • Einführung in Funktionsweise und Architektur großer Sprachmodelle
  • Verständnis der Rolle von Prompts als Schnittstelle zwischen Mensch und KI-System
  • Erstellung und Optimierung unterschiedlicher Prompt-Formate für reproduzierbare Ergebnisse
  • Bewertung der Qualität und Konsistenz von KI-Antworten in analytischen Kontexten

2. Data Science - Analyse und Modellierung
  • Kombination generativer Modelle mit statistischen Methoden zur Dateninterpretation
  • Nutzung von Python zur Analyse, Verarbeitung und Automatisierung von KI-Ergebnissen
  • Verwendung von Machine-Learning-Methoden zur Klassifikation und Prognose generierter Inhalte
  • Überprüfung und Validierung von Modellen und Daten auf Genauigkeit und Relevanz

3. Datenintegration und Visualisierung
  • Anwendung relationaler Datenbanken zur Speicherung und Verknüpfung generierter Daten
  • Einsatz von SQL zur Abfrage, Strukturierung und Aggregation großer Datenbestände
  • Darstellung von Ergebnissen in BI-Dashboards oder Analyseberichten
  • Kombination von Textausgaben und numerischen Daten zur Entscheidungsunterstützung

4. Anwendung, Verantwortung und Praxis
  • Beachtung ethischer und rechtlicher Anforderungen beim Umgang mit generativer KI
  • Sicherung von Nachvollziehbarkeit und Fairness bei automatisierten Ausgaben
  • Integration von Prompt-Techniken in datengetriebene Workflows und Analyseprozesse
  • Reflexion über Qualität, Grenzen und Verantwortung im Einsatz generativer Systeme