Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über fundierte Kenntnisse als AI-Software-Entwickler*in. Sie entwickeln Anwendungen mit Python und optimieren Prozesse durch digitale Automatisierung mit Künstlicher Intelligenz. Sie nutzen Scrum für effektive Projektarbeit und koordinieren GitHub/GitLab für Versionskontrolle. Zudem bearbeiten Sie praxisnahe Projekte im Bereich Prompt Engineering und AI-Development, was Ihnen ermöglicht, in vielfältigen Branchen als Entwickler*in oder Berater*in tätig zu werden.

Einführung in KI und Neuronale Netze
  • Neuronale Netze und KI
  • Moderne künstliche neuronale Netze
  • Aktivierungsfunktionen (z.B. Sigmoid)
  • Backpropagation und verborgene Knoten
  • Das XOR-Problem und seine Bedeutung
  • Mit etikettierten Daten lernen
  • Daten klassifizieren: Wie lernt ein Computer, Objekte zu erkennen
  • Einführung in digitale Automatisierung und KI

Prozessautomatisierung mit KI
  • Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
  • Identifikation und Analyse von Geschäftsprozessen
  • Gestaltung und Modellierung automatisierter Prozesse
  • Integration von KI in bestehende IT-Systeme
  • Datenanalyse zur Identifizierung von Automatisierungspotenzialen
  • Auswahl und Implementierung von KI-Tools

Agiles Arbeiten in Softwareentwicklung
  • Einführung in Scrum
  • Scrum Master
  • Product Owner
  • Scrum Team
  • Sprint Planning
  • Product Backlog Management
  • Definition of Done
  • Versionsverwaltung
  • Operationen der Versionsverwaltung

Softwareentwicklung in Python
  • Einführung: Algorithmen und Python-Grundlagen
  • Variablen und Zuweisungen
  • Kontrollstrukturen: if, else, elif
  • Funktionen definieren und aufrufen
  • Datentypen: Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, komplexe Zahlen
  • Fehlerbehandlung mit try und except
  • Listen und ihre Methoden

Integration und Qualitätssicherung
  • Continuous Integration und Continuous Delivery
  • Software Testing und Qualitätssicherung
  • Agiles Arbeiten mit Git

Erstellung und Optimierung von Prompts
  • Effektive Prompts erstellen
  • Adaptive Prompt-Optimierung
  • Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot Learning
  • Kombination von Prompting-Techniken
  • Interaktive & iterative Prompts
  • Strukturierte Prompting-Techniken
  • Custom GPTs erstellen und optimieren