Einführung in die Künstliche Intelligenz

Für dieses Training erhalten Sie ein Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects.

Sie denken visionär, sind bereit für Innovation und möchten wissen, wie sich der Einsatz von AI in Ihrem Unternehmen bzw. für Ihre Aufgabenstellungen am besten lohnt? Wenn Sie alles rund um das Einsatzgebiet von KI beurteilen wollen und sich mit den Best Practices auseinandersetzen möchten, dann freuen Sie sich auf dieses Training. Gemeinsam betrachten wir aktuelle Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz und bereiten Sie auf den Einsatz von KI im Unternehmen vor.

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Ziele

  • Unterschiede zwischen künstlicher und natürlicher Intelligenz kennen
  • Innovative Anwendungsgebiete der KI kennenlernen
  • Überblick über verschiedenen Techniken und Methoden der KI
  • Praktische Einsatzmöglichkeiten der KI im Unternehmen kennen und Auswirkungen auf Geschäftsprozesse abschätzen
  • Relevante Methoden zur effektiven Implementierung von KI verstehen

Zielgruppen:

Business Analyst, Requirements Engineer, Usability Expert, Scrum Master, AI Expert, Project Manager, Projektleiter, Demand Manager, Portfoliomanager, IT-Projektleiter, Testmanager, Tester, Test Automation Specialist, Testingenieur, Enterprise Architect, System Architect, Software Architect, Software Designer, Software Entwickler und Product Owner

Termine...

Inhalt

1. Grundlagen

  • AI vs. natürliche Intelligenz
  • Vorteile der Nutzung von AI
  • Schwache und Starke AI
  • Unterschied zwischen AI, Machine Learning und Data Science
  • Probleme & Limitierungen
  • Wann zahlt sich Einsatz von AI aus?

2. Grundlegende Anwendungsbereiche der AI

  • Natural Language Processing & Spracherkennung
  • Bilderkennung & Gesichtserkennung
  • Intelligente Systeme bzw. Autonome Systeme & Roboter
  • Expertensysteme

3. Grundlegende Umsetzungsmethoden der AI

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Statistik
  • Logik & Planung
  • Large Language Models

4. Anwendungsgebiete

  • Transport & autonome Fahrzeuge
  • Computerspiele
  • Medizin
  • Finanzwesen
  • Marketing
  • Business & Strategien
  • Kundensupport
  • Smart Buildings

5. AI und Gesellschaft

  • Gesetzesgrundlagen
  • Ethik
  • Datenschutz

6. AI Tools und Machine Learning Plattformen

  • Google TensorFlow
  • Meta Pytorch
  • IBM Watson
  • Microsoft Azure
  • Amazon AWS
  • AI and Cloud
  • Programmiersprachen

Nach Absolvierung empfehlen wir:

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