Entwicklung und Implementierung von Anwendungen Künstlicher Intelligenz in der Praxis

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) wird die Welt verändern. Die Wertschöpfung aus Daten wird für fast alle Unternehmen ein wachsender Wettbewerbsfaktor. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz hilft dabei mehr Informationen über Kunden, Konkurrenten und Trends zu gewinnen, unterstützt Prozesse zu automatisieren oder ermöglicht neue Geschäftsmodelle umzusetzen.

Im Hochschulzertifikatsprogramm "Entwicklung und Implementierung von Anwendungen Künstlicher Intelligenz in der Praxis" werden Sie lernen, wie Sie Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen nutzen können. Darüber hinaus erlernen Sie eigene KI-Lösungen basierend auf den KI-Bibliotheken Scikit-Learn, Tidymodels und TensorFlow selbst zu erstellen.

Die Teilnehmenden werden komprimiert Möglichkeiten und Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz kennen lernen. Sie lernen, wie Anwendungsmöglichkeiten für das eigene Unternehmen erkannt und wie eigene Use- und Business-Cases beschrieben werden.

Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten einen Überblick über Methoden und Technologien zur Entwicklung eigener KI-Lösungen und erlangen erste praktische Kompetenzen in der Erstellung und Anwendung von KI-Lösungen. Sie lernen die KI-Bibliotheken Scikit-Learn, Tidymodels und TensorFlow kennen und für die Erstellung von KI-Lösungen zu nutzen. Teilnehmende lernen die Grundlagen der Programmierung mit R und Python, um mit diesen in einer Übung Schritt für Schritt eine erste KI-Lösung zu entwickeln.

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI)

• Erläuterung der grundlegenden Begriffe und Unterscheidung von starker und schwacher KI
• Wie funktioniert überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes maschinelles Lernen?
• Welche Bedeutung haben Daten, Algorithmen und Data Science?
• Wesentliche Technologien und Methoden künstlicher Intelligenz, u.a. Regression, Entscheidungsbäume, K-Nearest Neigbors, Support-Vektor-Maschinen, Neuronale Netze aus Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-Learn, Tidymodels, PyTorch, Keras & TensorFlow

Anwendungsmöglichkeiten von KI in Unternehmen

• Potenzielle Anwendungsmöglichkeiten: Vorhersage, Klassifikation, Clustering, Text-, Sprach- und Bilderkennung, Chat Bots, Virtual Reality, Augmented Reality, autonome Maschinen (...)
• Anschauliche Beispiele von KI-Anwendungen basierend auf den kostenlosen Open-Source-Plattformen R und Python
  
  - Vorhersage von Daten wie Preisen (...) für effektiveren Einkauf/Verkauf
  - Klassifikation von Daten wie Krediten (...) für effektivere Entscheidungen Pro/Contra
  - Clustering von Daten wie Kunden (...) für effektiveres Marketing
  - Identifikation von Cross-Selling-Optionen (...) zur Steigerung des Umsatzes
  - Text-, Sprach- und Bilderkennung (NLP) zur Sentiment-Analyse, Klassifikation von E-Mails (...)
• Chancen und Risiken von KI-Anwendungen

Grundlagen der Programmierung von KI-Anwendungen mit R und Python

• Installation der Entwicklungsumgebung für R und Python
• Grundlagen der Programmierung mit R und Python
• Open-Source-Bibliotheken für KI: Scikit-Learn, Tidymodels, TensorFlow

Entwicklung von KI-Anwendungen für das eigene Unternehmen

• Best Practices der Implementierung von KI-Projekten
• Use- und Business-Case
• Analytics Architekturen
• Daten und Datenquellen
• Explorative Datenanalyse und Visualisierung
• Modellierung (Test- und Trainingsdaten, Hyperparameter, Validierung der Modellqualität)
• Nutzung und Qualitätssicherung
• Schritt für Schritt Erstellung einer eigenen KI-Anwendung mit R und Python (individuell oder in Gruppen)

Ausblick

• Strategie und Ethik
• Use- und Business-Case Portfolio Management
• Organisation (Mensch und Maschine)

IT-Führungskräfte, IT-Manager, Projektleiter, Business Analysten, Data-Scientists, Softwareentwickler

Da Beispiele und Übungen der Programmierung von KI-Lösungen Bestandteil des Kurses sind, sind Erfahrungen mit Programmierung wertvoll, jedoch nicht zwingend erforderlich. Alle für das Verständnis erforderlichen Grundlagen werden in der Veranstaltung vermittelt. Erforderlich ist daher nur Ihr Interesse am Thema.