Künstliche Intelligenz in der Praxis (IHK)

Nutzen:

Nach Abschluss dieses Lehrgangs sollen die Teilnehmer

1. die Grundlagen der KI und ihre Funktionsweise verstehen.

2. gängige KI-Tools anwenden und ihre Einsatzmöglichkeiten bewerten.

3. Veränderungsprozesse in Unternehmen durch Change-Management-

Methoden erfolgreiche begleiten.

4. Projekte systematisch planen, durchführen und abschließen können.

5. ein eigenständiges KI-Projekt konzipieren und präsentieren.

Inhalt:

Teil 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Modul 1: Grundlagen der KI

- Einführung in KI-Konzepte und -Technologien

- Geschichte und Entwicklung der KI

- Arten von KI-Systemen (regelbasiert, Machine Learning, Deep Learning)

- Aktuelle Trends und Anwendungsbereiche

- Ethische Grundlagen und gesellschaftliche Auswirkungen

Modul 2: Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen

- Datenschutzgrundlagen im KI-Kontext

- DSGVO und KI-Anwendungen

- Datenschutzkonformer Einsatz von US-Cloud-Lösungen

- Internationale Rechtsrahmen und Compliance

- Praxisbeispiel: Datenschutzkonformes KI-Projekt

Modul 3: Sprachmodelle und Prompt Engineering

- Grundlagen von Large Language Models

- Prompt Engineering Techniken

- Praktische Anwendung von GPT-Modellen

- Branchenspezifische Anwendungsfälle

- Projekt: Entwicklung eines spezialisierten Assistenten

Teil 2: Anwendung der KI-Tools

Modul 4: KI-Agenten und Automatisierung

- Grundlagen von KI-Agenten

- Automatisierung mit No-Code-Tools

- Make.com, Zapier, n8n

- Programmierung von KI-Agenten mit Python

- Projekt: Entwicklung eines Automatisierungsworkflows

Modul 5: Bild- und Video-KI

- Grundlagen von Computer Vision

- Bildgenerierung mit KI (Midjourney, DALL-E, Stable Di_usion)

- Videoerstellung und -bearbeitung mit KI

- Praxisprojekt: Erstellung von Marketing-Material mit KI

Modul 6: KI-Anwendungsentwicklung (16 Stunden)

- MCP-Konzepte (Model-Controller-Prompt)

- Websiteprogrammierung mit KI-Integration

- Arbeitsprozessprozessoptimierung mit KI

- Projekt: Entwicklung einer KI-gestützten Webanwendung

Teil 3: Projektmanagement

Modul 7: KI-Sicherheit und Risikomanagement

- KI-Fraud-Erkennung und -Prävention

- Bias und Fairness in KI-Systemen

- Sicherheitsrisiken bei KI-Anwendungen

- Projektarbeit: Risikobewertung einer KI-Lösung

Teil 4: Change Management

Modul 8: Führung und Implementierung von KI-Projekten

- Change Management bei KI-Einführung

- Mitarbeiter-Enablement für KI-Projekte

- Führungskompetenzen im KI-Zeitalter

- Agile Methoden für KI-Projekte

- Entwicklung einer KI-Implementierungsstrategie

Fördermöglichkeiten:

Dieser Lehrgang ist AZAV-Zertifiziert. Mit einem Bildungsgutschein ist eine Förderung von bis zu 100 % möglich.