KI im Unternehmenskontext
Unsere Weiterbildung befähigt Teilnehmende, KI-Anwendungen im Unternehmenskontext zu verstehen und zu nutzen. Sie lernen, Anforderungen und Herausforderungen bei der Integration zu bewältigen, verschiedene KI-Software zu evaluieren, nachhaltige und ethische Prinzipien anzuwenden sowie Daten effektiv aufzubereiten. Ein abschließender Hackathon fördert die praxisnahe Anwendung des Gelernten.
Auf einen Blick
| Kategorie | Beschreibung |
|---|---|
| Zeitaufwand & Durchführungsart | 2,5 Tage in Präsenz & 1,5 Tage online |
| Zielgruppen | Fach- und Führungskräfte in Management- und Verwaltungspositionen, die Entscheidungsprozesse zu KI und Implementationen von KI-Anwendungen im eigenen Unternehmen steuern |
| Entwickler:innen, die sich praxisrelevantes Wissen im Bereich Deep Learning aneignen möchten | |
| Personen aus Unternehmen, die sich im Rahmen der EU KI-Verordnung weiterbilden (müssen) und ggf. als KI-Multiplikator:innen im Unternehmen wirken sollen | |
| Zugangsvoraussetzungen | Englisch auf B2-Level |
| Nur für die Spezialisierung Entwicklung: Programmierkenntnisse (Python Grundkenntnisse) | |
| Start voraussichtlich | Winter 2025/2026 |
Aufbau und Inhalte der Weiterbildung
Basis
- Modul 1: KI Crashkurs
Nach dem Modul können die Teilnehmenden mit einem fachlich-strukturierten Blick erste Möglichkeiten und Grenzen von KI-Anwendungen für das eigene Unternehmen identifizieren. Sie haben einen Überblick über die Logik von KI, nutzen die wichtigsten Fachbegriffe und können verschiedene Funktionsmöglichkeiten erläutern.
- Modul 2: Anforderungen an und Herausforderungen für die Integration von KI-Anwendungen
Nach dem Modul können die Teilnehmenden anhand konkreter Projekte erste Anforderungen an und Herausforderungen für die Integration von KI-Anwendungen ins Unternehmen kommunizieren. Dazu lernen sie technische Umsetzungen zu erläutern und können einschätzen, wie hoch der Aufwand ist, um KI-Anwendungen im Unternehmen einzusetzen.
Spezialisierung
Spezialisierung Management
- Modul 3.1: Software-Produkte
Nach dem Modul können die Teilnehmenden verschiedene KI-basierte Software-Produkte und deren Einsatzmöglichkeiten für den eigenen Unternehmenskontext bewerten. Dazu lernen sie verschiedene Geschäftsmodelle kennen und vergleichen offene und kommerzielle KI-Software.
- Modul 3.2: Integration im Unternehmen
Nach dem Modul können die Teilnehmenden verschiedene Bestandteile einer IT-Implementierung bewerten und begleiten. Dazu lernen sie benötigte Hardware zu identifizieren und Software-Tools anzuwenden. Zudem werden Team- und Unternehmensreaktionen auf KI reflektiert.
Spezialisierung Entwicklung
- Modul 3: Deep Learning in Python
Nach dem Modul können die Teilnehmenden grundlegende Programmierkonzepte im Zusammenhang mit Deep Learning in Python auf konkrete Projekte anwenden. Dazu lernen sie die grundlegende Syntax von Python und wichtige Kontrollstrukturen zu nutzen. Zudem widmen sie sich Funktionen, Modulen, Fehlerquellen und weiteren für das Programmieren von KI wichtigen Techniken.
Vertiefung
- Modul 4: Nachhaltiger Umgang mit KI
Nach dem Modul können die Teilnehmenden mit KI-Systemen nachhaltig umgehen. Dazu analysieren sie den Ressourcenverbrauch von KI und beschäftigen sich mit relevanten ethischen Konzepten, die bei der Auswahl von KI herangezogen werden können. Außerdem werden sie sich mit den (daten-)rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI auseinandersetzen.
- Modul 5: Daten sammeln und aufbereiten
Nach dem Modul können die Teilnehmenden Daten (z.B. Texte, Bilder) gezielt sammeln, bereinigen und für das maschinelle Lernen vorbereiten. Dazu wenden die Teilnehmenden Methoden zur automatisierten und manuellen Datenerfassung an und lernen die Datenqualität zu bewerten und sicherzustellen. Außerdem beschäftigen sie sich mit Konzepten der Datenethik und des Datenschutzes.
Abschlussprojekt
- Modul 6: Hackathon
Die gesamte Weiterbildung endet mit einem Hackathon, bei dem die Teilnehmenden gemeinschaftlich durch KI verbesserbare Probleme aus dem Unternehmenskontext finden und prototypische Lösungen entwickeln. Dies findet in kooperativer Teamarbeit statt, bei der sowohl Anforderungsprofile als auch konkrete Prototypen entwickelt werden, um gemeinsam eine Implementationsstrategie zu formulieren.