KI-Training – Kernkompetenzen für die digitale Transformation
Digitalisierung und Automatisierung gehören für viele Unternehmen heute zu den wichtigsten Themen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Kompetenzen in diesen Bereichen unerlässlich. Dazu gehören die Generierung großer Datenmengen (Data Mining), die Analyse von Big Data sowie deren Bedeutung für die Entwicklung neuer Produkte und Prozesse. KI-Seminare vermitteln Wissen rund um diese technologischen Umwälzungen und bieten Ihnen und Ihren Mitarbeitern Kompetenzen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI). Von der Datenanalyse bis zum maschinellen Lernen, von der Nutzung von Softwarelösungen bis zur strategischen Unternehmensentwicklung in Zeiten der digitalen Transformation – Sie profitieren in vielen Bereichen von einem KI-Training . Dieser vielfältigen und wachsenden Nachfrage passt sich das breit gefächerte Angebot an KI-Kursen und KI-Workshops an.Was ist Künstliche Intelligenz?
Der Begriff ist in aller Munde, doch was ist KI eigentlich? Unter Künstlicher Intelligenz versteht man adaptive Algorithmen, die gewonnene Daten analysieren und auf deren Basis das eigene Verhalten anpassen. KI kommt inzwischen in vielen Bereichen zum Einsatz, so bei der zielgerichteten Erhebung von Daten (Data Mining) und ihrer Nutzung, aber auch in der produktseitigen Anwendung im Rahmen des Internets der Dinge (IoT). Sogar in Markeing und Kommunikation findet sich immer öfter KI im Einsatz. Hinter der Verwendung Künstlicher Intelligenz steht der Gedanke, die hohe Geschwindigkeit computergestützter Systeme auch bei der Gestaltung von Planung und Strategie zu nutzen, beispielsweise im Rahmen von datengestütztem Entscheiden. Zusammengefasst werden diese Ansätze zur rechnerbasierten Intelligenz unter dem Begriff des Maschinellen Lernens. Um die selbstlernenden Algorithmen, die den Mittelpunkt von KI bilden, zu entwickeln und in unterschiedlichsten Kontexten zu verwenden, stehen Selbstständigen, Führungskräften und Mitarbeitern für ihre jeweiligen Aufgaben eine breite Auswahl an KI-Workshops und KI-Seminaren zur Verfügung.Dimensionen einer Weiterbildung in Künstlicher Intelligenz
Selbstlernende Algorithmen unterstützen Anwender bei der Verarbeitung von Daten und der Entwicklung von Produkten, Arbeitsprozessen und Unternehmensstrategien. Darüber hinaus optimieren sie selbst bestehende Abläufe und kreieren neue, so beim automatisierten Marketing. Die Entwicklung der dafür notwendigen Algorithmen unterliegt dabei den Mitarbeitern, die die KI „trainieren“ müssen. Die Grundlage der intelligenten Entscheidungen von KI bilden immer noch die menschlichen Bewertungs- und Interpretationsvorgaben. Ob automatischer Datenreport oder Chat-Bot, wer KI trainieren will, benötigt selber KI-Trainings. Auf diese Weise den Umgang mit KI zu lernen, ist daher nicht nur für Akteure innerhalb der IT-Branche von Bedeutung. Denn neben den Grundlagen computerbasierter Intelligenz lernen Mitarbeiter je nach Schwerpunkt des jeweiligen KI -Trainings auch relationale Aspekte. Dazu gehören das Verhältnis von Künstlicher Intelligenz und Datenschutz, Fehleranfälligkeiten von KI-Systemen, die Einbettung von KI in bestehende Arbeitsprozesse und die strategische Ausrichtung ganzer Unternehmensbereiche, um die Potenziale Künstlicher Intelligenz für den Geschäftserfolg optimal zu aktivieren.Für wen ist ein KI-Training von Nutzen?
Aufgrund der systemischen Verflechtung von KI ist der Nutzen von KI-Kursen weder strikt an bestimmte Berufsbilder noch an die Art des Umgangs mit Künstlicher Intelligenz gebunden. Was bedeutet das? Überall dort, wo große Datenmengen einen substantiellen Teil des Geschäftsprozesses ausmachen, ist es von Vorteil, den Umgang mit KI zu lernen. Für IT-Entwickler wiederum ist eine Weiterbildung in Künstlicher Intelligenz je nach Spezialisierung sinnvoll. Sogar Mitarbeiter im Bereich Compliance kommen bei der Befolgung von Datenschutzrichtlinien immer mehr mit Künstlicher Intelligenz und der Erhebung und Verarbeitung umfangreicher Datenmengen in Berührung. Grundlagenwissen zum Thema KI wird bald in vielen Unternehmenspositionen nötig sein.Der Personenbereich, der von KI-Trainings profitiert, erstreckt sich zunächst auf alle, die im Arbeitsalltag mit KI-Technologie zu tun haben. Eine Weiterbildung in Künstlicher Intelligenz bietet sich daher an für Mitarbeiter in:
- IT-Entwicklung und Administration
- Einkauf und Vertrieb
- Strategie und Planung
- Compliance und Datenschutz
Führungskräfte und Geschäftsleitung können sich in speziellen Seminaren zum Thema KI über technische Innovationen und Möglichkeiten im Unternehmenszusammenhang informieren. Passende KI-Workshops gibt es in vielen Formen und mit ganz unterschiedlicher inhaltlicher Ausrichtung – als KI-Training für Macher, Anwender, Kontrolleure, Planer, Entscheider oder Strategen.
Wie profitieren Unternehmen von einem KI-Training der Mitarbeiter?
Ob Industrie 4.0 oder Internet der Dinge, Big Data oder Machine Learning – die digitale Transformation der Wirtschaft ist in vollem Gange. Die meisten Unternehmen sind gezwungen, sich daran anzupassen, und tun gut daran, ihre Belegschaft entsprechend weiterzubilden. KI-Seminare erlauben es Mitarbeitern in Führungspositionen, Arbeitsprozesse und ganze Unternehmensstrategien durch Digitalisierung und Automatisierung zu optimieren. Damit allein ist es natürlich noch nicht getan. Gerade für die Bereiche, wo KI zum Einsatz kommen kann, sollte man daher über Weiterbildung für seine Mitarbeitenden - zum Beispiel im Reporting oder im Kundenmanagement - nachdenken.Mitarbeiter in vielen anderen Betriebsbereichen wiederum profitieren nicht nur selbst von zertifizierten Kompetenzen durch KI-Workshops. Denn die Anwendungsbereiche von KI zu lernen, stärkt auch die unternehmenseigenen Ressourcen im Wettrennen um die Digitalisierung. Als Selbstständiger im IT- oder Marketingbereich schließlich ist es nicht nur empfehlenswert, die eigene fachliche Kompetenz zum Thema über KI-Kurse und KI-Seminare auf dem neuesten Stand zu halten – in einem dynamischen Wettbewerb kann ein Wissensvorsprung auf dem Feld der Künstlichen Intelligenz den Unterschied für den eigenen Unternehmenserfolg machen.
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E-Learning
Weiterbildung Software Entwickler Data Science und Big Data
- Beginn jederzeit möglich
- online
- auf Anfrage
Mit steigenden Datenmengen steigt Deine Motivation? Dann triffst Du mit Deiner Online-Weiterbildung Software Entwickler Data Science und Big Data (m/w/d) eine gute Entscheidung. Du lernst, den Mehrwert aus riesigen Datenmengen zu ziehen und diese fachgerecht zu nutzen. Denn Du beschäftigst Dich in Deiner Weiterbildung intensiv mit datengetriebenen Methoden und deren Anwendung im betriebswirtschaftlichen Kontext. Zudem erhältst Du Einblicke in Data Science, lernst verschiedene Datenquellen und -formate kennen und eignest Dir Fähigkeiten zur Beurteilung der Datenqualität und zur elektronischen Datenverarbeitung an.
Zudem erhältst Du im Kurs “Programmieren mit Python” wichtige Einblicke in die am häufigsten verwendete Programmiersprache. Und eignest Dir grundlegende Kenntnisse in der Softwareentwicklung an - insbesondere im Kontext der Datenwissenschaften. Ergänzend dazu erhältst Du Einblicke in agile Projektmanagementmethoden: Du setzt Dich intensiv mit Testverfahren auseinander und lernst, wie Du Modelle in eine Produktionsumgebung integrieren kannst. Mit Deinem erworbenen Wissen wirst Du zu einem unverzichtbaren Teil jedes Unternehmens, das den Wert seiner Daten erkennt und sie für zukunftsorientierte Entscheidungsfindungen nutzen möchte.
Webinar
- 03.02.2025- 05.02.2025
- online
- 2.130,10 €
In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).
Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.
Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.
Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und ...
E-Learning
Weiterbildung User Experience and Interaction Consultant
- Beginn jederzeit möglich
- online
- auf Anfrage
Wie funktioniert Kommunikation überhaupt? Diese Frage ist die Grundlage Deiner User Experience and Interaction Consultant Weiterbildung. Deswegen erarbeitest Du Dir zunächst ein Basiswissen zu verschiedenen Ansätzen, Theorien und praktischen Methoden der Kommunikationspsychologie. Natürlich mit besonderem Fokus auf den Besonderheiten medialer und digitaler Massenkommunikation. Das führt Dich direkt zu Deinem ersten Schwerpunktthema: der User Experience (UX). Neben Motiven und Persönlichkeitsmerkmalen, die das Nutzererlebnis beeinflussen, betrachtest Du auch die emotionale Wirkung durch den Einsatz von Bildern, Farben und Formen. Mit diesem Wissen gehst Du an Dein nächstes Spezialgebiet: die Interaktion zwischen Mensch und Computer. Dein neu erworbenes Wissen fasst Du zum Abschluss Deiner Weiterbildung User Experience and Interaction Consultant in einer Seminararbeit zusammen.
E-Learning
Ausbildung zum Chief Data Officer
- 24.02.2025- 27.05.2025
- online
- 7.378,00 €
Brückenbauer zwischen Daten und Tagesgeschäft
Daten sind die Basis aller Geschäftsprozesse. Um jeden Datensatz effektiv für diese Prozesse nutzen zu können, müssen diese bekannt, bereinigt und für berechtigte Personen zugänglich gemacht werden. Dies erfordert eine umfassende Datenstrategie und Datenkompetenz bei allen Mitarbeitenden. In immer mehr Unternehmen wird deshalb die Rolle des Chief Data Officers eingeführt, der für die operative Nutzung von Daten im Tagesgeschäft verantwortlich ist.
Dabei arbeitet der Chief Data Officer eng mit einer weiteren CDO-Rolle zusammen, und zwar mit dem Chief Digital Officer, der eine Vision für die Transformationsreise erstellt und das gesamte Unternehmen auf diesem Weg mitnimmt. Sobald diese Vision festgelegt ist, kommt der Chief Data Officer ins Spiel, der die Verantwortung für die Datenstrategie und den Umgang mit dem gesamten Datenbestand des Unternehmens übernimmt. Eine effektive Datenstrategie besteht darin, das Informationsvermögen des Unternehmens optimal zu nutzen, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Hier kommt es darauf an, Brücken im Unternehmen zwischen den Geschäftsbereichen und den Daten unter der Verwendung von Technologie zu bauen.
Die Rolle des Chief Data Officer wird immer zentraler für Unternehmen, die ihre Digitalisierungs- und Datenstrategien vorantreiben möchten. Eine kürzlich veröffentlichte Studie von PwC zeigt, dass etwa 42 % der größten Unternehmen in Europa bereits eine CDO-Position eingeführt haben.
Webinar
IAPP AIGP - Certified Artificial Intelligence Governance Professional
- 24.03.2025- 25.03.2025
- online
- 3.748,50 €
Webinar
AIGP - Certified Artificial Intelligence Governance Professional IAPP
- 24.03.2025- 25.03.2025
- online
- 3.748,50 €
Webinar
Einführung in Data Science mit Python für Anfänger
- 02.12.2024- 04.12.2024
- online
- 2.130,10 €
Der dreitägige Data Science Kurs bietet eine praxisorientierte Einführung in die Grundlagen von Machine Learning mit pandas und scikit-learn in Python. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Python Modul pandas und seinem DataFrame, das als gängiges Data Science Paket in Python gilt. Zusätzlich werden die Pakete seaborn und matplotlib erläutert, die zur Generierung von Grafiken und Plots verwendet werden. Der Kurs gibt zudem einen Einblick in erste Machine Learning Algorithmen wie Entscheidungsbaum, K-Means Clustering/DBSCAN und Neuronales Netz mit dem Python Paket scikit-learn. Weitere Themen umfassen wichtige Datenstrukturen, das Berechnen von Statistiken, das Schreiben eigener Funktionen sowie das Einlesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten. Der Kurs beinhaltet außerdem eine Einführung in lineare Regression, den Train-Test-Split und Kreuzvalidierung.