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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Online Teamentwickler / Transformation Coach (m/w/d)
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Deshalb bemühen sich derzeit viele Unternehmen um ihre digitale Transformation, aber auch die Transformation in Richtung Agilität oder New Work sind gefragte Konzepte zur Unternehmensentwicklung. Damit die Transformation gelingt und so neue sinnhafte, lukrative Geschäftsmodelle und menschengerechte produktivere Formen der Zusammenarbeit entstehen, brauchen Unternehmen professionelle Prozess-BegleiterInnen: Change ManagerInnen, OrganisationsentwicklerInnen und Transformation Coaches.
Banksteuerung durch Bankcontrolling - Inhouse
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a) Ziele und Aufgaben des Controllings
b) Controllingbegriff
c) Entwicklung und Aufgaben des Bank-Controlling
d) Grundlegender Aufbau des Controlling als Managementprozess
e) Einbindung der Controlling in die Orga von KI – Organisation des Controlling als eigenständige Institution
f) Abgrenzung von strategischem und operativen Controlling
g) Zentrale Probleme des Bank-Controlling aufgrund der Charakteristika von KI
2. Ergebnisermittlung und –steuerung im Finanz- und Betriebsbereich
a) Anforderungen an Kalkulations - und Steuerungssysteme
b) Betriebswirtschaftliche Grundlagen und branchenspezifische Einflüsse
c) Konzeptionelles Anforderungsprofil
d) Praktische Zusatzanforderungen
3. Ergebnisermittlung und –steuerung im Finanzbereich
a) Traditionelle Methoden zur Berechnung des Zinsergebnisses
b) Kennzeichen traditioneller Methoden
c) Pool-Methode
d) Schichtenbilanzmethode
e) Beurteilung der traditionellen Verfahren
f) Marktzinsmethode und ihre Erweiterungen
g) Grundkonzept der Marktzinsmethode
h) Verfahren zur Ermittlung und Steuerung des Konditionsbeitrages
i) Cash-flow-Orientierung, Barwert - und Margenkonzept
j) Liquiditätsneutrales Modell der Marktzinsmethode
k) Engpassneutrales Modell der Marktzinsmethode
l) Verfahren zur Ermittlung und Steuerung des Strukturbeitrages
m) Gesamtbankbezogener Strukturbeitrag
n) Einzelgeschäftsbezogener Strukturbeitrag
o) Kombinierte Steuerung von Konditions- und Strukturbeiträgen der
p) Definition des Zinsspannenrisikos
q) Elastizitätskonzept
r) Verwendung von Konditions- und Strukturbeitragsveränderungen
4.Ermittlung von Risikokosten
a) Ergebnisermittlung und –steuerung im Betriebsbereich
b) Abgrenzung der Betriebskosten
c) Kostenrechnungssysteme (Ist- versus Plankostenrechnung, Voll- versus
d) Prozessorientierte Standard-Einzelkostenrechnung
e) Merkmale des Verfahrens
f) Umsetzungsschritte für den Aufbau der Rechnung in Banken
g) Prozesskostenrechnung
h) Berechnung des Provisionsüberschusses
5. Balanced Score Cards als Instrument des Bankcontrolling
6. Bank – Controlling - Kennzahlen
7. ROI Management
8. Zielgrößen im Rentabilitätsmanagement
9. Grundlagen der Risikosteuerung
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- 10.04.2025- 11.04.2025
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Teilnehmende lernen...
- Unterschiede zu erklären zwischen Digitalisierung und Digitale Transformation
- wie der PDA die Digitale Transformation fördert
- den Prozessgesteuerten Ansatz anhand eines Fallbeispiels konzeptionell anzuwenden
- Nutzen und Grenzen des Ansatzes kennen
- PDA im Kontext aktueller Trends wie IoT, KI, RPA & Microservices einzuordnen.
Der Prozessgesteuerte Ansatz (auch: Process-driven Approach, kurz PDA) nach Volker Stiehl ist eine ganzheitliche - basierend auf BPMN-Prozessmodellen - branchen- und herstellerneutrale Projekt- und Implementierungsmethodik für Projekte in der Digitalen Transformation. Mit dieser Methodik lassen sich beliebige innovative Fachprozesse implementieren. Der Ansatz setzt auf den Standard BPMN und ein BPMN-basiertes Workflow Management System. Damit lassen sich BPMN-Fachprozesse aus der Fachexperten-Sicht direkt als Basis für die Implementierung verwenden. PDA berücksichtigt somit den Low Code-Trend auf Basis von Standards.
Die Digitale Transformation erfordert neue Denkansätze für die Umsetzung und Implementierung von beliebigen, innovativen Fachprozessen. Die gleichzeitige Berücksichtigung dieser Anforderungen erfüllt derzeit nur der Prozessgesteuerte Ansatz:
Nachhaltigkeit:PDA
berücksichti...
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LinkedIn Manager – Ein Intensivkurs mit Zertifikat
- 27.11.2024- 29.11.2024
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Der 3-tägige Intensivkurs vermittelt die Erfolgsfaktoren für die professionelle Nutzung von LinkedIn. Sie lernen die zentralen Funktionalitäten kennen und erfahren, wie Sie eine (Personal) Brand aufbauen und das Business-Netzwerk rechtssicher einsetzen – ob für Marketing, Vertrieb oder HR.
Zertifizierte*r Produktions- und Logistikanalyst*in
- 11.02.2025- 26.02.2025
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Im Lehrgang erarbeiten Sie sich Wissen über moderne Lieferketten, Grundlagen der Supply Chain und des Risikomanagements. Sie lernen wie Sie mittels Kennzahlen die Wertschöpfungskette innerhalb und außerhalb des Unternehmens optimieren können. Die Optimierung von Logistikprozessen über Analyseverfahren ist das Kernstück des Lehrgangs.
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E-Learning
Weiterbildung Machine Learning and Deep Learning Developer
- Beginn jederzeit möglich
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- auf Anfrage
Wie genau schafft man es, dass Maschinen denken wie Menschen? Auf jeden Fall müssen riesige Datenmengen klassifiziert und verarbeitet werden. Und es braucht Menschen, die Programme dafür entwickeln. Hier kommst Du ins Spiel. Mit Deiner Weiterbildung Machine Learning and Deep Learning Developer (m/w/d) hast Du die Daten im Griff.
In Deiner Weiterbildung erhältst Du Einblicke in das maschinelle Lernen (Machine Learning) und in das tiefe Lernen (Deep Learning) als Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz (KI). Du lernst die am häufigsten verwendeten Ansätze und Methoden zur Sprach-, Text- und Bilderkennung kennen. Du beschäftigst Dich mit Erwartungsmaximierung und den verschiedenen Lernmethoden eines Computers. Und Du setzt Dich mit neuronalen Netzen auseinander – von simpel bis hochkomplex. Dazu nutzt Du so genannte Deep Learning Frameworks. So auch zum Beispiel das Open-Source Framework TensorFlow von Google. Ein Teil des maschinellen Lernens ist auch das verstärkende Lernen (Reinforcement Learning). Hier beschäftigst Du Dich mit Algorithmen, die beispielsweise autonomes Fahren oder personalisierte Onlinewerbung möglich machen. Zum Abschluss lernst Du die wichtigsten KI-Trends der nächsten Jahre kennen.
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- 14.01.2025- 24.04.2025
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