KI Anwendungen
KI ist längst Realität – in Produkten, Prozessen und Entscheidungen
Was vor wenigen Jahren noch wie Science-Fiction klang, ist heute integraler Bestandteil moderner Geschäftsprozesse und Alltagsanwendungen. Künstliche Intelligenz analysiert riesige Datenmengen in Sekunden, erkennt Muster, trifft Vorhersagen – und unterstützt Unternehmen dabei, schneller, effizienter und intelligenter zu agieren. Von Chatbots über intelligente Prognosemodelle bis hin zu automatisierten Workflows: KI ist zur treibenden Kraft der digitalen Transformation geworden.
Applied AI: Mit künstlicher Intelligenz echten Mehrwert schaffen
Sie lernen, wie KI-Lösungen in Unternehmen integriert werden – von Workflow-Automatisierung bis zur Entscheidungsunterstützung. Dabei stehen Werkzeuge wie KNIME, MongoDB, Neo4j oder Explainable AI im Fokus.
Der Kurs legt großen Wert auf die Umsetzung: Sie entwickeln konkrete Use Cases, experimentieren mit Algorithmen und lernen Methoden wie Prompt Engineering oder X-AI zur transparenten Modellentwicklung kennen. So gestalten Sie die nächste Generation intelligenter Systeme aktiv mit.
Key Facts
- KI-Tools: KNIME, KIMBLE, TeachOpenCADD, Neo4j
- Explainable AI & ethische Aspekte
- Dashboards & KI-Workflows entwickeln
- Prompt Engineering & generative KI
- Integration in Geschäftsprozesse und IT-Architektur
Business Intelligence trifft Künstliche Intelligenz – Daten smart nutzen und Innovation gestalten!
Möchten Sie verstehen, wie moderne Unternehmen Künstliche Intelligenz und Daten kombinieren, um Prozesse zu automatisieren und innovative Lösungen zu entwickeln? Dann ist KI-gestützte Business Intelligence Ihr idealer Einstieg. Starten Sie in die Zukunft der Datenanalyse – mit Künstlicher Intelligenz und Business Intelligence im Team!
In diesem Kurs lernen Sie:
- Wie Sie mit KNIME per Low-Code smarte Workflows entwickeln
- Wie Sie Künstliche Intelligenz in Analyse- und BI-Prozesse integrieren
- Wie Sie mit Dashboards und Visualisierungen KI-Ergebnisse sichtbar und verständlich machen
- Wie Sie Chatbots und KI-Agenten erstellen – sogar mit Multi-Agenten-Frameworks
- Wie Sie Prompt Engineering, XAI und LLMs für deine Anwendungen einsetzen
- Wie Sie mit Generativer KI Inhalte wie Texte oder Bilder erschaffen
Nach dem Kurs können Sie:
- Eigene KI-gestützte Dashboards und Anwendungen umsetzen
- Sprachmodelle effektiv nutzen und verstehen
- Erklärbare KI-Lösungen für echte Business-Prozesse entwickeln
Weitere Kursinhalte
Data Science & KI
Entdecken Sie unsere KI-Weiterbildung – passgenau für Ihren Bildungsgutschein und Ihre beruflichen Ziele. Lernen Sie, wie Sie mit Algorithmen Automatisieren können, KI-Agenten, Multi-KI-Agenten und KI-Chat-Bots entwickeln und in leistungsfähige KI-Agenten-Frameworks integrieren. Setzen Sie auf praxisnahe Inhalte, die Sie direkt in Ihrem Unternehmen einsetzen können – für eine Zukunft, die von Künstlicher Intelligenz gestaltet wird.
NEUPython lernen
- Objektorientierte Programmierung (OOP)
- Objekte, Klassen und Instanzen
- Einfache und effektive Algorithmen
- Analyse und Visualisierung von Daten
- Exploratory Data Analysis (EDA)
- Transformers, Vernetzen von Programmen und Webservices
- Stochastik, Statistik und Matrizenrechnung
- Moderne Entwicklungsumgebungen
- The Zen of Python
- Pythontypische libraries, packages und Module
NEUMachine Learning & KI
- Was ist "Lernen"? und Wie lernen Maschinen?
- Unterschied maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- Statistische Grundlangen, lineare und nichtlineare Modelle
- Überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen
- Clustering, Ensemble Learning, Optimierungsverfahren und der Fluch der Dimensionalität
Verbesserung von Modellen - Feature Engineering, Principle Component
- Analysis, Hyperparameter Tuning und Transfer Learning
- Für Machine Learning typische libraries, packages und Module
BELIEBTNeuronale Netze | Deep Learning
- Funktionsweise eines Neurons, Eigenschaften, Eingabe- versteckte- und Ausgabeschicht
- Übertragung der Funktionsweise eines Neurons in Software
- Gewichtete Netze, Trainings- und Testphase
- Lernregeln, Backpropagation und Netztypen
- Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze
- Anwendungen bei Routinetätigkeiten, Wahrnehmung, Krankheit und Kognition
- Für Neuronale Netze und Deep Learning typische libraries, packages und Module
BELIEBTBig Data
- Volume (Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Bandbreite), Value (Zusammenhänge), Veracity (Wahrhaftigkeit)
- Data Mining Simulation
- Strukturierte Abfrage Sprache (Structure Query Language, SQL) Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
- SQL-Datenbanken (Strukturierte-Abfrage-DatenBanken)
Nichtstrukturierte-Abfrage-Datenbanken (NoSQL-Datenbanken) - Einführung in visuelle Business Intelligence Tools
- Einführung in alternative Cluster Analyse
Workflows erstellen für Big Data
NEUBusiness Intelligence
Anwendungsbereiche und real cases
Die Stärke von Business Intelligenz (BI):
- Datenbasierte Entscheidungsfindung
- Visualisierung und Verständlichkeit
- Zeitersparnis
- Erkennen von Trends und Mustern
- Integration verschiedener Datenquellen
- Kosten und Prozessoptimierung
- Wissensaufbau und Transparenz
- Verbesserung von Kontrolle und Compliance
BI-Tools:
Power BI, Tableau
KNIME
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