- Das Angebot an KI-Schulungen reicht von kostenlosen Einführungskursen bis hin zu fortgeschrittenen Programmen mit Schwerpunkt auf generativer KI und Geschäftsanwendungen.
- Zu den wichtigsten Inhalten gehören KI-Prinzipien, maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und -analyse, Systemdesign und die Verwendung von Sprachmodellen.
- Initiativen wie AI Elements und Vorschläge großer Technologieunternehmen ermöglichen einen breiten und kostenlosen Zugang zu grundlegenden KI-Kenntnissen.
- KI eröffnet begehrte Berufsfelder und vielfältige Online-Schulungsoptionen mit unterschiedlichen Zahlungs- und Zertifizierungsmethoden.
Schulungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sind zu einem zentralen Thema geworden – sowohl für IT-Fachleute als auch für alle, die verstehen möchten, wie KI ihren Alltag beeinflussen wird. Von kostenlosen Massive Open Online Courses (MOOCs) bis hin zu spezialisierten Programmen in Unternehmen und Universitäten wächst das Bildungsangebot stetig und passt sich dem rasanten Fortschritt dieser Technologie an. Dazu gehören auch Ressourcen und technische Leitfäden.
In diesem Artikel werden wir detailliert untersuchen, welche Arten von Kursen im Bereich der künstlichen Intelligenz existieren, welche Inhalte sie üblicherweise umfassen, welche Berufsprofile sich im Umfeld von KI herausbilden, wie die Lehrpläne und Algorithmen organisiert sind , welche Zahlungs- oder Zertifizierungsmöglichkeiten es gibt und welche Rolle öffentliche und private Initiativen spielen, wie beispielsweise das europäische Projekt Elements of AI oder die Schulungsangebote großer Technologieunternehmen.
Berufsprofile und Karrierewege in der künstlichen Intelligenz
Die Expansion der KI hat eine enorme Nachfrage nach spezialisierten Berufsprofilen erzeugt , sowohl in öffentlichen als auch in privaten Unternehmen und in praktisch allen produktiven Sektoren: Finanzen, Gesundheit, Logistik, Einzelhandel, Marketing, Industrie und KI-Agenten , öffentliche Verwaltung und vieles mehr.
Unter den häufigsten Karrierewegen sticht die Position des Entwicklers für künstliche Intelligenz und Big Data hervor , der sich auf die Entwicklung und den Aufbau von Systemen konzentriert, die in der Lage sind, aus Daten zu lernen und automatisierte oder halbautomatisierte Entscheidungen zu treffen, die sich auf reale Geschäftsprozesse auswirken.
Ein weiteres klassisches Berufsbild ist das des Expertensystemprogrammierers , der für die Erstellung von Lösungen auf der Grundlage von Regeln, Expertenwissen und Inferenzmaschinen verantwortlich ist, die die Entscheidungsfindung menschlicher Spezialisten in spezifischen Bereichen wie Diagnose, Entscheidungsunterstützung oder Planung simulieren.
Viele Organisationen suchen auch nach der Rolle eines Experten für künstliche Intelligenz und Big Data , einer eher übergreifenden Figur, die technisches Wissen über Algorithmen mit strategischem Verständnis des Geschäfts verbindet, um Anwendungsfälle zu identifizieren, Roadmaps zu definieren und multidisziplinäre Teams zu koordinieren.
Eng damit verbunden ist das Profil eines Datenanalysten , der durch die Verarbeitung, Organisation und Analyse von Informationen aus verschiedenen Quellen arbeitet, statistische Verfahren und Techniken des maschinellen Lernens anwendet und Ressourcen für MySQL nutzt , um Muster, Trends und umsetzbares Wissen zu extrahieren, das als Grundlage für die Entscheidungsfindung dient.
In vielen Fällen können diese Fachkräfte in Unternehmen jeder Größe arbeiten , von Großkonzernen über KMU bis hin zu Startups, sowie im öffentlichen Sektor. Auch die Tätigkeit als Freiberufler oder Berater ist weit verbreitet. Sie bieten Dienstleistungen wie Entwicklung, Modellprüfung, Teamtraining oder KI-Strategieentwicklung für Organisationen an, die sich im Digitalisierungsprozess befinden.
Schulung in generativer KI und Softwareentwicklung
Eines der am schnellsten wachsenden Gebiete ist die generative künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung . Es geht nicht mehr nur um die Analyse von Daten, sondern auch um die Generierung neuer Inhalte: Code, Dokumentation, Tests, API-Designs und intelligente Assistenten.
Die aktuellen Schulungsprogramme umfassen Module zur Identifizierung der grundlegenden Prinzipien der generativen KI , zur Erklärung der Funktionsweise der Modelle, die Text, Bilder, Audio oder Video erzeugen, und zur Veranschaulichung ihrer Integration in den Arbeitsablauf von Entwicklungsteams.
Diese Inhalte umfassen eine Analyse der Werkzeuge, Modelle und Frameworks , die zunehmend an Bedeutung gewinnen, von großen Sprachmodellen bis hin zu Cloud-Bibliotheken und -Diensten, die die Integration generativer Funktionen in Anwendungen ermöglichen, ohne dass das Modell von Grund auf neu entworfen werden muss, sowie DevOps-Praktiken mit KI.
Praktische Anwendungen in der Programmierung werden ebenfalls behandelt : Generierung von Code aus natürlichsprachlichen Beschreibungen, Erstellung automatisierter technischer Dokumentationen, Entwurf von Unit-, Integrations- oder Regressionstests sowie intelligente Assistenten, die bei der Überprüfung, dem Refactoring und dem Debuggen komplexer Projekte helfen.
Ein wesentlicher Teil der Schulung konzentriert sich auf die Entwicklung der Fähigkeit, Lösungen auf Basis von generativer KI in kollaborativen Umgebungen zu entwerfen: Integration in Versionskontrollplattformen, Verwendung in CI/CD-Pipelines, Automatisierung von Code-Reviews oder Deployments und Erstellung von technischen Chatbots zur Unterstützung von Teams.
Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Agenten, Expertensysteme und neuronale Netze
In nahezu allen Kursen für Fortgeschrittene und Experten ist ein Abschnitt den Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz gewidmet , in dem die wichtigsten Theorien, Architekturen und Systemtypen, die im Laufe der Geschichte dieser Disziplin entwickelt wurden, vorgestellt werden.
Es werden intelligente Agenten untersucht , also Einheiten, die ihre Umgebung mittels Sensoren wahrnehmen und mittels Aktoren darauf reagieren, indem sie Richtlinien befolgen, die darauf abzielen, ein Maß an Leistung oder Nutzen zu maximieren – etwas, das in der Robotik, der industriellen Automatisierung oder in autonomen Systemen von zentraler Bedeutung ist.
Die Programme beinhalten eine Erklärung von Multiagentensystemen , in denen mehrere Agenten interagieren, kooperieren oder miteinander konkurrieren, um individuelle und gemeinsame Ziele zu erreichen. Dies ist unerlässlich für komplexe Simulationen, Verkehrsoptimierung, virtuelle Märkte oder Videospiele.
Ein weiterer klassischer Bereich sind Expertensysteme und regelbasierte Systeme , die Wissensbasen, logische Regeln und Inferenzmaschinen nutzen, um über Fakten zu argumentieren und neue Schlussfolgerungen oder Empfehlungen zu generieren, insbesondere in Bereichen, in denen das menschliche Expertenwissen gut strukturiert ist.
Auch künstliche neuronale Netze und Deep-Learning-Modelle kommen zum Einsatz , die es uns ermöglichen, hochkomplexe Probleme wie Spracherkennung, Computer Vision, maschinelle Übersetzung und fortgeschrittene generative Modelle anzugehen.
Schließlich wird häufig die Verwendung von Ontologien und kognitiven Theorien eingeführt , die dazu beitragen, Wissen strukturiert darzustellen, Beziehungen zwischen Konzepten zu definieren und bestimmte Aspekte der menschlichen Kognition zu erfassen, um die semantische Interpretation von Informationen zu verbessern.
Sprachmodelle und grundlegende Ingenieurskenntnisse
Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle haben viele Trainingsprogramme spezielle Module integriert, die erklären, wie diese Modelle funktionieren , wie sie trainiert werden, welche Art von Daten sie verwenden und was ihre wichtigsten Stärken und Schwächen sind.
Eines der Schlüsselkonzepte ist das Prompt Engineering , also die Kunst und Technik, geeignete Anweisungen, Beispiele und Kontexte zu entwerfen, um die Generierung von Antworten durch KI zu steuern und so die Genauigkeit und Nützlichkeit der Ergebnisse zu verbessern.
In diesen Kursen wird analysiert, wie sich unterschiedliche Arten der Formulierung von Anweisungen auf die Qualität des Ergebnisses auswirken: Detaillierungsgrad, Tonfall, explizite Einschränkungen, erwartetes Format, Verwendung positiver und negativer Beispiele oder Aufteilung komplexer Aufgaben in kleinere Schritte.
Den Studierenden wird außerdem beigebracht, wie sie Strategien wie das Iterieren auf die Aufgabenstellung , das Einbeziehen von zusätzlichem Kontext, das Kettendenken oder das Kombinieren externer Tools (z. B. Datenbanken oder APIs) nutzen können, um die Informationen anzureichern, die das Modell bei der Generierung von Antworten verwendet.
All dies wird durch praktische Übungen ergänzt, in denen die Studierenden aus erster Hand erfahren, wie kleine Änderungen in den Anweisungen sehr unterschiedliche Reaktionen hervorrufen, was dazu beiträgt, das interne Verhalten von Sprachmodellen besser zu verstehen.
Maschinelles Lernen: Arten von Modellen und Hauptmethoden
Maschinelles Lernen ist das Herzstück der meisten modernen KI-Lösungen, daher beinhaltet jede solide Ausbildung einen Abschnitt, der den Prinzipien, Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens gewidmet ist.
Beim überwachten Lernen werden Modelle mit gekennzeichneten Daten trainiert, um Klassifizierungs-, Regressions- oder Ranking-Aufgaben mithilfe von Algorithmen wie Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzen, Support-Vektor-Maschinen oder linearen Modellen zu lösen.
Parallel dazu wird unüberwachtes Lernen vorgestellt , das mit unbeschrifteten Daten arbeitet, um verborgene Strukturen zu entdecken, Kunden zu segmentieren, Dokumente zu gruppieren oder die Dimensionalität mithilfe von Techniken wie Clustering oder Hauptkomponentenanalyse zu reduzieren.
Einige Programme tendieren zum halbüberwachten Lernen , indem sie kleine, gelabelte Datensätze mit großen Mengen an ungelabelten Daten kombinieren. Dies ermöglicht eine verbesserte Leistung, wenn das Labeln von Beispielen aufwändig oder langsam ist.
Auch das Reinforcement Learning kommt zum Einsatz . Dabei werden Agenten eingesetzt, die durch Belohnungen und Bestrafungen lernen, sequentielle Entscheidungen zu treffen. Es findet breite Anwendung in der Robotik, bei Videospielen, der Prozessoptimierung und interaktiven Empfehlungssystemen.
Diese Module beinhalten typischerweise Inhalte zu Modellbildung , Merkmalsauswahl, Leistungsmetriken, Kreuzvalidierung, Überanpassung, Regularisierung und kontinuierlichen Verbesserungstechniken, damit die Studierenden sowohl den Entwurf als auch die strenge Bewertung von Algorithmen verstehen.
Digitale Datenverarbeitung und -analyse für die Entscheidungsfindung
Eine wesentliche Fähigkeit in jeder KI-Ausbildung ist die digitale Datenverarbeitung , die aus dem effizienten und sicheren Identifizieren, Lokalisieren, Abrufen, Speichern, Organisieren und Analysieren digitaler Informationen besteht.
In den Kursen wird erläutert, wie man die Relevanz und den Zweck der gesammelten Daten beurteilt, ihre Qualität bewertet, potenzielle Verzerrungen erkennt und sicherstellt, dass ihre Verwendung mit den Projektzielen und den geltenden Datenschutzbestimmungen übereinstimmt.
Der Teil zur Datenanalyse konzentriert sich auf Techniken zur Umwandlung von Rohdaten in nützliches Wissen, einschließlich visueller Exploration, Berechnung von Schlüsselindikatoren, Erstellung von Dashboards und Anwendung von Algorithmen zur Ermittlung signifikanter Muster oder Trends.
Dieser gesamte Prozess zielt darauf ab , Entscheidungsprozesse in Organisationen zu unterstützen, indem er evidenzbasierte Informationen liefert, die es ermöglichen, Strategien anzupassen, Ressourcen zu optimieren, zukünftiges Verhalten vorherzusagen oder Anomalien zu erkennen, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden.
In vielen Fällen arbeiten wir mit branchenüblichen und weit verbreiteten Werkzeugen, damit das Gelernte schnell in die berufliche Praxis übertragen werden kann und nicht in einfachen, realitätsfernen akademischen Beispielen verbleibt.
Entwicklung intelligenter Systeme, Produkte und Assistenten
Über die rein technische Komponente hinaus umfasst die KI-Schulung häufig auch Inhalte zur System- und Produktgestaltung , d. h. die Planung, wie Lösungen der künstlichen Intelligenz in bestehende Strukturen integriert werden können.
Die Studierenden lernen, funktionale Spezifikationen für KI-basierte Produkte und Dienstleistungen zu erstellen, wobei sie sowohl die Bedürfnisse des Endnutzers als auch technische Beschränkungen, Budget, Entwicklungsfristen und regulatorische Anforderungen berücksichtigen.
Im Bereich der generativen KI wird an der Entwicklung intelligenter Assistenten gearbeitet , die technische oder kollaborative Arbeitsabläufe unterstützen: interne Chatbots, Assistenten zum Schreiben von Dokumentationen, Support-Assistenten der ersten Ebene oder Systeme, die Lösungen für häufig auftretende Probleme im Arbeitsalltag eines Teams vorschlagen.
Zum Lernprozess gehört auch, herauszufinden, welche Prozesse automatisiert werden können , welche weiterhin unter direkter menschlicher Kontrolle stehen sollten und wie Überwachungsmechanismen eingerichtet werden können, um sicherzustellen, dass die KI innerhalb definierter Grenzen und mit einem akzeptablen Maß an Transparenz arbeitet.
Parallel dazu werden die Studierenden dazu angehalten, die von KI-Werkzeugen erzeugten Ergebnisse kritisch zu analysieren , ihre Genauigkeit, Konsistenz, mögliche Fehler oder Verzerrungen zu bewerten und iterative Verbesserungen sowohl der Modelle als auch ihrer Integration in Arbeitsabläufe vorzuschlagen.
Grundlagen der KI: ein kostenloser MOOC für alle Bürger
Zu den herausragendsten Initiativen, die dieses Wissen der breiten Bevölkerung näherbringen sollen, gehört das Projekt AI Elements , ein kostenloser Online-Kurs, der sich auf die Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz konzentriert.
Das Hauptziel dieses Bildungsangebots ist es, das Wissen über KI-Technologien in der Gesellschaft zu erweitern und allen Interessierten einen zugänglichen, kostenlosen Kurs mit einem informativen, aber rigorosen Ansatz zur Verfügung zu stellen.
Dieser MOOC wurde ursprünglich von der Universität Helsinki in Zusammenarbeit mit der Firma Reaktor entwickelt und wurde 2018 in Finnland erstmals angeboten. Finanziert wurde er von der finnischen Regierung im Rahmen ihrer Präsidentschaft im Rat der Europäischen Union.
Anschließend wurde der Kurs mit Unterstützung der Europäischen Kommission übersetzt und auf die übrigen Mitgliedstaaten ausgeweitet, darunter auch Spanien, wo das Staatssekretariat für Digitalisierung und Künstliche Intelligenz für seine Umsetzung zuständig ist.
In unserem Land bietet die UNED die technische und akademische Unterstützung für den Kurs und vergibt außerdem 2 Leistungspunkte an diejenigen, die ihn absolvieren. Es wird mit allen spanischen Universitäten daran gearbeitet, ihn als Wahlfach anerkennen zu lassen, das den Studierenden offizielle Leistungspunkte einbringt.
Struktur, Dauer und Umfang der KI-Elemente
Elements of AI präsentiert sich als eine Reihe kostenloser Online-Kurse , die für jedermann zugänglich sind und theoretische Blöcke mit praktischen Übungen kombinieren. Die Kurse können im eigenen Tempo absolviert werden, ohne feste Zeitpläne oder Reiseaufwand.
Der Hauptkurs ist in sechs Module gegliedert , die jeweils in drei Abschnitte unterteilt sind. In den einzelnen Modulen werden interaktive Übungen, Fragen zu Alltagssituationen und Problemlösungsbeispiele präsentiert, um das Gelernte zu festigen.
Die geschätzte Dauer dieses ersten Kurses beträgt rund 50 Stunden , kann aber je nach Vorkenntnissen der Teilnehmer und dem Zeitaufwand für die Übungen und das Zusatzmaterial variieren.
Eines der Hauptziele der Initiative ist es, sicherzustellen, dass mindestens 1 % der europäischen Bürger grundlegende Kenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz erwerben, um so zur Verringerung digitaler, geschlechtsspezifischer und generationenbedingter Unterschiede beizutragen.
Die bisherigen Ergebnisse sind sehr aussagekräftig: Mehr als 650.000 Menschen aus mehr als 170 Ländern haben den Kurs bereits absolviert, wobei der Frauenanteil bei knapp 40 % und der Frauenanteil bei rund 25 % liegt. Diese Zahlen verdeutlichen das inklusive Potenzial des Kurses.
KI-Schulungen werden von großen Technologieunternehmen gefördert
Neben öffentlichen Initiativen fördern auch große Technologieunternehmen Schulungsprogramme im Bereich der künstlichen Intelligenz , um den Erwerb digitaler Fähigkeiten zu erleichtern und der wachsenden Nachfrage des Arbeitsmarktes gerecht zu werden.
Unternehmen wie Google betonen ihr Engagement, KI für alle zugänglich zu machen , und bieten Kurse und Ressourcen an, um von Grund auf zu lernen, unabhängig von Vorkenntnissen in Programmierung, Mathematik oder Datenwissenschaft.
Diese Vorschläge kombinieren typischerweise einführende Inhalte zu grundlegenden KI-Konzepten mit praxisorientierteren Modulen, die sich auf spezifische Anwendungsfälle in Sektoren wie Gesundheit, Wissenschaft, Finanzen oder Industrie konzentrieren und aufzeigen, wie Technologie Produktivität und Innovation verbessern kann.
Darüber hinaus beinhalten viele dieser Schulungen Beispiele aus der Praxis und kostenlose Tools , die die Studierenden sofort nutzen können, von Modell-Experimentierplattformen bis hin zu Selbstlernressourcen, die es ihnen ermöglichen, tiefer in die Bereiche einzutauchen, die sie am meisten interessieren.
Ziel ist es, zur digitalen Transformation der Wirtschaft beizutragen und sowohl Berufstätigen als auch Arbeitssuchenden dabei zu helfen, die auf dem heutigen Markt gefragtesten Fähigkeiten zu erwerben.
Beispiel eines Online-KI-Kurses für Unternehmen
Im Bereich der Weiterbildung gibt es auch spezielle Kurse im Bereich der künstlichen Intelligenz, die auf das Geschäftsumfeld ausgerichtet sind und darauf abzielen, Fachkräfte für die praktische Anwendung von KI in ihren Organisationen auszubilden.
Ein typisches Beispiel ist der 60-stündige Online-Kurs , bei dem Sie ab Erhalt der Zugangsdaten bis zu 6 Monate lang Zugriff auf die Inhalte haben. So können Sie flexibel lernen und den Kurs mit Ihrer täglichen beruflichen Tätigkeit vereinbaren.
Diese Kurse bieten in der Regel nach Abschluss ein Zertifikat mit Validierungsmechanismen wie QR-Codes, personalisiertem Tutoring-Service, der Möglichkeit zum Herunterladen von Materialien und Kompatibilität mit jedem Betriebssystem oder Mobilgerät.
Der Kurs findet zu 100 % online statt und ist daher von überall aus leicht zugänglich. Die Studierenden erhalten ihre Zugangsdaten innerhalb von 24 bis 48 Stunden nach der Anmeldung. Es wird empfohlen, auch den Spam-Ordner der E-Mail zu überprüfen.
Sollten Probleme beim Zugriff auftreten, steht Ihnen in der Regel eine spezielle Support-E-Mail-Adresse zur Verfügung , an die Sie sich wenden können, um technische oder administrative Fragen zu klären. Dadurch wird eine kontinuierliche Unterstützung während des gesamten Schulungsprozesses gewährleistet.
Ziele, Zielgruppe und Kaufbedingungen für einen Businesskurs
Die allgemeinen Ziele dieser Kurse konzentrieren sich darauf, zu verstehen, was künstliche Intelligenz ist und was ihre wichtigsten Merkmale sind, damit die geschulte Person sowohl den theoretischen Kontext als auch die praktischen Auswirkungen in ihrer Arbeit verstehen kann.
Zu den konkreten Zielen gehören die Anwendung von überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen sowie die Identifizierung der wichtigsten KI-Werkzeuge, die für ein Unternehmen im täglichen Betrieb nützlich sein können.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Geschäftsanwendungen von KI , wie beispielsweise dem Einsatz von Chatbots im Kundenservice, Sprach- oder Bilderkennungssystemen, Nachfrageprognosemodellen, fortschrittlicher Zielgruppensegmentierung oder Angebotspersonalisierung.
Der Kurs richtet sich an alle, die an einer Ausbildung in einem so stark nachgefragten Bereich wie diesem interessiert sind, ohne dass unbedingt ein sehr fortgeschrittener technischer Hintergrund erforderlich ist, obwohl Vorkenntnisse das Lernen erleichtern können.
Hinsichtlich der Kaufbedingungen handelt es sich in der Regel um eine einmalige Registrierungsgebühr , nach der der Student vollen Zugriff auf die Plattform und die Inhalte erhält, ohne regelmäßige Gebühren oder obligatorische Verlängerungen, sofern in den Kursinformationen nichts anderes angegeben ist.
Gängige Zahlungsmethoden im KI-Training
Institutionen, die Schulungen im Bereich der künstlichen Intelligenz anbieten, ziehen in der Regel mehrere Zahlungsoptionen in Betracht , um den Zugang für eine möglichst große Anzahl von Menschen zu ermöglichen und sich an unterschiedliche Bedürfnisse und Präferenzen anzupassen.
Eine der gängigsten Zahlungsarten ist die Zahlung per Bankkarte , in der Regel über sichere Systeme, die Karten wie VISA, VISA Electron oder Mastercard akzeptieren, wobei die Verwendung von American Express oder Diners Club nicht immer möglich ist.
Bei Wahl dieser Option ist zu beachten, dass die Belastung im Monat nach der Formalisierung der Registrierung erfolgen kann und dass die mit der Bank des Kontoinhabers vereinbarten wirtschaftlichen Bedingungen, wie z. B. Zinsen oder sonstige Gebühren, gelten.
Es wird außerdem empfohlen, zu überprüfen, ob das Kartenlimit höher ist als die gesamten Studiengebühren, um Rückerstattungen oder Zahlungsprobleme zu vermeiden, die den Kursbeginn verzögern oder die Anmeldung sogar stornieren könnten.
Eine weitere weit verbreitete Option ist das SEPA-Lastschriftverfahren , bei dem die Kontodaten im Anmeldeformular angegeben werden und die Belastung automatisch im Folgemonat erfolgt, wie in den Bedingungen des Zentrums oder der Universität angegeben.
Schließlich erlauben viele Einrichtungen die Zahlung per Banküberweisung auf ein bestimmtes Konto; in diesen Fällen ist in der Regel erforderlich, dass der Zahlungsnachweis eingescannt über den virtuellen Campus gesendet wird, wobei eine maximale Frist von etwa zehn Tagen ab der Formalisierung und immer vor Beginn des Unterrichts gilt.
Typischer Lehrplan: Einführung, Algorithmen und Geschäftsanwendungen
Analysiert man die Struktur eines typischen KI-Kurses für Unternehmen, so stellt man fest, dass dieser in der Regel mit einem Einführungsblock in die KI beginnt , in dem die grundlegenden Konzepte vorgestellt und Ressourcen in Video- und Textform angeboten werden.
In diesem ersten Teil finden Sie häufig Videolektionen , die auf einfache Weise erklären, was KI ist, sowie Lesematerialien, die die Informationen vertiefen, und Multiple-Choice-Tests, mit denen Sie überprüfen können, ob Sie die grundlegenden Ideen verstanden haben.
Der nächste große Abschnitt konzentriert sich in der Regel auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz und stellt maschinelles Lernen, überwachte und unüberwachte Modelle, den Modellaufbau sowie die am häufigsten verwendeten Metriken zur Bewertung ihrer Leistung vor.
Dieser Abschnitt behandelt auch die Grundlagen des Deep Learning und zeigt, was Deep Learning ist, wie mehrschichtige neuronale Netze aufgebaut sind und was die häufigsten Anwendungsfälle im Geschäftsumfeld sind.
Im Anschluss daran folgt in der Regel ein Modul, das sich mit Strategien und Ressourcen für Unternehmen befasst. Darin werden Themen wie Personalanalytik, Bestands- und Nachfrageprognosen, Angebotsanalyse, Kundenbindung, Web-Empfehlungen, Prozessverbesserung und nationale oder sektorale Strategien zur Entwicklung von KI behandelt.
Der Lehrplan wird durch eine Einheit über KI-Anwendungen in Unternehmen vervollständigt , die Fallbeispiele wie Empfehlungssysteme, Chatbots, Sprach- und Bilderkennung, dynamische Preisgestaltung, Zielgruppensegmentierung, personalisierte digitale Kampagnen, Content-Curation, intelligente Suchvorgänge, die Nutzung von in CRM integrierten Tools und spezifische Anwendungen wie KI-gestützte Textgenerierung und Werbetexterstellung umfasst.
Management des Ausbildungsangebots und Kommunikation mit den Studierenden
KI-Trainingsplattformen enthalten üblicherweise Kataloge, in denen der Benutzer nach Kursen nach Thema, Niveau oder Modalität suchen kann , obwohl es manchmal vorkommen kann, dass für die ausgewählten Filter keine Ergebnisse angezeigt werden.
In diesen Fällen wird gemeldet, dass keine Kurse mit diesen Kriterien verfügbar sind , und es wird empfohlen, die Filter anzupassen und sicherzustellen, dass mindestens ein Kurs mit aktiven Optionen markiert ist, damit die Suchmaschine gültige Alternativen anbieten kann.
Viele Weiterbildungswebseiten bieten auch die Möglichkeit, einen Newsletter zu abonnieren . Nach dem Ausfüllen des Formulars erhalten Interessierte eine E-Mail, die ihre Anmeldung bestätigt, und werden anschließend über neue Kurse, Aktionen oder Änderungen im Angebot informiert.
Im Bereich der Benutzererfahrung ist es üblich, dass diese Websites über die Verwendung eigener Cookies und Cookies von Drittanbietern informieren und erklären, dass diese zu anonymen Analysezwecken, zum Speichern von Browsereinstellungen und zur Gewährleistung des ordnungsgemäßen Funktionierens des Portals verwendet werden.
Der Nutzer hat in der Regel klare Optionen, alle Cookies zu akzeptieren, sie abzulehnen oder sie nach seinen Präferenzen zu konfigurieren, sowie permanenten Zugriff auf die Cookie-Richtlinie, wo er die Informationen einsehen und seine Entscheidung jederzeit ändern kann.
Dieses gesamte Ökosystem aus Inhalten, Zahlungsoptionen, Lehrplanstruktur, öffentlichen Initiativen wie Elements of AI und Schulungsangeboten großer Technologieunternehmen schafft eine Landschaft, in der jeder, ob mit oder ohne technischen Hintergrund, einen realistischen Weg finden kann, um mit künstlicher Intelligenz zu beginnen oder sich darauf zu spezialisieren , die damit verbundenen Jobmöglichkeiten zu nutzen und aktiv an der digitalen Transformation teilzunehmen, die KI in allen Sektoren vorantreibt.
