Um die Potenziale von KI im Unternehmen gezielt nutzen zu können, sind Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning und Generativer KI gefragt. Dieses Seminar vermittelt praxisnah die technischen und methodischen Grundlagen, um KI-Lösungen zu verstehen, zu entwickeln und zu bewerten.
Zentrale Programmiersprache des Seminars ist Python, die Standardsprache für Data Science und KI. Die Teilnehmenden lernen, wie sich KI-Coding-Assistenten und Coding-Agenten für die Umsetzung und den Test eigener Anwendungen einsetzen lassen. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt: Die Python-Grundlagen erarbeiten sie sich im Selbststudium über einen Online-Kurs.
Grundlage jeder KI sind Daten: Die Teilnehmenden analysieren und visualisieren Datensätze, beurteilen ihre Qualität und nutzen sie für Anwendungsfälle im Unternehmen.
Die Teilnehmenden lernen Machine Learning und die zentralen Lernparadigmen kennen: überwachtes, unüberwachtes und Reinforcement Learning. Ihre Projekte strukturieren sie mit den Vorgehensmodellen CRISP-DM und CRISP-ML(Q). An konkreten Beispielen lernen sie, eigene Modelle für Klassifikation, Regression und Clustering in Python zu trainieren und ihre Ergebnisse zu bewerten.
Im Bereich Deep Learning lernen die Teilnehmenden, wie neuronale Netze aufgebaut und trainiert werden, wo ihre Grenzen liegen und wie sich ihre Ergebnisse erklären lassen (Explainable AI). Für die Bildklassifikation implementieren sie Convolutional Neural Networks (CNNs). Mit Autoencodern lernen sie eine weitere Architektur und ihre Einsatzfelder kennen. Beispiele aus der industriellen Praxis zeigen, wo Computer Vision eingesetzt wird.
Den Abschluss bildet die Generative KI. Die Teilnehmenden verstehen, wie Large Language Models (LLMs) auf Basis der Transformer-Architektur funktionieren, und nutzen sie programmatisch über APIs. Mit Embeddings setzen sie semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) um. Fine-Tuning ordnen sie als weiteren Anpassungsansatz ein.
Alle Inhalte werden durch Hands-on-Übungen und praxisnahe Anwendungsbeispiele begleitet. Ziel des Seminars ist es, moderne KI-Verfahren technisch fundiert zu verstehen und eigene KI-Anwendungen prototypisch umzusetzen.
