KI-Grundlagen für IT-Professionals
Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects
Foundation
Sie denken visionär, sind bereit für Innovation und möchten wissen, wie sich der Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen bzw. für Ihre Aufgabenstellungen am besten lohnt? Wenn Sie alles rund um das Einsatzgebiet von KI beurteilen wollen und sich mit den Best Practices auseinandersetzen möchten, dann freuen Sie sich auf dieses Training. Gemeinsam betrachten wir aktuelle Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz, Large Language Models und modernes Prompt Engineering. Sie lernen nicht nur die Grundlagen, sondern auch, wie Sie KI-Tools effektiv im Unternehmenskontext einsetzen und bereiten sich optimal auf die KI-Integration in Ihrem Unternehmen vor.
Ihre Lernziele
Unterschiede zwischen künstlicher und natürlicher Intelligenz verstehen
Innovative Anwendungsgebiete der KI kennenlernen und bewerten
Überblick über verschiedenen Techniken und Methoden der KI, insbesondere Large Language Models
Praktische Einsatzmöglichkeiten der KI im Unternehmen kennen und Auswirkungen auf Geschäftsprozesse abschätzen
Relevante Methoden zur effektiven Implementierung von KI verstehen
Prompt Engineering Techniken beherrschen und in der Praxis anwenden
Hands-on Erfahrung mit aktuellen LLMs und KI-Tools sammeln
Zielgruppe
Business Analyst
Requirements Engineer
Usability Expert
Scrum Master
AI Expert
Project Manager
Projektleiter
Demand Manager
Portfoliomanager
IT-Projektleiter
Testmanager
Tester
Test Automation Specialist
Testingenieur
Enterprise Architect
System Architect
Software Architect
Software Designer
Software Entwickler
Product Owner
und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen möchten
Kursinhalt
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1. Grundlagen
- AI vs. natürliche Intelligenz
- Vorteile der Nutzung von AI
- Schwache und Starke AI
- Unterschied zwischen AI, Machine Learning und Data Science
- Probleme & Limitierungen
- Wann zahlt sich Einsatz von AI aus?
- ROI-Betrachtung und Wirtschaftlichkeitsanalyse
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2. Grundlegende Anwendungsbereiche der AI
- Natural Language Processing & Spracherkennung
- Bilderkennung & Gesichtserkennung
- Intelligente Systeme bzw. Autonome Systeme & Roboter
- Expertensysteme
- Generative KI und ihre Anwendungsfelder
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3. Grundlegende Umsetzungsmethoden der AI
- Machine Learning
- Deep Learning
- Statistik
- Logik & Planung
- Large Language Models (LLMs)
- Transformer-Architektur
- Multimodale Modelle
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4. Large Language Models in der Praxis
- Überblick über aktuelle LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.)
- Open Source LLMs (Llama, DeepSeek, etc.)
- Multimodale Fähigkeiten: Text, Vision, Audio
- Einsatzszenarien im Unternehmenskontext
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Halluzinationen und ihre Vermeidung
- Sicherheit und Datenschutz bei LLM-Nutzung
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5. Prompt Engineering – Grundlagen und Best Practices
- Was ist Prompt Engineering und warum ist es wichtig?
- Zero-Shot Prompting für einfache Aufgaben
- Few-Shot Prompting für domänenspezifische Anwendungen
- Chain-of-Thought (CoT) Prompting für komplexe Probleme
- Strukturierte Prompts und Templates
- System-Prompts vs. User-Prompts
- Kostenoptimierung durch effiziente Prompts
- Praktische Übung: Prompt-Optimierung für verschiedene Use Cases
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6. Anwendungsgebiete
- Customer Support und Chatbots
- Content Creation und Marketing
- Software Development mit KI-Copilots
- Predictive Analytics und Forecasting
- Transport & autonome Fahrzeuge
- Medizin und Healthcare
- Finanzwesen und Fraud Detection
- Supply Chain Optimization
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7. KI und Gesellschaft
- Ethische Aspekte der KI
- Regulatorische Rahmenbedingungen
- KI-Governance
- Verantwortungsvolle KI
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8. KI Tools und Plattformen 2026
- OpenAI (ChatGPT)
- Anthropic Claude Familie
- Google Gemini Pro/Flash
- Microsoft Copilot mit Multi-Model-Integration
- Google TensorFlow
- PyTorch
- Microsoft Azure AI Services
- Amazon AWS AI Services
- Cloud-Plattformen und ihre Vor- und Nachteile
- Programmiersprachen für KI-Entwicklung
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9. Hands-on Workshop
- Praktische Arbeit mit verschiedenen LLMs (Open Source und Closed Source)
- Prompt Engineering für reale Geschäftsszenarien
- Evaluierung verschiedener LLM-Modelle (Small Language Models vs Large Language Models)
- Use Case Entwicklung für Ihr Unternehmen
- Best Practices und Lessons Learned
Zertifizierung
Für dieses Training erhalten Sie ein Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects.
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