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KI-Grundlagen und LLM-Verständnis 

Du startest mit einem Überblick: Wie ist moderne KI (Generative AI) entstanden, welche zentralen Fachbegriffe aus Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) solltest du kennen und welche Anbieter sind relevant? Danach tauchst du in die mathematischen Grundlagen ein und lernst die Bausteine eines Large Language Models (LLM) kennen. Du verstehst Funktionsweise, Stärken und Grenzen moderner KI-Systeme. Anhand einfacher Beispiele wie Tokenisierung und der praktischen Implementierung von Softmax wird Theorie sofort greifbar. 

Prompt Engineering in Aktion 

Du lernst Methoden und Techniken, um präzise und wirksame Prompts zu erstellen. In praktischen Übungen verbesserst du Prompts, misst ihre Wirkung und passt sie an unterschiedliche Anwendungsfälle und Branchen an. Wir besprechen Chancen und Risiken der KI-Nutzung – inklusive ethischer Aspekte und Geschlechtergerechtigkeit – und zeigen dir, wie du KI-Tools wie ChatGPT, GitHub Copilot, Ollama oder DeepSeek gezielt einsetzt. Dabei erfährst du, wie du KI per API-Integration in bestehende Anwendungen einbindest. 

Du setzt LLMs für Codegenerierung, Testautomatisierung und Dokumentationsprozesse ein. Wir entwickeln Tests mit KI, verbessern bestehenden Code und nutzen TDD-Techniken vom Test zum Code. Du integrierst KI direkt in deine IDE, steuerst Workflows über Prompts und arbeitest an realen Fallstudien aus der Softwareentwicklung. So wirst du fit, Generative AI nachhaltig in deinen Projekten einzusetzen und gemeinsam mit deinem Team produktiv zu nutzen. Wir betrachten ebenfalls einfache Beispiele, wie die Häufigkeitsanalyse von Buchstaben und Wörtern in einem Text zur Tokenisierung.

Analyse von Daten tiefer neuronaler Netze mit Keras (TensorFlow)

Deep Learning Algorithmen finden bereits in unterschiedlichen Wirtschaftsbereichen und im Alltag Anwendung, zum Beispiel im Bereich autonomes Fahren, Sprach- und Texterkennung, optische Fehlererkennung sowie Online-Produktempfehlungen. Sie sind aktuell die bedeutendste und stärkste Algorithmusklasse im Bereich Machine Learning. Es sind bereits zahlreiche Frameworks zur Umsetzung und Arbeit mit Neuronalen Netzen auf dem Markt verfügbar, mit denen Anwendern die Analyse von mittels Deep Learning erleichtert wird. Keras (TensorFlow) ist aktuell das beliebteste Framework in der europäischen Industrie, da es sich durch seine Einfachheit und Mächtigkeit auszeichnet. Die dahinterstehende Open Source Community entwickelt das Framework stetig weiter und ermöglicht somit immer größere Möglichkeiten der Nutzbarkeit für Unternehmen. 

Sie erhalten eine umfassende Einführung in praktische Anwendung von Deep Learning im Bereich Bild-, Text- und Zeitreihendaten. Der Lehrgang orientiert sich dabei auf die Schwerpunkte Datenaufbereitung, Überwachung vom Training und dem finalen Deployment (Einsatz/ Übertragung). Er ist sehr praktisch orientiert, sodass Sie während des Lehrgangs selbst programmieren und Deep Learning Algorithmen trainieren. Am Ende des Lehrgangs sind Sie in der Lage, selbstständig Deep Learning Anwendungen auf Daten Ihres Unternehmens zu trainieren und zu testen, um somit neue Wertschöpfungspotentiale zu generieren.