Blended Learning: Von Machine Learning zur KI (Online)

Modelle verstehen, trainieren und anwenden

1. Grundbegriffe: von KI zum Machine Learning Modell 

• Die wichtigsten Grundlagen 
• wichtige Lernverfahren  
• Machine Learning-Projekte umsetzen mit CRISP-DM 

2. ML Projekte I: Aufsetzen von Projekten und Aufbereitung der Daten  

• Anforderungen verstehen und ein Projekt korrekt aufsetzen 
• Daten verstehen und mittels Pipelines für Machine Learning aufbereiten  

3. ML Projekte II: Modellierung und Evaluation 

• Wie kann ich die Daten sinnvoll modellieren? 
• Kennenlernen der gängigen Modelle: von der einfachen linearen Regression über Entscheidungsbäume zu neuronalen Netzen 
• Modellauswahl: Welches Modell wann benutzen? 
• Modellevaluation: Systematisches Auswerten verschiedener Modelle 

4. ML Projekte III: ML und KI im Unternehmen nutzbar machen 

• Wie werden Machine Learning Modelle im Unternehmen in die Anwendung gebracht? 
• Wie nutzt man LLMs im Unternehmen? 
• Kurzer Ausblick: Datenschutz & EU AI Act 

Lerndauer: 20 h über 4 Wochen

Wichtige Information:

• Mit dieser Veranstaltung sind sie flexibel. Diese Veranstaltung wird vollständig online ausgeliefert!
• Bitte beachten Sie, dass unsere Blended Learnings aus mehreren Modulen bestehen.
• Es gibt zwei Varianten von Blended Learning Produkten: es können reine Online-Module oder ein Mix aus Online- und Präsenzmodulen enthalten sein.
• Der Termin beschreibt den Zeitraum, in dem die einzelnen Module nacheinander stattfinden.
• Eine Übersicht der einzelnen Termine zu den Modulen erhalten Sie nach der Buchung in Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung.

Lernziele

• Du verstehst die

zentralen Grundlagen moderner KI- und ML-Methoden und kannst differenziert einordnen, welches Verfahren für welche Fragestellung geeignet ist.Du lernst, ML-Projekte von Anfang an richtig aufzusetzen – von Anforderungen über Datenverständnis über Datenaufbereitung mit Pipelines.Du kannst Daten systematisch modellieren und gängige Modelle auswählen, anwenden und evaluieren – von einfachen Regressionsverfahren über Entscheidungsbäume bis hin zu einfachen neuronalen Netzen.Du weißt, wie du ML-Lösungen in deinem Unternehmen produktiv nutzbar machst Du lernst, Large Language Models (LLMs) gezielt und verantwortungsvoll im Unternehmen einzusetzen und verstehst die wichtigsten rechtlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen wie Datenschutz und EU AI Act.Du qualifizierst dich damit für die erfolgreiche Durchführung praxisnaher ML- und KI-Projekte und baust Kompetenzen auf, die in datengetriebenen Organisationen zunehmend geschäftskritisch sind.Zielgruppen

Diese Weiterbildung eignet sich für alle, die ein zukunftsorientiertes Data Mindset entwickeln und lernen wollen, echten Mehrwert durch Daten zu schaffen. Du erfährst, wie du PoCs für Daten- und KI-Projekte konzipierst, deren Umsetzbarkeit bewertest und souverän als Schnittstelle zwischen Business und IT agierst.  

• Projektverantwortliche in Datenprojekten  
• Prozessmanager:innen  
• Fachkräfte aus Controlling, HR, Finance & Co., die endlich über xls-Sheets hinauswachsen möchten 
• Fachinformatiker:innen und Personen, die eine Skript-Sprache können  
• Personen mit wenig Daten-Vorerfahrung, aber großer Motivation, datengetrieben zu arbeiten