Generative AI: Innovation Mgmt. & Machine Learning – Kurs

Diese Weiterbildung führt in die praktische Entwicklung von KI-Anwendungen ein und verbindet Grundlagenwissen im Machine Learning mit konkreten Werkzeugen wie Python, TensorFlow und Keras. Im Zentrum steht die Frage, wie aus Daten funktionierende KI-Modelle entstehen: von der ersten Einführung in Machine-Learning-Konzepte über den Umgang mit Sprachmodellen wie ChatGPT bis zur eigenständigen Entwicklung und Optimierung von Chatbots und Vorhersagemodellen. Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die im Innovations- oder Produktmanagement für KI-Software Verantwortung übernehmen oder direkt in die technische Entwicklung von KI-Anwendungen einsteigen möchten.

Der erste Modulblock legt die Grundlagen der KI-Entwicklung und schafft ein gemeinsames Begriffsverständnis für die folgenden Module. Hier entsteht das technische Fundament für alle weiteren Schritte.

• Einführung in Machine Learning mit Fokus auf die unterschiedlichen Lernarten
• Aufgaben und Funktionsweise von Deep Learning im Vergleich zu klassischem Machine Learning
• typische Anwendungsfelder von KI in Wirtschaft und Produktentwicklung
• Einstieg in Python- und Machine-Learning-Bibliotheken für eigene Experimente
• Einordnung von KI-Development als Tätigkeitsfeld zwischen Technik und Produktmanagement

Der zweite Modulblock widmet sich Sprachmodellen und dialogbasierter KI, insbesondere ChatGPT als prominentem Beispiel eines großen Sprachmodells.

• Grundlagen des Prompt Engineering für den gezielten Umgang mit Sprachmodellen
• Funktionsweise von ChatGPT als Sprachmodell von OpenAI
• Möglichkeiten zur Leistungsverbesserung durch gezieltes Training und Feinjustierung
• interaktive, dialogbasierte Nutzung von ChatGPT in unterschiedlichen Szenarien
• Verbesserung der Antwortqualität durch besseres Kontextverständnis

Der dritte Modulblock behandelt die Entwicklung und Optimierung eigener Chatbots als konkretes Anwendungsprojekt der zuvor vermittelten Sprachmodell-Grundlagen.

• Aufbau eines eigenen Chatbots mit KI-Technologie Schritt für Schritt
• Training von Chatbot-Modellen anhand von Beispieldaten
• NLP-Grundlagen im Kontext von Chatbot-Entwicklung
• fortgeschrittene Techniken zur Verfeinerung von Chatbot-Dialogen
• Optimierung und Evaluation bestehender Chatbot-Modelle
• Ausblick auf künftige Entwicklungen im Bereich KI-Development

Der vierte Modulblock vertieft die technische Umsetzung mit den Werkzeugen TensorFlow und Keras sowie der praktischen Datenanalyse als Vorbereitung eigener Modelle.

• Installation und Einrichtung von TensorFlow für KI-Anwendungen
• grundlegende Verwendung von TensorFlow anhand einfacher Beispiele
• Einsatz von Keras zur Entwicklung eigener Machine-Learning-Modelle
• Aufbau von FCN- und CNN-Modellen für unterschiedliche Aufgabenstellungen
• Datenreinigung sowie Einführung in Pandas und Dataframes
• grundlegende statistische Kennzahlen und Datenvisualisierung
• Training und Auswahl eines geeigneten Vorhersagemodells
• Bewertung von Modellen einschließlich Hyperparameter-Tuning
• Ensemble Learning, etwa durch Bagging und Boosting, für robustere Modelle
• logistische Regression als Verfahren der Klassifikation
• K-Means Clustering zur Gruppierung unstrukturierter Daten
• Training eines neuronalen Netzes als abschließendes Praxisprojekt

Die Weiterbildung ist bewusst so aufgebaut, dass auf jede theoretische Einführung unmittelbar praktische Anwendung folgt: Wer die Grundlagen des Machine Learning verstanden hat, wendet sie im nächsten Schritt direkt auf Sprachmodelle und Chatbots an, bevor die technische Vertiefung mit TensorFlow und Keras folgt. Diese Struktur erlaubt es, Konzepte nicht nur abstrakt zu verstehen, sondern in einem eigenen, nachvollziehbaren Projektverlauf umzusetzen. Besonders der Übergang von der reinen Chatbot-Entwicklung zur systematischen Modellbewertung zeigt den roten Faden der Weiterbildung: Am Ende steht nicht nur ein funktionierendes Modell, sondern auch das Verständnis dafür, wie man dessen Qualität mit anerkannten Verfahren wie Hyperparameter-Tuning oder Ensemble Learning einschätzt und verbessert.

Die Weiterbildung eignet sich für Personen, die eine Tätigkeit in der Entwicklung von KI-Anwendungen, im Innovationsmanagement oder im Produktmanagement für KI-Software anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesen Bereichen erweitern möchten.

• angehende KI-Entwickler/innen mit Interesse an praktischer Modellentwicklung
• Data Scientists, die ihr Methodenspektrum um Deep-Learning-Ansätze erweitern möchten
• AI Consultants mit Bedarf an vertieftem technischem Grundlagenwissen
• Machine Learning Engineers, die Chatbot- und Sprachmodell-Know-how ergänzen wollen
• Fach- und Führungskräfte im Innovationsmanagement für KI-Produkte

Die Weiterbildung verbindet konzeptionelle Einführungen mit praxisorientierten Übungen und Projektarbeiten, in denen die erlernten Machine-Learning- und KI-Konzepte direkt angewendet werden. Nach jedem Themenblock folgt eine praktische Umsetzung mit den jeweiligen Werkzeugen, sodass theoretisches Wissen unmittelbar in realen Szenarien erprobt und vertieft wird.

Die Weiterbildung gliedert sich in sechs aufeinander aufbauende Themenblöcke von den Grundlagen der KI-Entwicklung über Sprachmodelle und Chatbot-Entwicklung bis zu Machine-Learning-Tools und Datenanalyse. Der Gesamtumfang verteilt sich auf mehrere Wochen intensiver Vermittlung mit hohem Praxisanteil.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer Teilnahmebescheinigung im Bereich Artificial Intelligence Development mit Zusatzqualifikation in Data Science und Machine Learning ab. Es handelt sich um eine träger­interne Bestätigung der vermittelten Inhalte, keine externe Herstellerzertifizierung.

Wer in die Entwicklung von KI-Anwendungen einsteigen möchte, steht häufig vor der Herausforderung, dass Grundlagenwissen und praktische Werkzeugkompetenz selten zusammen vermittelt werden. Diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke, indem sie Machine-Learning-Konzepte direkt mit den in der Praxis verbreiteten Werkzeugen Python, TensorFlow und Keras verknüpft. Der praktische Mehrwert zeigt sich in der Bandbreite der erlernten Fertigkeiten: von der dialogbasierten Nutzung großer Sprachmodelle über die eigenständige Chatbot-Entwicklung bis zur technischen Modellbewertung mit Verfahren wie Hyperparameter-Tuning, Ensemble Learning und Clustering. Diese Kombination ist sowohl für die technische Entwicklerrolle als auch für Innovations- und Produktmanagement-Aufgaben rund um KI-Software relevant. Darüber hinaus vermittelt die Weiterbildung ein realistisches Verständnis dafür, wie KI-Projekte in der Praxis ablaufen: von der ersten Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis zur systematischen Bewertung der Ergebnisse. Wer diesen gesamten Weg einmal durchlaufen hat, kann KI-Vorhaben im eigenen beruflichen Umfeld realistischer einschätzen und technisch fundierter mitgestalten.