KI-Training: Künstliche Intelligenz verstehen und nutzen

Das eintägige KI-Training des mITSMs findet im Online Live Format statt: Unser Experten Jens Beyer und Natalie Beyer leiten die Schulung interaktiv, mit vielen praktischen Übungen. Die Schulung ist auch als Inhouse Format möglich.

Unsere KI-Experten sind Natalie Beyer und Jens Beyer. Natalie und Jens sind Gründer der KI und Data Science Consultancy Lavrio.solutions GmbH. Sie bringen seit vielen Jahren erklärbare und transparente KI-Systeme in Unternehmen. Gleichzeitig verbindet sie eine Freude am Weitergeben der Methoden und Erkenntnisse. Jens hat Physik mit Schwerpunkt Neurophysik studiert und sich seitdem immer weiter auf die KI fokussiert. Natalie kommt aus der Psychologie und hat die Methoden aus der Statistik in den Kontext der KI übertragen.

Aktuell ist keine Zertifizierung für diesen Kurs geplant. Du erhältst aber eine Teilnahmebestätigung.

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen oder Programmen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken und Handeln erfordern. KI zielt darauf ab, Maschinen die Fähigkeit zu geben, zu lernen, zu verstehen, zu planen, zu analysieren und zu problemlösen. Sie basiert auf Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. KI umfasst verschiedene Teilbereiche wie maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Sprachverarbeitung.

Künstliche Intelligenz (KI) nutzt Algorithmen und Modelle, um aus Daten zu lernen und Aufgaben eigenständig zu erledigen. Durch Trainingsprozesse werden KI-Modelle auf großen Datensätzen trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Das Ziel ist es, Computer so zu programmieren, dass sie intelligente Funktionen ausführen können, wie zum Beispiel das Erkennen von Mustern, das Treffen von Entscheidungen oder das Lösen von Problemen.

KI wird heute bereits in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter im Gesundheitswesen für Diagnoseunterstützung und Medikamentenentwicklung, im Finanzwesen für Betrugsprävention und Risikomanagement, im Einzelhandel für personalisierte Empfehlungen und Bestandsmanagement sowie in der Logistik für Routenoptimierung und Lieferkettenmanagement. Weitere Anwendungen finden sich im Kundenservice, in der Fertigung, im Energie- und Umweltbereich, in den Medien und der Unterhaltungsbranche sowie im Rechtswesen.

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen und Organisationen eine Vielzahl von Vorteilen, darunter Effizienzsteigerung, Kostenersparnis, verbesserte Entscheidungsfindung, personalisierte Kundenerfahrung, erweiterte Datenanalyse, verbesserte Sicherheit und Innovationsförderung. KI automatisiert Prozesse, analysiert große Datenmengen und ermöglicht fundierte Entscheidungen, was zu erhöhter Produktivität, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteilen führt. Es ist jedoch wichtig, ethische Aspekte und Datenschutz zu berücksichtigen.

Bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz gibt es einige Herausforderungen zu beachten. Dazu gehören der Mangel an qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, ethische Bedenken bezüglich Datenschutz und Verantwortlichkeit, der Bedarf an Fachwissen und Ressourcen für die Entwicklung und Wartung von KI-Systemen sowie die Notwendigkeit, die Auswirkungen auf Arbeitsplätze und soziale Dynamiken zu berücksichtigen. Zudem ist eine klare Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Fachexperten und KI-Entwicklern erforderlich, um erfolgreich KI einzuführen.

Um Künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren, können Unternehmen folgende Schritte unternehmen: Analyse der Bedürfnisse, Sicherstellung der Datenverfügbarkeit, Einbindung von Fachexperten, Start von Pilotprojekten, Skalierung und Integration, sowie kontinuierliche Verbesserung. Dabei ist es wichtig, ethische Aspekte zu berücksichtigen, Datenschutz zu gewährleisten und klare Kommunikation sowie Schulungen für Mitarbeiter bereitzustellen.

Künstliche Intelligenz ist ein übergeordneter Begriff, der sich auf die Fähigkeit von Maschinen bezieht, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken und Handeln erfordern. KI umfasst verschiedene Ansätze und Techniken, darunter auch das maschinelle Lernen.

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz und bezieht sich auf Algorithmen und Modelle, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und automatisch Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Im maschinellen Lernen werden Algorithmen entwickelt, die es Computern ermöglichen, eigenständig zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

Mit anderen Worten: Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, das in der KI eingesetzt wird, um maschinelle Systeme zu trainieren, während Künstliche Intelligenz ein umfassenderes Konzept ist, das verschiedene Ansätze zur Nachahmung von menschlicher Intelligenz umfasst.