Künstliche Intelligenz - KI Schulungen & Inhouse Seminare

Die KI-Schulungen richten sich an Fach- und Führungskräfte, Entwickler, Data Scientists sowie IT-Professionals, die Künstliche Intelligenz verstehen, bewerten oder praktisch einsetzen möchten. Je nach Seminar profitieren sowohl Einsteiger als auch Fortgeschrittene und Entscheider.

Die Inhalte decken ein breites Spektrum moderner KI-Technologien ab:

• Grundlagen und Strategien der Künstlichen Intelligenz
• Machine Learning und Deep Learning
• Generative KI und Large Language Models (LLMs)
• ChatGPT und Microsoft Copilot im Praxiseinsatz
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Entwicklung von KI-Agenten und Automatisierungslösungen
• Datenanalyse und KI-gestützte Analytics
• Einsatz von KI-Plattformen (AWS, Azure, Google, NVIDIA)
• KI-Sicherheit, Ethik und rechtliche Rahmenbedingungen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert generative KI mit externem Wissen.
Dadurch können KI-Systeme aktuelle, unternehmensspezifische und kontextbezogene Informationen nutzen – ein zentraler Baustein für produktive KI-Anwendungen.

Generative KI bezieht sich auf künstliche Intelligenz-Systeme, die in der Lage sind, Inhalte wie Text, Bilder, Musik oder sogar Videomaterial eigenständig zu erstellen oder zu modifizieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die darauf ausgerichtet sind, Muster zu erkennen, Daten zu analysieren oder Entscheidungen zu treffen, konzentriert sich generative KI auf die Erstellung neuer, origineller Inhalte, die oft nicht von menschengemachten unterscheidbar sind.

Zu den Hauptmerkmalen und Anwendungen einer generativen KI gehören:

• Lernprozess: Generative KI-Modelle lernen durch das Analysieren großer Mengen an Trainingsdaten. Sie erfassen dabei Muster, Stile und Strukturen der Daten, um neue Inhalte zu erzeugen, die den gelernten Mustern entsprechen.
• Neural Networks: Viele generative KI-Systeme verwenden neuronale Netzwerke, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoders (VAEs). Diese Netzwerke sind in der Lage, komplexe Datenstrukturen zu modellieren und zu generieren.
• Diversität der Inhalte: Generative KI kann eine Vielzahl von Inhalten erstellen, wie beispielsweise realistische Bilder und Fotografien, kreative Kunstwerke, Musikkompositionen, menschenähnliche Texte und realistische Sprachausgaben.
• Anwendungen: Zu den Anwendungsbereichen gehören kreative Künste, wie automatisierte Musik- und Kunstproduktion, Erstellung von Trainingsdaten für andere KI-Modelle, Textgenerierung (z.B. in Chatbots oder kreativem Schreiben), Fotobearbeitung und -restaurierung, sowie die Entwicklung neuer Videospielelemente und virtueller Umgebungen.
• Innovation und Forschung: Generative KI wird auch in der Wissenschaft und Forschung eingesetzt, um neue Moleküle für Medikamente zu entwerfen oder innovative Lösungen in der Materialwissenschaft zu entwickeln.

Generative KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld, das die Grenzen dessen, was künstliche Systeme erschaffen können, ständig erweitert und in vielen Bereichen revolutionäre Möglichkeiten bietet.

Zu den Schlüsseltechnologien in diesem Bereich gehören:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Diese bestehen aus zwei Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die gegeneinander arbeiten. Der Generator erzeugt neue Inhalte, während der Diskriminator versucht zu bestimmen, ob diese Inhalte echt oder vom Generator erstellt sind. Diese Technik wird häufig zur Erstellung realistischer Bilder und Videos verwendet.
• Variational Autoencoders (VAEs): Diese werden oft für ähnliche Zwecke wie GANs verwendet, haben aber eine etwas andere Architektur und Herangehensweise. Sie sind nützlich für Aufgaben wie das Erstellen neuer Inhalte, die den Trainingsdaten ähnlich sind.
• Transformer-Modelle: Ursprünglich für Aufgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt, werden Transformer-Modelle jetzt auch für generative Aufgaben verwendet, wie das Schreiben von Texten oder die Erzeugung von Musik.
• Neural Style Transfer: Diese Technik wird verwendet, um den Stil eines Bildes (wie den eines bestimmten Künstlers) auf ein anderes Bild zu übertragen, wodurch effektiv neue Kunstwerke geschaffen werden.

Generative KI hat vielfältige Anwendungen, darunter die Erstellung personalisierter Inhalte, die Automatisierung von Designprozessen, die Entwicklung von Videospielen und vieles mehr. Sie wirft jedoch auch ethische Fragen auf, besonders im Hinblick auf Urheberrechtsverletzungen und die Verbreitung von Desinformation durch sogenannte "Deepfakes".

KI-Agenten sind autonome Systeme, die Aufgaben selbstständig ausführen, Entscheidungen treffen und mit anderen Systemen interagieren.
Sie werden zunehmend für Automatisierung, Assistenzsysteme und komplexe Workflows eingesetzt.

Strategie & Management: Fokus auf Einsatz, Bewertung und Governance
Fachbereiche: Anwendung von KI in Business, Entwicklung und Analytics
Technische Kurse: Entwicklung von Modellen und Systemen
LLM & Generative KI: Einsatz moderner Sprachmodelle
Spezialthemen: RAG, KI-Agenten, Plattformen, Security

KI in der Softwareentwicklung beschreibt den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Unterstützung, Automatisierung und Erweiterung von Entwicklungsprozessen. Dabei werden folgende Aspekte wirksam:

• KI beschleunigt die Entwicklung, indem sie Routineaufgaben wie Code-Vorschläge, Refactoring, Tests und Dokumentation unterstützt.
• KI wirkt im gesamten Entwicklungsprozess – von Anforderungen und Architektur über Programmierung bis Testing, Security und DevOps.
• Die Rolle von Entwicklern verändert sich: Weniger reine Code-Erstellung, mehr Steuerung, Prüfung, Architekturverständnis und Qualitätssicherung.
• Softwareentwicklung wird zugänglicher, weil auch weniger erfahrene Nutzer schneller Prototypen, Skripte oder Automatisierungen erstellen können.
• Governance und Qualitätsstandards werden wichtiger, da KI-generierter Code geprüft, abgesichert und rechtlich bewertet werden muss.
• KI wird zum Wettbewerbsfaktor, weil Unternehmen schneller entwickeln, modernisieren und Innovationen umsetzen können.