Experte*in KI-System-Design

• Start: jederzeit möglich
• Dauer: 6 bis 12 Monate (flexibel einteilbar)
• Format: E-Learning, zeitlich + örtlich flexibel lernen
• Workload: 5 Kurse, entspricht 30 ECTS
• Preis: € 3.000
• Prüfungsleistung je Kurs: Online MC-Prüfung + Mitarbeit auf dem E-Campus (Diskussionsforen)
• Flexibler Weiterbildungsplan mit eigener Zusammenstellung der Kurse ist möglich
• Abschluss: Experte*in KI-System-Design (Diplomurkunde + 5 Zertifikate mit Noten für die absolvierten Kurse)

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Weiterbildungsziele

Als Absolvent*in des Lehrgangs Experte*in KI-System-Design sind Sie in der Lage, technische, digitale und kommunikative Prozesse im Unternehmensumfeld zu identifizieren, zu verstehen und kritisch zu bewerten – besonderer Fokus liegt dabei auf der Anwendungen von Künstlicher Intelligenz, die das tägliche Arbeitsleben tiefgreifend und sinnvoll ergänzen sollen.

Durch die Einführung effektiver und effizienter Geschäftsprozesse können Unternehmen ihre strategischen und operativen Organisationsziele erreichen. Sie erhalten alle grundlegenden Methoden zur Analyse, Modellierung und Optimierung von Geschäftsprozessen, erwerben Fähigkeiten zur datenbasierten Prozessanalyse mit Methoden wie Process Mining und lernen, Geschäftsprozesse strategisch als Erfolgsfaktor zu betrachten.


Das vermittelte Grundlagenwissen des maschinellen Lernens ist auch für Nicht-Techniker geeignet und eröffnet Ihnen Einblicke in Konzepte, Modelle und Lernverfahren dieses zukunftsweisenden Fachgebiets. Mit praxisorientierten Fallstudien und anschaulichen Beispielen wird das theoretische Wissen greifbar gemacht und ermöglicht eine direkte Anwendung im beruflichen Umfeld. Der Lehrgang Experte*in KI-System-Design befähigt Sie, die digitale Transformation aktiv mitzugestalten.

• Als Absolventin des Lehrgangs Experte*in KI-System-Design tragen Sie mit Ihrem Fachwissen dazu bei, zukunftsweisende KI-Innovationen verantwortungsvoll und nachhaltig in der Praxis umzusetzen.
• Sie sind bestens darauf vorbereitet, intelligente KI-Lösungen zu konzipieren und erfolgreich in verschiedenen Anwendungsfeldern zu implementieren.
• Sie wissen, wie neuronale Netze, Machine-Learning-Modelle und andere KI-Architekturen entwickelt werden und für unterschiedliche Szenarien eingesetzt werden können.
• Sie lernen, datengetriebene Ansätze einzusetzen, um innovative Lösungen für komplexe Herausforderungen zu entwickeln und deren Mehrwert zu maximieren.
• Sie sind in der Lage, ethische und rechtliche Aspekte des KI-Designs zu berücksichtigen und in Ihre Projekte zu integrieren.
• Sie verstehen die grundlegenden Prinzipien moderner KI-Technologien und können deren Potenziale sowie Grenzen kritisch analysieren.
• Sie erwerben praxisnahe Kompetenzen zur Planung, Entwicklung und Anpassung von KI-Anwendungen, die individuell auf spezifische Anforderungen ausgerichtet sind.
• Sie können interdisziplinäre Teams bei der Konzeption, Umsetzung und Optimierung von KI-Systemen fachlich führen und koordinieren.

Der Weiterbildungsplan sieht fünf Kurse für diesen Lehrgang vor. Je nach Ihren persönlichen Interessen und beruflichen Anforderungen, können Sie zwei Kurse austauschen. Hierfür steht Ihnen eine Liste von 10 Wahlkursen zur Auswahl.

Absolvent*innen des Kurses Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Einsatzbereiche sind in der Lage …

• die grundlegenden Prinzipien von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning zu erläutern.
• die Unterschiede sowie Zusammenhänge zwischen diesen Technologien zu verstehen.
• verschiedene Typen generativer KI-Systeme und deren Funktionsweisen zu verstehen.
• zur Ausschöpfung des Potenzials von KI-Modellen effektive Prompts zu entwickeln.
• verschiedene Prompting-Techniken wie Zero Shot, One Shot, Few Shot, Chain of Thought und Flipped Interaction Pattern gezielt anzuwenden.
• KI-Technologien zur Optimierung von Arbeitsprozessen und zur Förderung von Innovationen in verschiedenen beruflichen Kontexten zu benutzen.
• KI-basierte Lösungen für spezifische berufliche Herausforderungen kritisch zu bewerten.
• multimodale KI-Systeme zur Erstellung und Modifikation von Bildern und Videos sowie zur Durchführung von Bilderkennung und Textdigitalisierung effektiv anzuwenden.
• einfache Datenanalysen mittels KI durchzuführen.
• die ethischen und rechtlichen Implikationen von KI-Technologien kritisch zu diskutieren.
• kontinuierlich die neuesten Entwicklungen im Bereich KI herauszufinden.

Absolvent*innen des Kurses Künstliche Intelligenz erfolgreich in Unternehmen managen sind in der Lage …

• die Unterschiede von KI, Automatisierung und traditioneller Software aufzulisten.
• realistische Erwartungen an KI-Möglichkeiten und -Grenzen im Unternehmensumfeld zu formulieren.
• die Rolle von Daten als Grundlage für KI-Anwendungen im Unternehmen zu beschreiben.
• potenzielle KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Unternehmensbereichen zu identifizieren.
• die Besonderheiten von KI-Projekten im Vergleich zu traditionellen IT-Projekten zu erläutern.
• nötige Skills für ein KI-Team aufzuzählen.
• Maßnahmen zur Förderung der Adaption von KI in Projekten im Unternehmen zu planen.
• die Weiterbildung von Mitarbeiter*innen hinsichtlich der KI im Unternehmen zu organisieren.
• einschränkende Regeln und Rahmenbedingungen für KI in Unternehmen im Überblick zu skizzieren.
• die KI-Bereitschaft eines Unternehmens anhand einer Checkliste zu untersuchen.

Absolvent*innen des Kurses Geschäftsprozessmanagement sind in der Lage …

• die Bedeutung des „Geschäftsprozessmanagement“ für Unternehmen zu erläutern.
• die Phasen des BPM-Lebenszyklus auf ein konkretes Beispiel anzuwenden.
• die Rolle von Informationsmodellen im Geschäftsprozessmanagement hinsichtlich ihrer Effektivität in verschiedenen Phasen des BPM-Lebenszyklus zusammenzufassen.
• eine Prozessarchitektur für ein mittelständisches Unternehmen zu entwerfen.
• die grundlegenden Elemente und Konzepte der BPMN-Notation zu erklären.
• ein BPMN-Modell für einen einfachen Geschäftsprozess in einem Unternehmen zu konzipieren.
• einen realen Geschäftsprozess zu analysieren und mögliche Schwachstellen zu identifizieren.
• die Bedeutung von Prozessreferenzmodellen für die Geschäftsprozessverbesserung zu diskutieren.
• die Vor- und Nachteile der Automatisierung von Geschäftsprozessen in einem internationalen Unternehmen gegenüberzustellen.
• die Weiterentwicklung eines Geschäftsprozessmodells in ausführbare Modelle zu konzipieren.
• das Zusammenwirken verschiedener Rollen im Prozessmanagement zu diskutieren.
• Techniken des Process Mining zu beschreiben.
• die Anwendung des Process Mining für verschiedene Prozesstypen zu beurteilen.

Absolvent*innen des Kurses Digital Business Strategy & Business Development sind in der Lage …

• Digitale Business Modelle und Strategien auszuwählen; daraus resultierende Maßnahmen durchzuführen.
• Methoden und Instrumente zur Entwicklung von digitalen Geschäftsmodellen (insb. Business Model Canvas, Customer Development, Lean Start Up Methode, Blue Ocean Strategie) gegenüberzustellen; Instrumente zur Entwicklung von digitalen Geschäftsmodellen zu benutzen.
• die Entwicklung eines „Minimum Viable Products“ zum Testen von Geschäftsmodellen zu erläutern.
• Modelle zur Beurteilung digitaler Services (insb. Information Systems Success Model, Technology Acceptance Modell) zu diskutieren.
• Geschäftsmodelle in Bezug auf Markt- und Konkurrenzanalysen, Marktplätze, Services, Transaktionsmodelle zu diskutieren.
• passende Geschäftsmodelle für Bezahlmethoden im Internet zu erklären.
• Geschäftsmodelle und Digitale Strategien zur Kund*innenakquise, Servicierung und Bindung zu beschreiben.
• aktuelle Best Practices aus dem Bereich Digital Business zu diskutieren.

Absolvent*innen des Kurses Machine Learning: Konzepte, Modelle, Lernverfahren sind in der Lage …

• die grundlegenden Begriffe und Konzepte des Machine Learning zu definieren.
• die verschiedenen Arten von Daten im Kontext des Machine Learning zu unterscheiden.
• die Hauptansätze des Machine Learning (überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen) zu erklären.
• die Prinzipien von Regression und Klassifikation im überwachten Lernen zu beschreiben.
• die Grundkonzepte und einfache Beispiele des unüberwachten Lernens zu erläutern.
• den typischen Machine Learning Workflow von der Problemdefinition bis zum Deployment zu skizzieren.
• beispielhaft die Funktionsweise grundlegender Machine Learning Modelle zu beschreiben.
• verschiedene Architekturen künstlicher neuronaler Netze und deren Rolle im Deep Learning zu diskutieren.
• beispielhaft fortgeschrittene und alternative Architekturen und Konzepte von künstlichen neuronalen Netzen zu benennen.
• die technischen Herausforderungen und Grenzen des Machine Learning zu beurteilen.

Flexibler Lehrplan mit Wahlkursen ist möglich!
Der Lehrgang umfasst 5 Kurse, wovon Sie 2 Kurs je nach Ihren persönlichen Interessen austauschen können. Zum Austauschen stehen diese 10 Wahlkurse zur Auswahl:

• Künstliche Intelligenz im DACH-Raum, in Europa und auf globaler Ebene
• Künstliche Intelligenz: Ethik und Recht
• Digitale Transformationen erfolgreich in Unternehmen umsetzen
• Innovationsmanagement & Open Innovation
• Business Intelligence
• Change Management
• Internetrecht
• Systemisches Denken und Handeln
• Szenarioplanung
• Intercultural Management