Künstliche Intelligenz im Job

Diese 4-teilige Serie befasst sich mit der Frage, wie KI erfolgreich im Unternehmen implementiert werden kann. In diesem Paket sind folgende Kurse enthalten: Zum Videokurs "Nachhaltigkeit durch Künstliche Intelligenz": Das Thema Nachhaltigkeit gewinnt in der Unternehmenswelt zunehmend an Bedeutung. Gesetzliche Vorschriften und internationale Standards verpflichten Unternehmen dazu, Nachhaltigkeit messbar zu machen und kontinuierlich zu verbessern.Dieser Kurs vermittelt, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Data Science gezielt eingesetzt werden können, um die Nachhaltigkeit in Unternehmen zu steigern. Er beleuchtet umfassend die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI in den Bereichen ökonomische, soziale und ökologische Nachhaltigkeit und zeigt auf, wie durch innovative KI-Ansätze Prozesse und Produkte, insbesondere im Hinblick auf Ressourcenschonung, optimiert werden können.Dabei erhalten Sie einen Überblick über die relevanten Kennzahlen und Kriterien für die Bewertung von Nachhaltigkeit in Unternehmen und lernen praktische Tools und Methoden kennen, die Sie ohne tiefgehende Programmierkenntnisse nutzen können. Dies ermöglicht es Ihnen, Daten auszuwerten und KI-Modelle zu entwickeln, um Nachhaltigkeit in Ihrem Unternehmen effizient zu messen und zu fördern, was auch das gesetzliche Nachhaltigkeitsreporting (Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD) unterstützt. Länge: 01:50 Stunden Zum Videokurs "KI im Unternehmen: Anwendungsfälle erkennen und umsetzen": In zahlreichen Branchen ist Künstliche Intelligenz (KI) bereits vielfältig im Einsatz. Dieser Kurs gibt einen umfassenden Überblick über konkrete Anwendungsbeispiele und vermittelt praxisnah, wie Unternehmen geeignete Einsatzmöglichkeiten für KI identifizieren und erfolgreich umsetzen können.Die Grundlage für den Projekterfolg bilden qualitativ hochwertige Daten. Die Bedeutung eines strukturierten Vorgehens bei der Datenerfassung und -bereinigung wird in der Praxis jedoch meist unterschätzt. Daher wird im Kurs detailliert erläutert, wie Sie passende Daten beschaffen, aufbereiten, analysieren und damit für Ihre KI-Anwendungen nutzbar machen können. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Identifikation und Priorisierung relevanter Use Cases. Der Kurs stellt Instrumente vor, um realistische Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen zu definieren und deren Umsetzbarkeit zu bewerten. Praktische Beispiele und konkrete Handlungsempfehlungen unterstützen bei der Entscheidungsfindung.Abschließend lernen Sie praktische Tools zur Steuerung von KI-Projekten kennen und erlangen damit das notwendige Rüstzeug, um KI in Ihrem Unternehmen erfolgreich in die Anwendung zu bringen. Länge: 01:06 Stunden Zum Videokurs "Künstliche Intelligenz im Job": Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Implementierung künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen ist die Schaffung eines positiven Umfelds, in dem Mitarbeitende motiviert sind, sich mit KI auseinanderzusetzen und aktiv an Veränderungsprozessen mitzuwirken. In diesem Kurs erklärt Ihnen Prof. Dr. Andreas Moring, Experte für KI und Nachhaltigkeit, wie dies gelingen kann, und identifiziert Hebel, die maßgeblich zur Motivation und Akzeptanz für die Einführung von KI beitragen. Ein Schlüsselfaktor für den Erfolg liegt darin, die damit verbundenen Hoffnungen, Bedenken und Erwartungen der Mitarbeitenden zu berücksichtigen, die weniger die Technologie selbst als vielmehr die Kommunikation und den zwischenmenschlichen Umgang im Unternehmen betreffen. Basierend auf wissenschaftlich erforschten und praktisch erprobten Erkenntnissen bietet der Kurs einen strukturierten Leitfaden, der Schritt für Schritt aufzeigt, wie KI gewinnbringend in die Organisation integriert werden kann, um einen nachhaltigen Mehrwert für alle Beteiligten zu schaffen. Länge: 00:52 Stunden Zum Videokurs "Künstliche Intelligenz im Job": Künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz weisen faszinierende Gemeinsamkeiten auf, funktionieren jedoch sehr unterschiedlich. Beide sind hervorragend darin, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Sie haben aber jeweils spezifische Domänen, in denen sie unschlagbar sind. Wer die richtige Aufgabenteilung zwischen KI und menschlicher Intelligenz kennt, verschafft sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in Sachen Innovation, Kreativität, Resilienz und Nachhaltigkeit.In diesem Kurs lernen Sie, wo die besten Einsatzgebiete für KI und menschliche Intelligenz liegen. Dabei bekommen Sie ein praktisch anwendbares Schema an die Hand, das Ihnen dabei hilft, zu entscheiden, welche Aufgaben in Ihrem Job und in Ihrem Unternehmen die KI übernehmen kann und wo Sie auf menschliche Intelligenz setzen sollten.Ebenso wie KI trainiert werden muss, um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist es sinnvoll und notwendig, die eigene Intuition als Kompetenz zu schulen. Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie das funktioniert. Gerade im KI-Zeitalter ist unsere Intuition eine Fähigkeit, die den Unterschied ausmacht – sowohl für Menschen als auch für Unternehmen. Länge: 00:56 Stunden Technische Voraussetzungen: Für diesen Videokurs werden lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.

Zentrale Konzepte verstehen und anwenden. Erstauflage aus Januar 2025.Sie verfügen bereits über Grundkenntnisse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, haben aber viele Fragen und wollen tiefer in wesentliche und aktuelle Konzepte eintauchen? ML- und KI-Experte Sebastian Raschka greift in diesem Buch die wichtigsten Schlüsselfragen auf und liefert sowohl prägnante als auch einfach verständliche Erklärungen zu komplexen und fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, Überanpassung, Self-Supervised Learning, generative KI, Computer Vision, Natural Language Processing und Modellevaluierung.Viele Beispiele, anschauliche Illustrationen und praktische Übungsaufgaben helfen Ihnen dabei, das Erlernte nicht nur schnell zu verstehen, sondern auch praktisch umzusetzen. Dabei werden weder fortgeschrittene Mathematik- noch Programmierkenntnisse vorausgesetzt – wer tiefer in den Code eintauchen will, findet jedoch im kostenlosen Zusatzmaterial einige Codebeispiele.Aus dem Inhalt: Umgang mit verschiedenen Zufallsquellen beim Training neuronaler Netze Unterscheidung zwischen Encoder- und Decoder-Architekturen in großen Sprachmodellen (LLMs) Verringerung von Überanpassung durch Daten- und Modellmodifikationen Konstruktion von Konfidenzintervallen für Klassifizierer und Optimierung von Modellen mit begrenzten gelabelten Daten Wählen zwischen verschiedenen Multi-GPU-Trainingsparadigmen und verschiedenen Arten von generativen KI-Modellen Verstehen von Performancemetriken für die Verarbeitung natürlicher Sprache Zusatzmaterial auf GitHubZum Autor:Sebastian Raschka, PhD, ist Forscher für maschinelles Lernen und KI mit einer großen Leidenschaft für Wissensvermittlung. Als Lead AI Educator bei Lightning AI brennt er dafür, KI und Deep Learning verständlich darzustellen und Menschen beizubringen, wie sie diese Technologien in großem Umfang nutzen können. Bevor er voll und ganz in Lightning AI eingestiegen ist, hatte Sebastian Raschka eine Position als Assistenzprofessor für Statistik an der University of Wisconsin-Madison inne, wo er sich auf die Erforschung von Deep Learning und maschinellem Lernen spezialisierte. Auf seiner Website (https://sebastianraschka.com) erfahren Sie mehr über seine Forschung. Außerdem liebt Sebastian Raschka Open-Source-Software und leistet seit über einem Jahrzehnt leidenschaftlich Beiträge dazu. Neben dem Programmieren schreibt er auch gern und ist Autor der Beststeller Python Machine Learning und Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn (beide bei Packt Publishing veröffentlicht).

KI im Unternehmen technisch und rechtlich sicher einsetzen – Externe und lokale Lösungen (Webinar Aufzeichnung aus Dezember 2024)Dieses Webinar ist ein Spezialangebot des Fachdienstes heise KI PRO. Der Fachdienst hat es sich zum Ziel gesetzt, im unübersichtlichen und dynamischen Bereich generativer Ki Unternehmen Orientierung und Handlungsempfehlungen zu geben.  In diesem Webinar klären wir, welche KI-Modelle für welchen Zweck geeignet sind, wann extern gehostete KI-Modelle sinnvoll sind und wann ich eher lokale Lösungen in Betracht ziehen sollte. Wir stellen die verschiedenen Betriebsvarianten vor, von den großen KI-Modellen von OpenAI und Anthropic über in Europa gehostete Modelle bis hin zu lokaler KI auf dem eigenen Rechner oder Server.  Wir beschäftigen uns mit den Vor- und Nachteilen dieser Lösungen inklusive der Kosten und zeigen rechtliche Rahmenbedingungen auf, sowohl was Inhalte, also das Urheberrecht, als auch Datenschutz angeht.  Außerdem werden wir einfache lokale KI-Modelle im abgeschirmten  lokalen Modus auf einem PC demonstrieren und auch Themen wie RAG und Fine Tuning ansprechen. Am Ende des Webinars können Teilnehmende eine fundierte Entscheidung treffen, ob Sie einfach und mit vorhanden Cloud-Modellen ins KI-Zeitalter starten, oder ob eine umfangreiche lokale Installation notwendig ist. Die Themen im ÜberblickKI-Modelle und AnwendungsfälleKI im Unternehmen: Zahlen aus der Praxis zur Effizienz mit Text-KIExkurs: KI und UrheberrechtExtern gehostete KI-Modelle: Überblick, Vor- und Nachteile, KostenExtern, aber selbst gehostete KI-Modelle: Überblick, Vor- und Nachteile, KostenLokal gehostete KI-Modelle: Überblick, Vor- und Nachteile, KostenAdd-on: RAG – Recherche mit KI in eigenen Daten & ChatbotsAdd-on: NPU – Was können NPUs in neuen KI-PCs?Welche Betriebsvariante ist für mich geeignet?Datenschutz, Vertraulichkeit und KI-Policy: Was sollte ich rechtlich beachten?Zielgruppe  Dieses Webinar richtet sich vor allem an Entscheider und Innovatoren im Unternehmen, die Orientierung dazu benötigen, welche KI-Modelle sie auf welche Weise in die Unternehmensprozesse einbinden können. Generell richten sich die Webinare des Fachdienstes heise KI PRO an alle, die KI im Unternehmen produktiv und jenseits von Experimenten einsetzen wollen, praxisnahe Orientierung benötigen und einen aktuellen, klaren und ehrlichen Blick auf die (Un-)Möglichkeiten generativer KI bekommen wollen.  VoraussetzungenFür die Teilnahme an diesem Webinar sind keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich.