Künstliche Intelligenz & Prozessautomatisierung
KI verstehen, Prozesse automatisieren — für alle, die KI strategisch und operativ einsetzen wollen.
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Was du in dieser Weiterbildung lernst
Die Weiterbildung besteht aus 3 aufeinander aufbauenden Modulen — von KI-Grundlagen über Aufbaukenntnisse bis zur praxisorientierten Automatisierung.
In dieser Weiterbildung lernst Du, Künstliche Intelligenz gezielt einzusetzen — von Prompting und NLP über Machine Learning bis zur Prozessautomatisierung. Du übst, reale Geschäftsprozesse zu analysieren und mit KI-gestützten Workflows und No-Code-Tools messbar effizienter zu gestalten.
- KI-Grundlagen, Prompting und NLP praxisnah anwenden
- Machine Learning und Automatisierungstechniken verstehen und einsetzen
- KI-gestützte Workflows mit Tools wie Make, Zapier und n8n aufbauen
- Ethische, rechtliche und organisationale Aspekte von KI-Projekten beherrschen
Anwendung von künstlicher Intelligenz
Grundlagen der KI und ihrer Bedeutung für Unternehmen: Prompting-Techniken für Textgenerierung, NLP und Chatbots, KI für Bilderkennung und -generierung sowie Evaluierung von KI-Modellen und Zukunftstrends in der Automatisierung.
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| Phase | Inhalte | Umfang |
|---|---|---|
| Woche 1 | KI-Grundlagen: Einführung, Anwendungsbereiche im Berufsalltag, Bedeutung für Unternehmen, Prompting-Konzept und LLM-Grundlagen | 50 UE |
| Woche 2 | Prompting-Praxis: Textgenerierung, Datenvorbereitung, Modelltraining, Evaluierung & Optimierung, Tool-Überblick | 50 UE |
| Woche 3 | NLP & Chatbots: Sprachverarbeitung, automatische Textgenerierung, Chatbot-Entwicklung, Generative Coding mit KI | 50 UE |
| Woche 4 | Bild-KI & Trends: Bilderkennung & OCR, Bildgenerierung, Deepfake-Entwicklungen, Tool-Überblick & Abschluss | 50 UE |
Anwendung von künstlicher Intelligenz – Aufbaukurs
Vertiefung in Machine Learning, Deep Learning und Automatisierungstechniken: Entwicklung und Testing von KI-Modellen, Management von KI-Projekten, ethische und rechtliche Aspekte sowie praxisorientierte Abschlussprojekte.
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| Phase | Inhalte | Umfang |
|---|---|---|
| Woche 1 | Prompt Engineering, Datenvisualisierung (Tableau/Power BI), KI-Analytics, automatisierte Visualisierung, HR & NLP-Modelle | 50 UE |
| Woche 2 | LMS mit KI, lokale KI-Umgebungen (Llama), Research & Data Scraping, Cloud-Entwicklung mit KI-Modellen | 50 UE |
| Woche 3 | Deployment-Strategien (Make.com), Botpress Studio, Automatisierung mit Zapier/IFTTT, Workflow-Management mit Taskade | 50 UE |
| Woche 4 | Google Colab, Cursor Development, App Modeling, Hands-on mit Databutton, Peer-Learning & Review-Session | 50 UE |
KI Automatisierung
Automatisierungspotenziale erkennen, Geschäftsprozesse analysieren und digitalisieren: KI-gestützte Workflows mit Low-/No-Code-Tools umsetzen und Effizienz, Qualität und Skalierbarkeit im Unternehmen steigern.
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| Phase | Inhalte | Umfang |
|---|---|---|
| Woche 1 | Einführung KI-Automatisierung, Prozessanalyse, ROI & Business Case, Trigger/Actions/Connectoren, Tool-Überblick (Power Automate, Make, Zapier, n8n) | 50 UE |
| Woche 2 | Approval Flows, Backlog & Use Cases, Datenverarbeitung & Mapping, Logik (Filter, Router, Iteration), APIs & Webhooks | 50 UE |
| Woche 3 | KI in Workflows, Fehlerbehandlung & Monitoring, End-to-End Build (Make Fokus), Tool-Vergleich & Implementierung im zweiten Tool | 50 UE |
| Woche 4 | n8n Deep Dive, Schleifen & komplexe Logik, Governance & Security, Capstone End-to-End Automation, Abschluss & Tool-Entscheidung | 50 UE |
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