BCS Artificial Intelligence Foundation

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3 Tage

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englisch

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Innovationsfähigkeit hängt zunehmend vom Verständnis intelligenter Systeme ab. Wer Grundlagen beherrscht, erkennt Zusammenhänge zwischen Daten, Algorithmen und Geschäftszielen und kann technologische Entwicklungen realistisch bewerten. Strukturiertes Wissen schafft Klarheit in einem komplexen Themenfeld.

Zentrale Themen

Konzepte und Anwendungsbereiche von KI.
Machine Learning im Überblick.
Daten als strategische Ressource.
Bias, Fairness und Compliance.
Implementierungsszenarien im Unternehmen.
Zukunftstrends der KI.

Voraussetzung
Interesse an Digitalisierung und grundlegende IT-Affinität.

Zielgruppe
Fach- und Führungskräfte, Innovations- und Digitalisierungsverantwortliche, beratende Rollen.

Kompetenz im Umgang mit KI stärkt strategische Weitsicht, verbessert Entscheidungsqualität und unterstützt nachhaltige Wertschöpfung in einer datenorientierten Wirtschaft.

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Kursinhalte

Nachhaltige & verantwortungsvolle KI

Definition von menschlicher und künstlicher Intelligenz
Ethik und vertrauenswürdige KI
Nachhaltigkeit: Drei Säulen und 17 UN-Ziele
KI im "Universal Design" und der "Vierten Industriellen Revolution"
Maschinelles Lernen als Treiber der KI-Entwicklung

Robotik & KI-Technik

Verständnis eines KI-gestützten Agenten zeigen
Merkmale eines Roboters nennen
Eigenschaften eines intelligenten Roboters erläutern

KI: Chancen und Risiken

Nachhaltige KI bedeutet ethischen, menschenzentrierten Einsatz und prägt Gesellschaft, Unternehmen und Individuen.
KI bietet Effizienz, Innovation und neue Lösungen für komplexe Probleme.
KI-Projekte erfordern Daten, Fachwissen und klare Ziele.
Risiken liegen in Verzerrungen, Datenschutz und Fehlentscheidungen.
KI-Anwendungen reichen von Automatisierung bis zu medizinischer Diagnostik.
Fördermittel oft an TRL-Stufen gekoppelt, etwa staatliche Innovationsprogramme.

Einstieg in Maschinelles Lernen

Lernprozess aus Daten: Funktionsweise, Software und Hardware
Wesentliche KI-Fähigkeiten für maschinelles Lernen
Relevante Eigenschaften von KI-Agenten und deren Arbeitsweise

Verantwortung von Mensch und Maschine

Erkenntnis, dass KI (insbesondere ML) die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen fördert
Zukunftsorientierte Modelle der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit
Erklärung des "Lernens durch Erfahrung"
Agile Projektmethoden

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