Grundlagen und Basiswissen
- Relevanz und Aktualität von ML und KI erkennen.
- Den Stellenwert von Daten für ML und KI verstehen.
- Wie Computer aus Daten lernen.
Der richtige Umgang mit Daten
- Funktionsweise von z. B. Orange Data Mining oder KNIME verstehen und selbst anwenden.
- Daten importieren und verknüpfen.
- Daten für ML vorbereiten.
Datenanalyse und ML
- Koordinatensystem und Funktionen einsetzen.
- Scatterplots, Mittelewert/Standardabweichungen, Korrelationen in LowCodeAnwendungen übertragen.
- Entscheidungsbäume verstehen und interpretieren.
- Neuronale Netze (Einführung)
ML/KI Ethik und Datenschutz
- Negativbeispiele analysieren und Schlussfolgerungen für das eigene Unternehmen ziehen.
Generative KI
Vorzüge und Nachteile generativer KI verstehen. Tools generativer KI im Unternehmen verwenden.
