ZaKI.D Academy
Die ZaKI.D Academy bietet ein vielfältiges Schulungsangebot rund um das Thema Künstliche Intelligenz. Es richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Fach- und Führungskräfte sowie alle Interessierten, die ihr Wissen im Bereich KI erweitern möchten.
Hier finden Sie einen Überblick über die kommenden Schulungen, für die Sie sich kostenfrei anmelden können.
KI-Grundlagen für Alle
Diese Schulungen richtet sich an alle, die sich erstmalig mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) auseinandersetzen möchten. Sie bietet einen grundlegenden Überblick über die Funktionsweise von KI, ihre Anwendungsgebiete und die Auswirkungen auf den Alltag, sowie über die praktische Anwendung von modernen KI-Systemen im Berufsalltag.
Das kleine KI-Einmaleins
Lernen Sie die grundlegenden Konzepte der Künstlichen Intelligenz kennen und verstehen Sie zentrale Begriffe sowie deren Entwicklung. Analysieren Sie anhand anschaulicher Beispiele, wie moderne KI-Systeme Entscheidungen treffen und eingesetzt werden. Ordnen Sie Chancen, Grenzen und gesellschaftliche Auswirkungen der Technologie fundiert ein.
Large Language Models im Berufsalltag nutzen
Nutzen Sie Large Language Models gezielt zur Unterstützung typischer Arbeitsprozesse. Entwickeln Sie Strategien zur effizienten Nutzung und Bewertung generierter Ergebnisse. Analysieren Sie Risiken, Grenzen und Qualitätsaspekte im praktischen Einsatz.
KI trifft KMU
Identifizieren Sie konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI in kleinen und mittleren Unternehmen. Erhalten Sie Impulse, um Ihr Produktportfolio gezielt um KI- und datenbasierte Services zu erweitern. Erfahren Sie zudem, wie Vision, Strategie, Geschäftsmodelle und erste Umsetzungsschritte am Beispiel der KROHNE Messtechnik GmbH entwickelt werden können.
Für Informatik-Fachkräfte: KI-Lösungen selbst entwickeln
Die Schulungen qualifizieren Informatik-Fachkräfte praxisnah für die Entwicklung von KI-Systemen mit Methoden des maschinellen Lernens. Sie befähigen dazu, KI-Lösungen im Unternehmenskontext zu konzipieren, zu bewerten und umzusetzen. Unser kompakter Crashkurs vermittelt einen breiten Überblick über die gesamte Themenlandschaft und ermöglicht es, das erste eigene KI-Modell zu trainieren. Vertiefende Module setzen gezielte Schwerpunkte, um bestimmte Methoden und Technologien detailliert zu erschließen. Dabei liegt der Fokus konsequent auf realen Anwendungsfällen, erprobten Werkzeugen und direkt umsetzbarem Know-how für den produktiven Einsatz von KI.
KI-Agent leicht gemacht
Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten und automatisieren Sie wiederkehrende Arbeitsprozesse. Wenden Sie Low-Code-Methoden an, um komplexe Programmierung zu vermeiden und schnelle Ergebnisse zu erzielen. Analysieren Sie Effizienzsteigerungen und leiten Sie praktikable Einsatzmöglichkeiten für den Arbeitsalltag ab.
KI-Agent – Level-Up
Verstehen Sie den Aufbau moderner KI-Agentensysteme und deren Entscheidungsmechanismen. Entwickeln Sie mehrstufige Agentenprozesse zur Lösung komplexer Aufgaben, mit individuellen Modulen, Datenanbindung und automatisierten Prozessen in Python. Bewerten Sie Grenzen und Einsatzmöglichkeiten agentischer Systeme.
Sprach- und Reasoning Modelle verstehen
Analysieren Sie die Entwicklung moderner Sprach- und Reasoning-Modelle sowie deren Fähigkeiten. Vergleichen Sie Speicher-, Planungs- und Schlussfolgerungsmechanismen aktueller Systeme. Leiten Sie daraus zukünftige Einsatzmöglichkeiten und Trends ab.
KI-Crashkurs für Informatik-Fachkräfte
Erlernen Sie den vollständigen Entwicklungsprozess moderner KI-Modelle von der Datenaufbereitung bis zur Evaluation. Trainieren Sie eigene Modelle und wenden Sie Deep-Learning-Methoden praktisch an. Verstehen Sie technische Herausforderungen realer KI-Projekte.
Von Excel zu ML – Regression mit einem künstlichen neuronalen Netz
Übertragen Sie bekannte Analyseansätze aus Tabellenkalkulationen auf Machine-Learning-Modelle. Lernen Sie Regressionsverfahren mit neuronalen Netzen kennen und implementieren Sie diese praktisch. Verstehen Sie Unterschiede zwischen klassischen Berechnungen und lernenden Modellen.
Grundlagen DataExploration Workshop
Analysieren Sie Datensätze systematisch und identifizieren Sie Muster, Auffälligkeiten und Zusammenhänge. Nutzen Sie Visualisierungen und statistische Methoden zur Bewertung der Datenqualität. Leiten Sie geeignete Vorbereitungsschritte für KI-Modelle ab.
Einstieg Maschinelles Lernen
Lernen Sie grundlegende Verfahren des Maschinellen Lernens und deren typische Einsatzbereiche kennen. Vergleichen Sie verschiedene Lernmethoden und verstehen Sie Trainings- und Evaluationsprozesse. Wenden Sie zentrale Konzepte anhand praxisnaher Beispiele an.
Künstliche Neurale Netze
Verstehen Sie Aufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze sowie deren Trainingsmechanismen. Analysieren Sie unterschiedliche Netzwerkarchitekturen und deren Einsatzgebiete. Implementieren und trainieren Sie eigene Modelle anhand praktischer Beispiele.
Konkrete Themen der KI-Entwicklung vertiefen
Diese vertiefenden Kurse richten sich an Informatik-Fachkräfte, die bereits erste Erfahrungen mit der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Systemen gesammelt haben. Sie bieten die Möglichkeit die bestehenden Kenntnisse und Kompetenzen themengerichtet zu erweitern und zu vertiefen.
Eigener KI Beschleuniger
Verstehen Sie, wie spezialisierte Hardware KI-Anwendungen beschleunigt und welche Architekturen dabei eingesetzt werden. Analysieren Sie den Aufbau und die Funktionsweise von KI-Beschleunigern anhand praktischer Beispiele. Bewerten Sie Einsatzmöglichkeiten für effiziente KI-Systeme in realen Anwendungen.
Hands-on: Effiziente KI
Optimieren Sie KI-Modelle hinsichtlich Rechenleistung, Speicherverbrauch und Laufzeit. Lernen Sie Methoden zur Modellkompression und Effizienzsteigerung kennen. Wenden Sie Optimierungsstrategien praktisch auf bestehende Modelle an.
Embedded AI Deployment für Mikrokontroller
Erlernen Sie, wie KI-Modelle auf ressourcenbeschränkter Hardware implementiert und ausgeführt werden. Optimieren Sie Modelle hinsichtlich Speicherbedarf, Laufzeit und Energieverbrauch. Übertragen Sie KI-Anwendungen erfolgreich auf Mikrocontroller-basierte Systeme.
Synthetische Daten in der KI-Entwicklung
Verstehen Sie Methoden zur Generierung synthetischer Datensätze für das Training von KI-Modellen. Bewerten Sie Vorteile hinsichtlich Datenschutz, Skalierbarkeit und Modellrobustheit. Setzen Sie synthetische Daten gezielt zur Verbesserung von Trainingsprozessen ein.
Fine-Tuning von Sprachmodellen
Verstehen Sie die Grundlagen vortrainierter Sprachmodelle und deren Anpassung an spezifische Aufgaben. Führen Sie Fine-Tuning-Prozesse mit geeigneten Datensätzen durch. Bewerten Sie Modellqualität und vermeiden Sie typische Anpassungsfehler.
Lernen auf Tabellen – Die nächste Welle der industriellen KI
Verstehen Sie moderne Verfahren zur Modellierung strukturierter Tabellendaten. Vergleichen Sie klassische Machine-Learning-Ansätze mit neueren KI-Methoden. Wenden Sie geeignete Modelle auf industrielle Datenszenarien an.
