Wir entzaubern KI

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Dein KI-Kompass: Orientierung im Algorithmus-Dschungel

Algorithmen der Künstlichen Intelligenz: Einsteiger

In diesem Kurs werden zentrale Verfahren der Künstlichen Intelligenz anschaulich erklärt und erlebbar gemacht. Ganz niederschwellig, ohne schwierige Mathematik. Dadurch entwickeln die Teilnehmenden ein tiefgehendes Gespür dafür, wie maschinelles Lernen funktioniert und wie Algorithmen Entscheidungen treffen. Nur so lassen sich Möglichkeiten und Chancen ebenso einordnen wie Risiken und Grenzen.

Format und Rahmen

Dauer:	ca. 30 Qualifizierungsstunden
Format:	Online oder vor Ort
Zielgruppe:	Fachkräfte aus allen Branchen und Bereichen (technisches Vorwissen nicht erforderlich)
Gruppengröße:	flexibel (8 bis 20 empfohlen, bis 100 realisierbar)

Lernziele und Nutzen

Nach dem Kurs können die Teilnehmenden:

Einsatzmöglichkeiten von KI identifizieren
Qualität und Ergebnisse von KI-Systemen beurteilen
Anforderungen an KI-Lösungen formulieren
Risiken und ethische Aspekte von KI fundiert einschätzen

Voraussetzungen

Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Neugier, Offenheit und Freude am Mitdenken reichen aus, um die Inhalte gut verstehen zu können. Fachlich wird von den Teilnehmenden erwartet:

Mathematik-Kenntnisse auf Schulniveau (etwa Grundkurs der Sekundarstufe II)
Coding-Skills sind nicht erforderlich

Bei Präzensveranstaltungen wird zudem erwartet, dass die Teilnehmenden zur Bearbeitung von Lernerfolgskontrollen und Hands-on Übungsaufgaben ihren eigenen Laptop mitbringen (eine spezielle Software ist nicht notwendig).

Positionierung

Der Kurs vermittelt ein fundiertes technologisches Verständnis ausgewählter Verfahren des maschinellen Lernens, ohne in komplexe Mathematik oder Programmierung einzusteigen:

So schaffen wir die Grundlage, um Potenziale und Grenzen von KI realistisch zu beurteilen und sie nachhaltig und verantwortungsvoll einzusetzen.

Inhalt und Ablauf

Nachfolgend dargestellt ist ein Beispielablauf des Kurses als Blockseminar bestehend aus vier ganzen Tagen. Es sind auch andere Varianten denkbar, zum Beispiel wöchentlich 2 x 90 Minuten.

	Tag 1
vormittags:	Einführung und Orientierung
	Nächste-Nachbarn-Klassifikation
nachmittags:	Hands-on Übungen
	Tag 2
vormittags:	Künstliche neuronale Netze ⭐️
	Trainieren und Testen
nachmittags:	Hands-on Übungen
	Tag 3
vormittags:	Trainingsphase neuronaler Netze ⭐️
	Clusteranalyse
nachmittags:	Hands-on Übungen
	Tag 4
vormittags:	Empfehlungssysteme
	Risiken und ethische Aspekte ⭐️
nachmittags:	Hands-on Übungen

⭐️ = Highlight des Kurses (basierend auf Feedback von Teilnehmenden)

Hands-on Übungen

Folgende Möglichkeinten zur Gestaltung der Hands-on Übungen biete ich an:

JavaScript

Erprobung der Algorithmen unter Verwendung einer JavaScript-Bibliothek (Low-Code)

KNIME

Erprobung der Algorithmen unter Verwendung der Open-Source-Software KNIME (No-Code)

Reflextion

Vertiefung der Inhalte durch Quizfragen und kleinen Übungsaufgaben (ohne Programmierung)

Gruppenspiele

Spielerische Vertiefung der Inhalte durch aktive Mitarbeit in Gruppenübungen (nur für Präsenztermine)

Python

Erprobung der Algorithmen unter Verwendung von Python (Coding-Skills erforderlich)

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