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GFU Cyrus AG (113)

Einführung in Künstliche Intelligenz und Ethik Definition und Grundlagen von KI, Ethik als Leitprinzip für KI-Entwicklung Ethik in der KI-Entwicklung Verantwortungsvolle KI-Entwicklung: ethische Rahmenbedingungen, Ethik in Design, Programmierung un...

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Einführung in Python Python Syntax, Besonderheiten von Python, Anaconda Environment, Installation von Python Modulen , Einführung in die Künstliche Intelligenz Einführung und Geschichte des Deep Learning, KI, Deep Learning und Machine Learning , Date...

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Einführung in KI in der Kreativwirtschaft Grundlagen der KI und ihre Rolle in kreativen Prozessen, Historische Entwicklung von KI-Anwendungen in der Kreativwirtschaft , Anwendungsbereiche von KI in der Kreativwirtschaft KI in der Bild- und Grafikbear...

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Betriebswirtschaftliche Aspekte der Business-Intelligence Begriffe, Aufgabenstellungen, Einsatzgebiete, Handlungsfelder der Business-Intelligence, Dynamische und statische Berichte, OLAP, Budgetierung, Planung, Kennzahlenmanagement, Szenarios, Was-w...

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Begriffsdefinitionen Unterschiede zwischen KI, Machine Learning, Deep Learning, etc., Überblick über technologische Grundlagen, Relevante Termini für Unternehmen , Rechtliche Rahmenbedingungen Datenschutz und KI (z.B. DSGVO), Verantwortlichkeit und H...

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Einführung und API-Zugang Einführung in GPT-4 und seine Funktionsweise., Erklärung der Vorteile der Verwendung von künstlicher Intelligenz beim Programmieren., Anmeldung für den API-Zugang und Erhalt der erforderlichen Zugangsdaten., Einrichtung der...

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Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens, Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen, Anwendungen von KI und maschinellem Lernen in verschiedenen Bereichen , Arten von maschinel...

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Grundlagen rechtlicher Rahmenbedingungen für KI, Datenschutz- und Ethikaspekte im Kontext von KI-Anwendungen, Gesetzliche Vorgaben und Regularien für den KI-Einsatz, Verantwortlichkeiten und Haftungsfragen im Zusammenhang mit KI, Compliance-Anforderu...

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Modul 1: Einführung in die Künstliche Intelligenz Definition von KI und kurzer Abriss der Geschichte, Grundlegende Konzepte und Terminologie (z.B. Overfitting, Training etc.), Unterschiedliche Arten von KI: Maschinelles Lernen, Deep Learning, Neurona...

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Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext, Vorgehensmodelle und Zieldefinitionen für Data Science Projekte, Relevante Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Explorative Datenanalyse u...

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Definition von Ethik, Daten-Ethik, Menschliche Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen, Ethik der Algorithmen, Algorithmische Verzerrungen in Daten und Modellen, Kognitive Voreingenommenheit / Bias, Wie es zur Verzerrung durch Künstliche Intellig...

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Diese Agenda ist auch Bestandteil (2. - 3. Tag) des Kurses Begrüßung und Vorstellung der Agenda, Daten und Informationen Welchen Unterschied gibt es zwischen Daten und Informationen? , Kontext und Codierung Sie lernen, wie aus Daten Zeichen und Sym...

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Einführung in ChatGPT und künstliche Intelligenz, Technologien hinter ChatGPT, Anwendungsbereiche von ChatGPT, Praktische Demonstrationen von ChatGPT, Nutzung von ChatGPT zur Automatisierung von Aufgaben, Einsatz von ChatGPT in der Content-Erstellung...

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Grundlagen Advanced Analytics und künstliche Intelligenz Erläuterung der grundlegenden Begriffe und Technologien, Wie funktioniert maschinelles Lernen?, Live Demo einer Machine Learning Lösung, Wesentliche Technologien künstlicher Intelligenz , Anwen...

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Diese Agenda ist auch Bestandteil (3.-4. Tag) des Kurses Einheit 1: Grundlagen von Power Pivot Einführung in Power Pivot, Was ist ein Datenmodell?, Importieren von Daten in Power Pivot OHNE PowerQuery, Erstellen von Beziehungen zwischen Tabellen ,...

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Überblick über die Funktionsweisen der Excel COM-Add-Ins Systemvoraussetzungen, Download von Power Query, Aktivieren von COM-Add-Ins, Unterschiede zu den Verwendungen mit einem Office 365-Plan , Einführung in das Excel-Datenmodell Funktionsweise des...

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Künstliche Intelligenz - Einführung: Theorie und Praxis KI Technologien: Grundlagenwissen, heutige und zukünftige Anwendungsbeispiele, Datenanalyse und Vorhersagen (Big Data & Data Mining, Descriptive, Predictive & Advanced Analytics etc.), Maschinel...

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Datawarehousing und Business Intelligence Grundlegende Konzepte und Terminologien, Projektierung: Aufgaben, Rollen und Verantwortlichkeiten, Überblick über das Microsoft DWH-Framework: Komponenten und Architektur, Der "Business Dimensional Lifecycle"...

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