KI im Unternehmen: Praktische Anwendungen - Seminar / Kurs von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Was ist KI?
- Definition und Abgrenzung
- Historischer Überblick
- Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning
- Klassifizierung von KI-Anwendungen
- Bedeutung von KI für Unternehmen
- Wettbewerbsvorteile durch KI
- ROI von KI-Projekten
- Branchenspezifische Anwendungsfälle
- Risiken und Herausforderungen
- Datengrundlagen für KI
- Arten von Datenquellen
- Wichtigkeit von Datenqualität
- Datenreinigung und -aufbereitung
- Datenethik und Datenschutz
- Grundlagen des Maschinellen Lernens
- Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
- Einfache Algorithmen und Modelle
- KI in der Kundeninteraktion
- Einführung in Chatbots
- Personalisierungsmethoden im E-Commerce
- KI-gesteuerte Kunden-Supportsysteme
- Analyse von Kundenfeedback mittels KI
- KI in Produktion und Logistik
- Vorausschauende Wartung
- KI-gesteuerte Automatisierung von Produktionsabläufen
- Optimierung der Lieferkette mittels KI
- Anwendungsfälle für Robotik und KI
- KI im Finanz- und Rechnungswesen
- Anwendungen im Kreditwesen
- Betrugserkennung mittels KI
- Risikomanagement und -prognose
- Automatisierte Finanzberichterstattung
- KI in Human Resources
- KI-gesteuerte Rekrutierung und Auswahlverfahren
- Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation
- Automatisierung von HR-Prozessen
- Personalentwicklung mittels Datenanalyse
- Workshops und Hands-on Sessions
- Einfache KI-Projekte mit gängigen Tools
- Herausforderungen bei der Implementierung von KI
- Mangelnde Datenqualität
- Integration in bestehende Systeme
- Change Management und Akzeptanz bei Mitarbeitern
- Kostenaufwand und ROI-Berechnung
- Ethik und KI
- Bias und Diskriminierung in KI-Systemen
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen
- Verantwortung und Haftung
- Regulatorische Anforderungen und Compliance
- Zukunft von KI in Unternehmen
- Weiterentwicklungen in der KI-Technologie
- Potenzielle Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt
- KI als Treiber von Geschäftsmodell-Innovationen
- Was ist KI?
- Definition und Abgrenzung
- Historischer Überblick
- Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning
- Klassifizierung von KI-Anwendungen
- Bedeutung von KI für Unternehmen
- Wett ...
Lernziele
Das Seminarziel ist es, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis für die praktischen Anwendungen von KI in Unternehmen zu vermitteln. Durch die Teilnahme werden sie in die Lage versetzt, die Technologien hinter KI zu begreifen, deren relevante Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen zu erkennen und Strategien für die Implementierung in ihren eigenen Unternehmen zu entwickeln.
Es wird erwartet, dass die Teilnehmer am Ende des Seminars die Bedeutung von KI für Geschäftsmodelle und -prozesse klarer erkennen und informierte Entscheidungen über den Einsatz von KI in ihrem beruflichen Umfeld treffen können.
Das Seminarziel ist es, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis für die praktischen Anwendungen von KI in Unternehmen zu vermitteln. Durch die Teilnahme werden sie in die Lage versetzt, die Techn ... Mehr Informationen >>
Zielgruppen
IT-Abteilung
- IT-Manager, Systemadministratoren und Softwareentwickler, die an der Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen beteiligt sein könnten
- Teams, die neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln und von KI-Technologien profitieren könnten.
- Marketinganalysten und Vertriebsmitarbeiter, die Kundenverhalten besser verstehen und personalisierte Marketingstrategien mithilfe von KI entwickeln könnten
- Mitarbeiter, die automatisierte Berichterstattung, Betrugserkennung oder andere KI-getriebene Finanzanalysen nutzen könnten
- HR-Manager und -Mitarbeiter, die KI-Tools zur Talentakquise, Mitarbeiteranalyse oder zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation verwenden könnten
- Mitarbeiter, die sich mit Lieferkettenoptimierung, Predictive Maintenance oder automatisierten Steuerungssystemen befassen
IT-Abteilung
- IT-Manager, Systemadministratoren und Softwareentwickler, die an der Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen beteiligt sein könnten
- Teams, d ...