KI für Fortgeschrittene: Vertiefte Anwendungen und individuelle Anpassungen

Zielgruppe:

Das Seminar richtet sich an Anwender, die bereits erste Erfahrungen mit KI-Tools (z. B. ChatGPT) gesammelt haben und ihre Kenntnisse vertiefen möchten. Der Fokus liegt auf fortgeschrittenen Techniken und individuellen Anpassungsmöglichkeiten generativer KI, insbesondere auf der Erstellung, Steuerung und Integration maßgeschneiderter KI-Modelle.

Seminarziel/ -inhalt:

Dieses praxisnahe Seminar vermittelt tiefgehende Nutzungsmöglichkeiten generativer KI, wie das Erstellen spezialisierter GPT-Modelle, den Einsatz von KI für komplexe Datenanalysen und Automatisierungsprozesse sowie die strategische Skalierung von KI-Anwendungen.

AGENDA

I. Erstellen und Trainieren eigener GPT-Modelle

• Anpassung bestehender generativer KI-Modelle für spezifische Unternehmensanforderungen
• Feintuning und Hyperparameter-Optimierung für höhere Genauigkeit
• Implementierung von Steuermechanismen zur besseren Kontrolle der KI-Ausgaben

II. Einsatz generativer KI in Projekten und Workflows

• Entwicklung von Agentensystemen, die in Workflows integriert werden
• Nutzung von KI für die Erstellung automatisierter Entscheidungsprozesse
• Optimierung von Multi-Turn-Interaktionen mit Langzeitgedächtnis für wiederkehrende Aufgaben

III. Erweiterte Prompt-Optimierung & Prompt-Engineering

• Nutzung von Prompt-Chaining und Mehrfach-Interaktionsprozessen
• Generierung strukturierter Antworten durch systematische Steuerung von LLMs
• Erstellen dynamischer Prompts zur Verbesserung der KI-Kohärenz und Relevanz

IV. KI-gestützte Datenverarbeitung und Deep Learning Strategien

• Nutzung generativer KI für tiefgehende semantische Analysen
• Erstellen von KI-gestützten Content-Analyse-Tools für unstrukturierte Daten
• Entwicklung von interaktiven Wissensmanagementsystemen auf Basis generativer KI

V. Verlässlichkeit, Transparenz und ethische Herausforderungen

• Identifikation und Minderung von Bias in generativen Modellen
• Entwicklung von Erklärbarkeitstechniken für KI-Entscheidungen
• Qualitätskontrollen und Strategien zur Minimierung von Fehlinformationen

VI. Sichere und skalierbare KI-Integration

• Implementierung generativer KI in unternehmenskritische Prozesse
• Strategien zur sicheren Verarbeitung sensibler Daten
• Skalierung von KI-Anwendungen unter Berücksichtigung von Performance und Kosten

VII. Vergleich und Optimierung fortgeschrittener KI-Systeme

• Analyse aktueller generativer Modelle (z. B. GPT-4, Claude, Gemini, Mistral)
• Evaluierung von Open-Source-Alternativen und deren Potenziale
• Strategische Entscheidungshilfen für den produktiven Einsatz in Unternehmen

VIII. Strategische Weiterentwicklung und Implementierungsplanung

• Entwicklung langfristiger KI-Strategien zur Automatisierung und Effizienzsteigerung
• Skalierung bestehender KI-Modelle und Erweiterung auf neue Anwendungsfälle
• Verknüpfung generativer KI mit anderen fortschrittlichen Technologien wie RPA oder Knowledge Graphs

IX. Abschlussdiskussion & Q&A

• Offene Fragerunde zur Klärung individueller Anwendungsfälle und Herausforderungen.