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SUMMARY:KI für Fortgeschrittene: Vertiefte Anwendungen und individuelle Anpassungen
DESCRIPTION:Zielgruppe: \nDas 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. \nSeminarziel/ -inhalt: \nDieses 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. \nAGENDA \nI. Erstellen und Trainieren eigener GPT-Modelle \n\nAnpassung bestehender generativer KI-Modelle für spezifische Unternehmensanforderungen\nFeintuning und Hyperparameter-Optimierung für höhere Genauigkeit\nImplementierung von Steuermechanismen zur besseren Kontrolle der KI-Ausgaben\n\nII. Einsatz generativer KI in Projekten und Workflows\n \n\nEntwicklung von Agentensystemen\, die in Workflows integriert werden\nNutzung von KI für die Erstellung automatisierter Entscheidungsprozesse\nOptimierung von Multi-Turn-Interaktionen mit Langzeitgedächtnis für wiederkehrende Aufgaben\n\nIII. Erweiterte Prompt-Optimierung & Prompt-Engineering\n \n\nNutzung von Prompt-Chaining und Mehrfach-Interaktionsprozessen\nGenerierung strukturierter Antworten durch systematische Steuerung von LLMs\nErstellen dynamischer Prompts zur Verbesserung der KI-Kohärenz und Relevanz\n\nIV. KI-gestützte Datenverarbeitung und Deep Learning Strategien \n\nNutzung generativer KI für tiefgehende semantische Analysen\nErstellen von KI-gestützten Content-Analyse-Tools für unstrukturierte Daten\nEntwicklung von interaktiven Wissensmanagementsystemen auf Basis generativer KI\n\nV. Verlässlichkeit\, Transparenz und ethische Herausforderungen\n \n\nIdentifikation und Minderung von Bias in generativen Modellen\nEntwicklung von Erklärbarkeitstechniken für KI-Entscheidungen\nQualitätskontrollen und Strategien zur Minimierung von Fehlinformationen\n\nVI. Sichere und skalierbare KI-Integration \n\nImplementierung generativer KI in unternehmenskritische Prozesse\nStrategien zur sicheren Verarbeitung sensibler Daten\nSkalierung von KI-Anwendungen unter Berücksichtigung von Performance und Kosten\n\nVII. Vergleich und Optimierung fortgeschrittener KI-Systeme \n\nAnalyse aktueller generativer Modelle (z. B. GPT-4\, Claude\, Gemini\, Mistral)\nEvaluierung von Open-Source-Alternativen und deren Potenziale\nStrategische Entscheidungshilfen für den produktiven Einsatz in Unternehmen\n\nVIII. Strategische Weiterentwicklung und Implementierungsplanung \n\nEntwicklung langfristiger KI-Strategien zur Automatisierung und Effizienzsteigerung\nSkalierung bestehender KI-Modelle und Erweiterung auf neue Anwendungsfälle\nVerknüpfung generativer KI mit anderen fortschrittlichen Technologien wie RPA oder Knowledge Graphs\n\nIX. Abschlussdiskussion & Q&A \n\nOffene Fragerunde zur Klärung individueller Anwendungsfälle und Herausforderungen.
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SUMMARY:Einführung in KI: Effektive Nutzung von KI-Tools im Arbeitsalltag
DESCRIPTION:Zielgruppe: \nDas Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie kaufmännische und technische Angestellte\, die in ihrem Arbeitsalltag von KI profitieren möchten. Es sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich. \nSeminarziel/ -inhalt: \nDieses praxisnahe Seminar vermittelt die Grundlagen generativer KI (z. B. ChatGPT) und zeigt\, wie KI-Tools effektiv im Arbeitsalltag eingesetzt werden können. Dabei stehen konkrete Anwendungsfälle im Fokus\, die kaufmännische und technische Tätigkeiten unterstützen. \nAGENDA \nI. Grundlagen der KI \n\nWas ist KI und wie funktioniert sie?\nUnterschied zwischen generativer KI und traditioneller KI\nRelevanz von KI für den Arbeitsalltag\n\nII. Praktische Anwendung im Arbeitsalltag (mit Live-Demos)\n \n\nTexte generieren und optimieren (z. B. Berichte\, E-Mails\, Zusammenfassungen)\nKI zur Analyse und Strukturierung umfangreicher Dokumente nutzen (z. B. Verträge\, Gesetzestexte)\nErstellung von Präsentationsinhalten\nKI-basierte grafische und tabellarische Analysen\n\nIII. Effektives Prompting: Die richtigen Fragen stellen\n \n\nGrundlagen des Prompt-Engineerings\nBeispiele für gute vs. schlechte Prompts\nStrategien zur Optimierung von KI-Antworten\n\nIV. Nutzung von GPTs: Standard-KI-Chat vs. spezialisierte Modelle \n\nWas sind GPTs und wie unterscheiden sie sich vom allgemeinen KI-Chat?\nWann lohnt sich der Einsatz spezialisierter KI-Modelle?\n\nV. Verlässlichkeit und Grenzen von KI\n \n\nBias\, Fehlinformationen und Halluzinationen\nLive-Demo einer typischen Fehlinterpretation durch KI\nWie man KI-generierte Inhalte auf Richtigkeit prüft\n\nVI. KI & Datenschutz \n\nWas passiert mit eingegebenen Daten?\nDatenschutz\, Unternehmensgeheimnisse und Compliance\nStrategien zur sicheren Nutzung von KI-Tools (z. B. Schwärzen/Pseudonymisieren von Eingaben)\n\nVII. Welche KI-Systeme sind aktuell empfehlenswert? \n\nVergleich verschiedener Anbieter (z. B. ChatGPT\, Google Gemini\, Microsoft Copilot\, Claude)\nVor- und Nachteile je nach Anwendungsbereich\nEmpfehlungen für verschiedene Unternehmensanforderungen\n\nVIII. Abschlussdiskussion & Q&A \n\nOffene Fragerunde zur Klärung individueller Anwendungsfälle und Herausforderungen.
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SUMMARY:Skalierbare Open-Source-Strategien für zukunftsorientierte Stadtwerke
DESCRIPTION:Zielgruppe: \n\nProjektmanager\nFachabteilungsleiter\nUnternehmensentwicklung\nUnternehmenssteuerung\nProduktentwicklung\nEnergiedienstleistungsbereiche\nIT-Digitalisierungsmitarbeiter\nVertriebsmitarbeiter\, Account- und Keyaccountmanager\n\nSeminarziel/ -inhalt: \nIn vielen Stadtwerken und Energieversorgungsunternehmen wird derzeit intensiv an der Entwicklung von Datenplattformen gearbeitet. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt\, wie Open-Source-Technologien und Open-Data-Praktiken effektiv in die zukünftige digitale Infra-struktur integriert werden können. Insbesondere diejenigen\, die sich einer umfassenden digitalen Transformation verschrieben haben und auf smartere Dienstleistungen abzielen\, sollten sich eingehend mit diesen Themen beschäftigen\, um ihre Datenressourcen optimal und effizient zu nutzen. Doch wie lässt sich der Open Data-Ansatz\, sowie Open-Source Soft-ware in ihre Projekte integrieren? Inwieweit werden die Offenlegung und freie Zugänglichkeit der Daten sowie die Auswahl von Open-Source-Softwarekomponenten von Beginn an in die Konzeption ihrer Digitalisierungsstrategien einbezogen? \nDieses Webinar bietet eine tiefgehende Einführung in die Nutzung von Open-Sourc Technologien und Open-Data-Praktiken\, um die digitale Transformation in Stadtwerken und EVUs voranzutreiben. Die Teilnehmer lernen\, wie Implementierungen von Open Source und Open Data nicht nur die Optimierung von Energie- und Versorgungsdiensten unterstützen\, sondern auch die Zusammenarbeit mit städtischen Verwaltungen fördern und erheblichen digitalen Mehrwert schaffen können.\nDie Teilnehmer erhalten einen Überblick über verfügbare Open-Source Softwarekomponenten und erfahren\, wie eine effektive Datenstrategie unter Berücksichtigung von Open Data aussehen kann. \nAGENDA \nI.  Einführung in Open Source und Open Data:  \n\nGrundlagen\, Vorteile und strategische Bedeutung für Energieversorger.\n\nII.  Aufbau und Management von Datenplattformen:\n \n\nAnleitung zur Auswahl\, Konzeption und operativen Umsetzung unter Nutzung offener Technologien speziell für den Energie- und Versorgungsbereich.\n\nIII. Datenstrategien für Stadtwerke und EVUs:  \n\nEntwicklung einer durchdachten Datenstrategie\, die Open Data effektiv integriert und Analysemethoden für datengestützte Entscheidungen in der\nEnergieversorgung verbessert.\n\nIV. Erfolgreiche Case Studies:  \n\nVorstellung von Praxisbeispielen\, die den Nutzen von Open-Source-Lösungen in der Energieversorgung illustrieren.\n\nV. Rechtliche und technische Überlegungen:  \n\nDiskussion über die Herausforderungen und rechtlichen Aspekte beim Einsatz von Open Source und Open Data in der Versorgungsbranche\n\nVI. Abschluss \n\nZusammenfassung der Kernpunkte und offene Fragerunde\, um sicherzustellen\, dass alle Teilnehmer mit klaren nächsten Schritten und nützlichen Ansätzen für ihre Tätigkeit aus dem Webinar gehen.
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