Dieses CAS richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die KI gezielt für ihre betriebliche Praxis nutzen möchten. Es vermittelt Grundlagen zu Machine Learning, Deep Learning und generativer KI mit Fokus auf Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und Prozessautomatisierung. Durch praxisnahe Übungen, Prototypen-Entwicklung und eine Projektarbeit erwerben die Teilnehmenden strategische Entscheidungskompetenzen und reflektieren ethische sowie regulatorische Aspekte.
Zielpublikum:Zum Zielpublikum des «CAS KI verstehen und anwenden: No-Code-Lösungen für die betriebliche Praxis» gehören:
- Fach- und Führungskräfte mit Verantwortung für Prozessoptimierung oder digitale Transformation
- Abteilungs- und Teamleiter für die technische Entwicklung
- Mitglieder von Geschäftsleitungen und Verwaltungsräten, denen ein tiefgreifendes Verständnis und eigene praktische Erfahrungen wichtig sind
- Produktverantwortliche und Consultants, z.B. in KMUs und im Bereich Industrie 4.0
- Analyst:innen, Controller:innen, Techniker:innen, Produktdesigner:innen, Berater:innen und Führungskräfte
Das CAS richtet sich an Personen, die bisher wenig oder keine Berührungspunkte mit KI hatten oder ihre bisherigen Erfahrungen durch eine fundierte und strukturierte Grundlage erweitern möchten. Technische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung sind nicht erforderlich.
Ziele:Folgende Zielsetzungen werden in diesem CAS verfolgt:
- Die Teilnehmenden verstehen die grundlegenden Funktionsweisen von KI, einschliesslich maschinellen Lernens, neuronaler Netze und datenbasierter Entscheidungsfindung, sowie deren Potenziale und Grenzen.
- Die Teilnehmenden können bildbasierte KI-Technologien (z. B. Bilderkennung, Gesichtserkennung, visuelle Klassifikation) erklären, deren Potenziale und Grenzen einschätzen und mögliche Anwendungsbereiche für ihr Arbeitsumfeld identifizieren.
- Die Teilnehmenden können die Funktionsweise von grossen Sprachmodellen (LLMs) erklären, effektive Eingaben (Prompts) gestalten und die Qualität der generierten Ergebnisse bewerten. Sie können Möglichkeiten der Automatisierung von Arbeitsprozessen z.B. durch KI-gestützte Agenten einschätzen.
- Die Teilnehmenden können erkennen, welche Arbeitsprozesse durch KI automatisiert werden können. Sie sind sich der zentralen Rolle bewusst, die Datenqualität, -umfang und -vorbereitung für den Erfolg von KI-Modellen spielen.
- Die Teilnehmenden können aktuelle No-Code-Tools und Plattformen für KI-basierte Anwendungen im Text- und Bildbereich nutzen, Modelle trainieren und erste Prototypen erstellen.
- Die Teilnehmenden können die Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Modellen kritisch einschätzen, etwa durch Analyse von Ergebnissen, Interpretierbarkeit und Identifikation möglicher Fehler. Sie kennen die Risiken und Grenzen von KI-Anwendungen, insbesondere in Bereichen wie Ethik, Datenschutz und Sicherheit.
Die Teilnehmenden sind in der Lage, neue technologische Entwicklungen und Potenziale der KI zu analysieren und deren Einfluss auf ihre beruflichen Tätigkeitsfelder und die Gesellschaft zu beurteilen.
Inhalt:
Das «CAS KI verstehen und anwenden: No-Code Lösungen für die betriebliche Praxis» ist modular aufgebaut.
Modul "Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)"
Inhalt
- Grundlagen und Einordnung der Künstliche Intelligenz (KI)
- Ausblick: zukünftig, erwartbare Entwicklungen
- Wichtige KI-Standards und Regulierungen
Lernziele
- Die Teilnehmenden kennen die grundlegenden Konzepte und Anwendungsbereiche der KI
- Sie besitzen Überblickswissen zu zentralen Entwicklungen und regulatorischen Standards im Bereich KI.
- Sie können fundiert an Diskussionen über den aktuellen Stand, die Chancen und die Risiken von KI teilnehmen und differenzierte Einschätzungen abgeben.
Modul "Generative KI: Sprachmodelle"
Inhalt
- Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und grosser Sprachmodelle (LLMs)
- Effektives Prompten
- KI-Agenten und ihre Einsatzmöglichkeiten in der Automatisierung von Arbeitsprozessen
Lernziele
- Die Teilnehmenden kennen textbasierte KI-Technologien, deren Hintergründe und Anwendungen.
- Sie können Kriterien zur Qualität und Genauigkeit von KI-generierten Texten erläutern und typische Fehler erkennen.
- Sie können einfache KI-gestützte Lösungen entwickeln, inklusive der Integration mehrerer Agenten in einem System.
Modul "Generative KI: Bilderzeugung"
Inhalt
- Grundlagen der generativen KI und Bildsynthese, Funktionsweisen und Anwendungen
- Grenzen und Herausforderungen: Verzerrungen, Deepfakes und Verantwortung
- Hand-on: Erstellung z.B. von KI-generierten Bilder oder Videos
Lernziele
- Die Teilnehmenden können die wesentlichen technischen Konzepte der generativen KI erklären.
- Sie können KI-generierte Bilder bewerten und deren Anwendungspotenziale verstehen.
- Sie können eigene Bildprojekte mit passenden Prompt-Strategien umsetzen.
Modul "Bildanalyse mit KI: Erkennen, Klassifizieren und Segmentieren"
Inhalt
- Grundlagen Computer Vision (CV) mit maschinellem Lernen
- Funktionsweise Neuronaler Netzwerke und deren Anwendungen (z.B. in Industrie, Medizin)
- Training und Evaluation von eigenen Modellen in No-Code-Umgebungen
Lernziele
- Die Teilnehmenden verstehen, wie digitale Bilder strukturiert sind und wie Maschinen Bilddaten wahrnehmen, interpretieren und analysieren.
- Sie können typische Anwendungsbereiche von KI in der Bildverarbeitung benennen und Potenziale einschätzen.
- Sie sind in der Lage einfache Analyseprojekte mit No-Code Tools selbstständig durchzuführen.
Modul "Menschenzentrierte KI"
Inhalt
- Grundlagen vertrauenswürdiger KI
- Architekturen von Hybride-Intelligenz-Systemen
- KI-Nutzenmessung und Methoden zur Sicherstellung der Nutzerakzeptanz
- Ansätze fairer KI
Lernziele
- Die Teilnehmenden kennen die Gestaltungsanforderungen vertrauenswürdiger KI
- Sie können verschiedene Interaktionsarchitekturen der hybriden KI benennen und deren Einsatzgebiete bewerten
- Sie können Nutzerakzeptanz definieren und Methoden zu deren Sicherstellung umsetzen.
- Sie können Methoden zur Fairnessbewertung anwenden.
Modul "Aktuelle Themen in der KI"
Inhalt
- Beleuchtung neuster Entwicklungen in der KI, etwa neue Tools oder Methoden, rechtliche Rahmenbedingungen, interessante Use Cases und Trends.
Lernziel
- Die Teilnehmenden kennen die aktuellen Trends und können diese einordnen.
Modul "Projektarbeit"
Inhalt
- Umsetzung eines eigenen KI-Konzeptes oder eines KI-Prototypen basierend auf No-Code Tools
Zielsetzungen
- Die Studierenden sind in der Lage, ein eigenes KI-Konzept zu entwickeln, das auf spezifische Problemstellungen zugeschnitten ist.
- Sie können im Rahmen der erlernten No-Code Anwendungen einen funktionsfähigen KI-Prototypen erstellen und dessen Leistung evaluieren.
