Digital Automations mit KI: Prozessoptimierung für Modellierung automatisierter Prozesse mit Zusatzqualifikation: DevOps, Deep Learning und Prompt Engineering

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Modellierung automatisierter Prozesse mit Künstlicher Intelligenz. Sie sind in der Lage, DevOps-Praktiken anzuwenden und Deep Learning-Modelle zu entwickeln. Zudem beherrschen Sie das Prompt Engineering, um KI-Systeme effizient zu steuern. Diese Fähigkeiten ermöglichen Ihnen Tätigkeiten in der Prozessoptimierung, der Entwicklung von KI-Anwendungen und der Implementierung von DevOps-Strategien in verschiedenen Branchen.

• Einführung in digitale Automatisierung und KI
• Grundlagen der Prozessoptimierung
• Best Practices für die Implementierung von KI-gestützten Automatisierungen
• Anwendungsbereiche von KI in der Prozessautomatisierung
• Datenanalyse zur Identifizierung von Automatisierungspotenzialen
• Workflow-Automatisierung und -Orchestrierung
• Integration von KI in bestehende IT-Systeme

• Die drei Wege in DevOps
• Continuous Integration und automatisiertes Testen
• Release-Automatisierung und Risikoreduktion
• Continuous Delivery und Continuous Integration
• Deployment Pipeline
• Review- und Koordinationsprozesse
• Continuous Security

• Aufgaben und Funktion von Deep Learning
• Python- und Machine-Learning-Bibliotheken
• Trainieren eines Neuronalen Netzes
• Abgrenzung von Machine Learning und Deep Learning
• Neuronale Netze
• Verbindungen zu TensorFlow
• Keras

• Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick
• ChatGPT: das Sprachmodell von OpenAI
• Training von ChatGPT: Verbesserung der Leistung durch Feinabstimmung
• Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
• Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale
• Konversations-hervorragende Wahrnehmung: interaktive Nutzung von ChatGPT in Chatsystemen
• Kontextsentsitivität in ChatGPT: Verbesserung der Antworten durch Kontextverständnis