Artifical Intelligence (AI) Development für AI-Management und Frontend Development AI Chatbot mit Data Visualization und Data Analytics

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in der Entwicklung und Verwaltung von KI-Anwendungen. Sie sind in der Lage, Chatbots zu entwickeln und Daten zu visualisieren sowie zu analysieren. Sie nutzen Tools wie Power BI und Tableau, um Daten zu interpretieren und Entscheidungen zu unterstützen. Ihre Fähigkeiten in Prompt Engineering und Data Science ermöglichen es Ihnen, in Bereichen wie KI-Management und Frontend-Entwicklung tätig zu werden. Sie wenden Programmiersprachen wie R an, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln.

Prompt Engineering und Chatbot-Entwicklung

• Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick
• Training von ChatGPT: Verbesserung der Leistung durch Feinabstimmung
• Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
• Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale
• Anwendungsdesign für ChatGPT: Strukturierung von Benutzerschnittstellen
• Kontextsensitivität in ChatGPT: Verbesserung der Antworten durch Kontextverständnis
• Aufbau eines einfachen Chatbots
• Trainieren von Chatbot-Modellen
• NLP-Grundlagen für Chatbots
• Fortgeschrittene Chatbot-Techniken
• Optimierung und Evaluation von Chatbots
• AI-Ethik und Datenschutz in Chatbots

Datenverarbeitung und Datenmanagement

• Datenvorbereitung für Power BI
• Arbeiten mit Power Query
• Datenquellen verbinden und importieren
• Datenreinigung
• Einführung in Pandas und Dataframes
• Grundlegende statistische Kenngrößen
• Datenmanagement und diskriptive Statistiken in R
• Importieren, Analysieren und Exportieren von Datensätzen

Datenvisualisierung und Dashboard-Design

• Interaktive Dashboards gestalten
• Visualisierung gestalten
• Balken- und Liniendiagramme
• Datenvisualisierung
• Diagramme in ggplot2
• Erstellen von interaktiven Dashboards
• Erstellen von Reporten inklusive Dashboard mit Interaktivität

Business Intelligence mit Power BI

• Einführung in Power BI
• Darstellen von Veränderungen durch Ranglisten und Bump-Diagramme
• Aggregationen, Berechnungen und Parameter
• Erstellen von Umsatzkarten und Visualisierung von Verkaufsdaten

Machine Learning und Datenanalysen

• Einführung in AI-Development
• Einführung in Machine Learning
• Lineare Regression
• K-Means Clustering
• Regressionsanalysen
• Anwendung von R in der Forschung

Innovative Datenmodellierung mit Tableau

• Einführung in Tableau und Verstehen von Datenmodellierung
• Datenmodelle mit logischer und physischer Ebene
• Zusammenhänge zwischen Variablen und Diagrammen