1. Berufliche Weiterbildung

Entdecken Sie, was Sie lernen können.

Mit Videokursen für Beruf, Studium und Freizeit.

KI-Manager: Modul 3 hidden BC

KI-Manager: Modul 3 hidden BC

Von Lecturio GmbH, Tim Niesen

Dieser Kurs ist nur für Mitglieder der Institution Experten verfügbar.

Du bist nicht eingeloggt. Du musst dich und Mitglied dieser Institution werden um Zugang zu erhalten. In unserer Hilfe findest du Informationen wie du Mitglied einer Institution werden kannst.

Dieser Kurs vermittelt umfassende technische Grundlagen der künstlichen Intelligenz, von klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens bis zu modernen Deep-Learning-Verfahren. Die Teilnehmenden erlernen die Funktionsweise verschiedener Lernparadigmen – Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning – sowie spezialisierte Architekturen wie Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks und Generative Adversarial Networks für konkrete Unternehmensanwendungen. Darüber hinaus werden kritische Aspekte wie Datenstrategie, Datenqualität, KI-Sicherheit, Bias-Management und fortgeschrittene Techniken wie RAG und Fine-Tuning behandelt, um eine sichere und verantwortungsvolle Implementierung von KI-Systemen in der Praxis zu ermöglichen.

Inhalte

lecture locked Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz: Grundkonzepte 		06:37
lecture locked Künstliches Neuronales Netz (KNN): Architektur und Anwendung 		08:31
lecture locked Funktionsweise und Optimierung von KNN 		07:44
play symbol Lernparadigmen: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning 		06:59
lecture locked Supervised Learning: Grundlagen und praktische Anwendung 		05:19
lecture locked Unsupervised Learning: Clustering, Assoziationsregeln und Dimensionsreduktion 		09:18
lecture locked Reinforcement Learning: Grundprinzipien, Funktionsweise und strategische Unternehmensanwendungen 		08:35
play symbol Klassische Algorithmen vs. ML-Algorithmen 		06:22
lecture locked Klassifikationsalgorithmen im maschinellen Lernen 		06:21
lecture locked Regression zur Vorhersage von Zahlenwerten 		05:11
lecture locked Clustering-Algorithmen: Mustererkennung in großen Datenmengen 		08:45
lecture locked Machine-Learning-Algorithmen im Vergleich 		08:24
play symbol Deep Learning und Machine Learning: Unterschiede, Architektur und Unternehmensanwendungen 		07:35
lecture locked Deep Learning und neuronale Netze: Von der Grundstruktur zur Erklärbarkeit 		07:45
lecture locked Deep Learning Networks (DLN): Convolutional Neural Networks für Bild- und Raumerkennung 		08:54
lecture locked Deep Learning Networks (DLN): Recurrent Neural Networks für Sequenzen 		07:15
lecture locked Deep Learning Networks (DLN): Generative Adversarial Networks für die Erzeugung neuer Daten 		06:34
lecture locked Deep-Learning-Architekturen: Auswahl und praktische Anwendung für KI-Projekte 		04:57
lecture locked Natural Language Processing (NLP) 		06:12
lecture locked Computer Vision und Vision-Language Models 		06:30
lecture locked Speech-to-Text-Technologie 		06:20
lecture locked Grundprinzipien der Wahrnehmung von KI im Vergleich 		08:36
lecture locked Datenstrategien und Datentypen: Grundlagen für erfolgreiche KI-Anwendungen im Unternehmen 		06:35
lecture locked Big Data: Volume, Velocity, Variety, Veracity, and Value 		11:00
lecture locked Datenarchitektur für künstliche Intelligenz: Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten 		08:03
lecture locked Synthetische Daten in KI-Projekten: Generierung, Validierung und Governance 		09:14
lecture locked Unternehmensdaten strukturieren: Stammdaten, Transaktionsdaten und Analysedaten 		06:02
lecture locked Datenvorbereitung und -bereinigung für KI-Projekte: Grundlagen und Best Practices 		06:15
lecture locked Datenqualität und KI: Dimensionen, Prozesse und kausale Zusammenhänge 		05:56
lecture locked KI-Modell-Trainingszyklus: Grundprinzipien, Phasen und Lernstrategien 		05:37
lecture locked KI-Modelle trainieren: Von der Problemdefinition bis zur Evaluierung 		07:59
play symbol KI-Sicherheit und Machine Learning: Risiken und Angriffsvektor 		07:32
lecture locked Bias in künstlichen Intelligenzsystemen: Quellen, Mechanismen und gesellschaftliche Auswirkungen 		08:51
lecture locked KI-Halluzinationen: Ursachen, Mechanismen und praktische Lösungsansätze 		06:50
lecture locked RAG, Fine-Tuning, und RAFT: Strategische Implementierung von LLMs 		07:03
lecture locked KI-Risikomanagement in Unternehmen 		09:02
lecture locked Kollaboratives Filtern: Algorithmen und Anwendungen 		05:50
lecture locked Künstliche Intelligenz in der Inhaltsmoderation 		09:45
lecture locked Prädiktive künstliche Intelligenz 		06:48
lecture locked Generative KI-Architekturen 		08:17
lecture locked Ensemble Learning: Bagging, Boosting und Stacking zur Modelloptimierung 		09:11
lecture locked Random Forests: Ensemble Learning für komplexe Geschäftsdaten 		04:44
lecture locked Gradient Boosting: Sequenzielles Lernen, Fehlerkorrektur und Overfitting-Prävention 		07:56
Quiz zum Kurs „KI-Manager: Modul 3 hidden BC“

Details

  • Enthaltene Vorträge: 43
  • Laufzeit: 5:17 h
  • Enthaltene Quizfragen: 126

Dozenten des Kurses KI-Manager: Modul 3 hidden BC

Lecturio GmbH

Lecturio GmbH

Lecturio steht für nachhaltige, einfache und kosteneffiziente Aus- und Weiterbildung in Unternehmen und für Privatpersonen. Das Lernangebot umfasst mehr als 7000 videobasierte E-Learning-Kurse in mehr als 80 Themengebieten. Der Fokus für Unternehmen liegt in den Bereichen Compliance, Leadership, Projektmanagement, Softskills, Vertrieb und Medizin. Privatkunden nutzen Lecturio mehrheitlich als Begleiter während ihres Studiums sowie zur Examensvorbereitung in Medizin und Jura. Bei Lecturio lernt man mit praxisnahen videobasierten Online-Trainings – in deutscher und in englischer Sprache. Tausende von Quizfragen machen den Lernerfolg messbar. Lecturio-Kurse sind auf allen Endgeräten abrufbar – mit der iOS- und Android App auch offline. Lecturio hat es sich zur Mission gemacht, Unternehmen und Privatpersonen dabei zu helfen, ihr volles Potential zu entfalten.
Tim Niesen

Tim Niesen

Tim Niesen ist Experte für die Themen digitale Transformation und künstliche Intelligenz. Zur Zeit ist er als Unternehmensberater in den Bereichen Digitalisierungsstrategie und Advanced Analytics tätig.
Zuvor arbeitete er als Researcher am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken, dem er noch immer als Gastwissenschaftler verbunden ist. Seine Forschungsschwerpunkte umfassen insbesondere digitale Reifegradmodelle für den Bereich Künstliche Intelligenz sowie die Prozessanalyse durch Process Mining.
Tim Niesen ist Gründer und Geschäftsführer des DFKI-Spin-off-Unternehmens iSol welches seit 2015 in den Bereichen Softwareentwicklung (z. B. SAP HANA Cloud und Individualsoftware) und Beratung (z. B. Process Mining, Potential- und Trendstudien) tätig ist. Er ist darüber hinaus Autor verschiedener Fachpublikationen im Themenfeld Geschäftsprozessmanagement und als Dozent und Lehrbeauftragter an Universitäten und Fachhochschulen in Deutschland, Österreich und der Schweiz tätig.

Tim Niesen is an expert in digital transformation and artificial intelligence. He currently works as a management consultant in the areas of digitalization strategy and advanced analytics.
In the past, he worked as a researcher at the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) in Saarbrücken, where he is still active as a guest researcher. His research focuses on digital maturity models for artificial intelligence and process analysis through process mining. Tim Niesen is founder and managing director of DFKI spin-off company iSol, which has been operating in the areas of software development (e.g. SAP HANA Cloud and custom software) and consulting (e.g. process mining, potential and trend studies) since 2015. He is also the author of various publications on business process management and works as a lecturer and associate lecturer at universities and technical colleges in Germany, Austria and Switzerland.

Rezensionen

(1)
5,0 von 5 Sternen
5 Sterne
5
4 Sterne
0
3 Sterne
0
2 Sterne
0
1  Stern
0

© 2026 Lecturio GmbH. Alle Rechte vorbehalten.

Betreuung durch Dozenten
Auch unterwegs auf Tablet und Smartphone lernen
100% Geld-zurück-Garantie