Von der Strategie zur konkreten Umsetzung: Dieser umfassende Zertifikatslehrgang vermittelt Führungskräften und Fachexperten das komplette Rüstzeug für die erfolgreiche KI-Transformation im Unternehmen – von strategischen Grundlagen über moderne KI-Architekturen bis zur praktischen Implementierung auf führenden Cloud-Plattformen.

Modul 1: Strategische Grundlagen

Grundverständnis KI: Teilnehmer lernen, was KI ist und wie sie sich von traditioneller Software unterscheidet. Es werden Einblicke in die Funktionsweise von Machine Learning und generativer KI gegeben
KI-Potenziale: Das Modul zeigt systematisch, wie KI in verschiedenen Geschäftsbereichen Wert schaffen kann.
Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen: Es werden ethische und rechtliche Aspekte behandelt, insbesondere die EU-KI-Verordnung und ihre praktischen Auswirkungen.
Strategieentwicklung: Teilnehmer lernen, Anwendungsfälle zu identifizieren, zu bewerten und zu priorisieren sowie eine strategische Roadmap für die KI-Einführung zu entwickeln.

Modul 2: KI-Agenten, Workflows & Systeme

Grundbausteine: Die Teilnehmer lernen die grundlegenden Bausteine einer KI-Anwendung kennen, wie Modelle, Prompts und Output-Parser.
Kontextverwaltung: Es wird vermittelt, wie KI-Systeme Konversationen und Kontext speichern und verwalten.
Automatisierte Workflows: Das Modul zeigt, wie einzelne KI-Aufgaben zu intelligenten, automatisierten Prozessketten (Chains) verbunden werden können.
KI-Agenten: Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von KI-Agenten, die selbstständig Werkzeuge nutzen und Aufgaben autonom bearbeiten können. Es werden verschiedene Agenten-Muster vorgestellt.
Qualitätsbewertung: Die Teilnehmer lernen, wie sie die Qualität und Leistung ihrer KI-Systeme bewerten und kontinuierlich verbessern können.

Modul 3: Wissensmanagement mit RAG-Systemen

Einführung in RAG: Das Modul fokussiert auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) als Lösung für die Grenzen von Standard-Sprachmodellen (z. B. Halluzinationen).
RAG-Architektur: Die Teilnehmer durchdringen die komplette Architektur eines RAG-Systems, von der Nutzeranfrage bis zur Antwortgenerierung.
Information Retrieval: Es wird fundiertes Wissen über Information Retrieval vermittelt, inklusive der Kombination von semantischer Suche, Keyword-Suche und Metadaten-Filterung.
Vektordatenbanken: Die Umwandlung von Texten in maschinenlesbare Vektoren (Embeddings) und deren Speicherung in Vektordatenbanken wird behandelt.
Anwendungsfälle & Evaluierung: Konkrete Anwendungsfälle wie Chatbots werden entwickelt. Zum Abschluss werden Metriken und Strategien zur Evaluierung und Verbesserung von RAG-Systemen erlernt.

Modul 4: Umsetzung mit Microsoft Azure

Plattform-Einführung: Das Modul vermittelt die praktische Implementierung auf Microsoft Azure. Es beginnt mit der Einrichtung eines Azure-Kontos und einem Überblick über die zentralen KI-Dienste.
Datenmanagement: Die Teilnehmer lernen, wie Unternehmensdaten in Azure Data Lake gespeichert und verwaltet werden. Mit Azure Data Factory werden automatisierte Datenpipelines zur Aufbereitung großer Datenmengen erstellt.
Praktische Umsetzung: In Übungen wird ein funktionsfähiger KI-Chatbot mit Python entwickelt, der auf die vorbereiteten Daten in Azure zugreift.
Bereitstellung & Betrieb: Das Modul behandelt die Containerisierung von KI-Anwendungen mit Docker und deren Bereitstellung als Web-App in Azure. Wichtige Aspekte des laufenden Betriebs wie Kostenkontrolle und Performance-Monitoring werden besprochen.

Webinarnutzen

Sie lernen:

KI-Potenziale strategisch zu bewerten und eine unternehmensweite KI-Roadmap zu entwickeln
Moderne KI-Architekturen wie Agenten-Systeme und RAG-Lösungen zu konzipieren
Firmeneigenes Wissen durch intelligente Retrieval-Systeme nutzbar zu machen
KI-Anwendungen auf Microsoft Azure zu implementieren und in Produktion zu bringen
automatisierte Workflows und intelligente Prozessketten zu gestalten
Die Qualität und Performance von KI-Systemen systematisch zu bewerten und zu optimieren

Vorkenntnisse und Voraussetzungen

Der Kurs richtet sich an Führungskräfte, IT-Verantwortliche und Innovationsmanager, die KI ganzheitlich im Unternehmen etablieren möchten. Grundlegende IT-Kenntnisse sind von Vorteil, programmiertechnische Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich. Die praktischen Übungen werden schrittweise angeleitet.

Leistungsnachweis

Der Lehrgang schließt mit einem Leistungsnachweis ab:

Projektarbeit: Entwicklung eines konkreten KI-Anwendungsfalls für das eigene Unternehmen
Fachgespräch: Präsentation der Projektarbeit mit anschließender Diskussion (ca. 30 Minuten)
Für das Fachgespräch wird eine Webcam oder ein Smartphone mit Videokonferenzfunktion benötigt.

IHK-Zertifikat

Nach erfolgreichem Abschluss des Lehrgangs und bestandener Prüfung erhalten die Teilnehmenden das IHK-Zertifikat „Technische/-r KI-Manager/-in (IHK)“. Voraussetzung ist eine Anwesenheit von mindestens 80 % sowie das Bestehen der Projektarbeit und des Fachgesprächs.

Bonus: Die Teilnahme verschafft KI-Kompetenzen gemäß Artikel 4 KI-VO und dokumentiert erforderliche Schulungsmaßnahmen – inklusive IHK-Teilnahmebescheinigung!

Hinweise

Bei diesem Zertifikatslehrgang erhalten Sie ein Open Badge. Weitere Informationen erhalten Sie unter Open Badges - wie digitale Zertifikate die Weiterbildung revolutionieren.

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Führungskräfte, IT-Verantwortliche und Innovationsmanager, die KI ganzheitlich im Unternehmen etablieren möchten. Grundlegende IT-Kenntnisse sind von Vorteil, programmiertechnische Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich. Die praktischen Übungen werden schrittweise angeleitet.

Technische/-r KI-Manager/-in (IHK)

Regionaler Zertifikatslehrgang der IHK Rhein-Neckar