Generative AI Expert (IHK)

Beschreibung

Kenntnisse zur Analyse unstrukturierter Texte und zum Einsatz generativer KI (ChatGPT & Co.) sind in der heutigen digitalen Welt von entscheidender Bedeutung.

Die Analyse unstrukturierter Textdaten, wie Emails, Kundenfeedbacks oder Fachartikel, ermöglicht die Extraktion wertvoller Informationen, während generative KI die Erstellung personalisierter Inhalte und die Automatisierung sprachbezogener Aufgaben ermöglicht. Dies hat Auswirkungen auf Bereiche wie Kundenverständnis, Suchmaschinenoptimierung, Personalisierung und kreative Anwendungen. Gleichzeitig erfordert die Nutzung dieser Technologien ein Bewusstsein für ethische und rechtliche Aspekte.

Dieser Lehrgang vermittelt Mitarbeitenden, wie sie Suchwerkzeuge und KI-Algorithmen für unternehmenseigene Daten erstellen und somit die Effizienz und Innovation im Unternehmen gewinnbringend steigern können.

Teilnehmer, die diesen Zertifikatslehrgang erfolgreich absolvieren, beherrschen praxisorientierte Fähigkeiten in der Textanalyse, einschließlich der Anwendung von Natural Language Processing (NLP) und Suchmaschinen-Technologien. Sie können unstrukturierte Textdaten effizient organisieren, kategorisieren und analysieren. Zudem sind sie in der Lage, generative KI-Modelle einzusetzen, um kreative Inhalte zu erstellen und innovative Lösungen zu entwickeln. Sie berücksichtigen rechtliche und ethische Fragen im Zusammenhang mit generativer KI und stellen deren Anwendung verantwortungsbewusst sicher. Sie sind eine wertvolle Ressource für Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungsfindung, Automatisierung und Kundenzufriedenheit vorantreiben möchten.

Durch die Teilnahme an dem Lehrgang werden die Fachexperten in die Lage versetzt, KI-Technologien effektiv in ihren Arbeitsalltag zu integrieren, ohne sich in die technischen Details des Programmierens vertiefen zu müssen. Dies ermöglicht eine schnellere und effektivere Implementierung von KI-gestützten Lösungen in verschiedenen Fachbereichen und trägt zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und Innovation bei.

*in Kooperation mit der DIHK-Gesellschaft für berufliche Bildung - Organisation zur Förderung der IHK-Weiterbildung gGmbH

Inhalt

Modul 1: Content strukturieren und Sprache KI-gestützt analysieren (ca. 15 LStd.)

• Grundlagen von Textanalyse und Text-Mining
• Strukturierung von Sprachelementen in Texten
• Analyse und Visualisierung von Begriffen und Inhalten von Texten
• Klassifizierung und Einordnung von Texten
• Analyse von Stimmungen und Intentionen in Texten

Modul 2: Worteinbettungen und Sprachmodelle – Einstieg in die generative Sprach-KI (ca. 15 LStd.)

• technische Details und Architektur von Large Language Models (LLMs)
• Bewertung ethischer Fragen, Datenschutz und Bias
• Anwenden und Interagieren mit LLMs
• Einordnen von Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten
• Umsetzen von No-Code/Low-Code Lösungen, die LLMs integrieren

Modul 3: Eigenen Content analysieren und Wort- oder Sprachmodelle entwickeln (ca. 10 LStd.) und Check-Out (ca. 2 LStd.)

• Textanalyse und Sprachmodelle im beruflichen Kontext anwenden
• Mehrwerte für das eigene Betriebsumfeld erkennen, Anforderungen und Ziele entwickeln
• Selbstorganisation und Teamarbeit mit agilen Strukturen

IHK-Zertifikatstest (online und in Gruppenarbeit) (ca. 8 LStd.)

Entwicklung einer eigenen generativen KI-Anwendung, Präsentation und Diskussion 

Du hast erfolgreich diesen Zertifikatslehrgang absolviert? Dann lass dir von uns zum IHK-Zertifikat in Papierform ein digitales Badge schenken – für deine sozialen Business Netzwerke oder deine E-Mail-Signatur.

Den größten Nutzen können Teilnehmende erzielen, die folgende Voraussetzungen mitbringen:

• Begeisterung für Datenanalyse und automatisierte Datenverarbeitung
• erfolgreicher Abschluss der IHK-Zertifikatslehrgangs „Data Analyst IHK“ (oder vergleichbare Qualifizierung)
• Grundkenntnisse in Data Analytics und Machine Learning
• Erfahrung in der Bedienung von Low- oder No-Code Anwendungen sowie ein Grundwissen darüber, wie diese für den Data Analytics-Prozess und Machine Learning eingesetzt werden können. Ggf. Bereitschaft, sich in kurzer Zeit in diese Thematik eigenverantwortlich einzuarbeiten.
• Neugier auf berufliche Nutzungsmöglichkeiten digitaler Tools
• IT-Grundkenntnisse im beruflichen Umfeld
• Erfahrungen im Umgang mit Daten und Datenprozessen

Hinweis: Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Teilnehmende sollten eine offene Einstellung gegenüber neuen Technologien mitbringen und bereit sein, herkömmliche Arbeitsweisen zu hinterfragen und neu zu denken.