Curriculum
Der Lehrgang ist in ein Grundlagenmodul und drei unterschiedliche Vertiefungsmodule gegliedert. Für den Zertifikatsabschluss sind das Pflichtmodul sowie ein Wahlmodul erforderlich.
Wahlmodule können auch einzeln bei der Buchung des Zertifikatsabschlusses hinzugefügt werden. Maximal können bei der Durchführung aller Vertiefungsmodule in Summe 14 ECTS belegt werden.
Pflichtmodul 1: Grundlagen Generative KI
(5 ECTS)
Lehrgangsteilnehmer:innen werden in die Welt der generativen Modelle eingeführt, die es Computern ermöglichen, Daten zu generieren, die ähnlich wie menschliche Kreationen aussehen. Der Schwerpunkt liegt auf der Vermittlung von Konzepten, Techniken und Tools, um ein grundlegendes Verständnis für diese aufstrebende Technologie zu entwickeln.
Grundlagen Generative KI:
- Überblick über Generative KI und ihre Anwendungsbereiche
- Einführung in Large Language Models (LLM)
- Einführung in Maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke
- Erklärung von Generativen Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs)
- Arbeitsweise von GANs: Generator und Diskriminator
- Anwendung von Generativen KI-Modellen in der Bild- und Textgenerierung
- Einführung in Prompt Engineering
Ethik und KI:
- Ethische Überlegungen im Umgang mit generativen Modellen
- Fake News und deren Auswirkungen
Optionale Wahlmodule
(je 3 ECTS)
Ein Wahlmodul muss zum Erreichen des Zertifikatsabschlusses gewählt werden.
Wahlmodul 1: Generative KI in Marketing und Kommunikation
Die Lehrgangsteilnehmenden werden in die Welt der generativen Modelle eingeführt und lernen, wie diese innovativen Technologien zur Verbesserung der Marketingstrategien und Kommunikationsansätze eingesetzt werden können.
- Generative KI im Marketing:
Erforschung der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten einschließlich der Generierung von personalisierten Inhalten z. B. Anzeigen, Produktdesigns, … - Textgenerierung und Content Creation:
Erkundung von Generativer KI in der Erstellung von Texten, Werbebotschaften und Content-Marketing, um zielgerichtete und ansprechende Inhalte zu erstellen. - Bildgenerierung und Design:
Analyse, wie Generative KI in der Bildgenerierung und im Design eingesetzt werden kann, um visuell ansprechende Materialien für Marketingkampagnen zu erstellen. - Kreativität und Innovation:
Untersuchung, wie Generative KI die kreative Innovationskraft im Marketing fördern kann, indem sie neue Ideen, Trends und Konzepte generiert.
Wahlmodul 2: Generative Programmierung
Die Lehrveranstaltung vermittelt den Lehrgangsteilnehmer:innen die Kunst der automatisierten Code-Erzeugung und die Nutzung von Vorlagen zur Beschleunigung der Softwareentwicklung. Lehrgangsteilnehmer:innen werden in die Welt der Generativen Programmierung eingeführt, wo sie Techniken, Werkzeuge und Best Practices erlernen, um wiederkehrende Aufgaben effizient zu bewältigen.
- Grundlagen der Generativen Programmierung:
Konzept der Code-Generierung und Automatisierung. Verwendung von Vorlagen (Templates) zur Erzeugung von Code. - Einsatzmöglichkeiten der Generativen KI im Umfeld des Software Lebenszyklus:
Modellierung, Implementierung, Testen. - Werkzeuge zur Generativen Programmierung:
Vorstellung von LLM (Large Language Model)-basierten Tool-Base zur Code-Generierung. - Generative Design Patterns:
Identifizierung von wiederkehrenden Mustern in der Generativen Programmierung. Entwicklung und Anwendung von Generativen Design Patterns. - Performance und Qualitätssicherung:
Auswirkungen der Generativen Programmierung auf die Performance und Qualität des generierten Codes. Methoden zur Bewertung und Optimierung generierter Codes.
Wahlmodul 3: Generative KI im Unternehmensprozess
Die Lehrgangsteilnehmenden werden lernen, wie generative Modelle die Effizienz und Innovation in Unternehmen steigern können, angefangen bei der Informationsrecherche bis hin zur Kundeninteraktion.
- Automatisierung von Geschäftsprozessen:
Untersuchung, wie Generative KI bei der Automatisierung von Routineaufgaben und Prozessen in Unternehmen eingesetzt werden kann. - Kundeninteraktion und Personalisierung:
Anwendung von Generativer KI zur Verbesserung der Kundeninteraktion und Personalisierung von Angeboten und Dienstleistungen. - Prognosen und Analytik:
Nutzung von Generativer KI zur Vorhersage von Trends, Kundenverhalten und zukünftigen Marktentwicklungen.
Prüfungsleistung
Der Lehrgang schließt mit einer schriftlichen Abschlussklausur und einer mündlichen Prüfung in den einzelnen Modulen ab. Die mündliche Prüfung bezieht sich auf ein angewandtes Projekt inklusive Präsentation der erarbeiteten, wissenschaftlichen Inhalte, die individuell bzw. in der Gruppe durchgeführt wird.
