Tag 1 behandelt KI-Grundlagen und Datenanalyse; Tag 2 Machine Learning; Tag 3 Deep Learning und NLP; Tag 4 Computer Vision, Robotik sowie verantwortungsvolle KI-Strategie, Governance und Risiko.
Tag 1 legt die Grundlagen: KI-Konzepte und -Prinzipien sowie Datenanalyse und Visualisierung, entscheidend für das Einrahmen und Validieren von KI-Projekten. Tag 2 konzentriert sich auf Machine Learning: Workflow sowie überwachtes und unüberwachtes Lernen, dann weitere Anwendungen und fortgeschrittene ML-Überlegungen.
Tag 3 vertieft die Fähigkeit mit NLP und Deep Learning: von klassischen NLP-Techniken bis zu modernen Transformern und grossen Sprachmodellen sowie Deep-Learning-Architekturen und fortgeschrittenen Techniken.
Tag 4 erweitert um angewandte Bereiche und verantwortungsvolle Umsetzung: Computer Vision und Robotik sowie KI-Sicherheit, Ethik, Governance und Strategie, damit KI-Systeme verantwortungsvoll und im Einklang mit den Organisationszielen eingesetzt werden.
Wenn Sie jeden Tag mit einem Schritt des KI-Lebenszyklus verbinden, also Daten, Modellierung, Einsatz und Governance, behalten Sie den Stoff schneller und sind besser auf die bereichsbasierten Prüfungsfragen vorbereitet.
Dieser Kurs bereitet die Teilnehmenden darauf vor, KI-Initiativen im Einklang mit den Geschäftszielen zu managen, zu steuern und zu skalieren. Er adressiert den wachsenden Druck, KI-Risiken zu kontrollieren, Transparenz sicherzustellen und messbaren Wert aus KI-Investitionen zu erzielen. Die Teilnehmenden bewerten KI-Chancen, strukturieren Governance, gestalten Dashboards und automatisieren Workflows mit No-Code-Werkzeugen. Abilene Academy vermittelt anhand realer Fallbearbeitung, Power-BI- und n8n-Labs sowie prüfungsorientiertem Coaching durch aktive Beratende.
View courseDer Kurs ISO/IEC 42001 Lead Implementer befähigt Fachleute, ein KI-Managementsystem zu gestalten und einzuführen, das regulatorischer, ethischer und operativer Prüfung standhält.
View courseEin CAIP gestaltet und setzt KI-Lösungen um, validiert Modelle mit Daten und steuert Risiko, Ethik, Datenschutz und Governance, damit KI verantwortungsvoll Wert schafft.
byAlexis HIRSCHHORN
Tag 1 behandelt KI-Risikogrundlagen; Tag 2 Kontext, Governance und Risikoerkennung; Tag 3 Analyse, Bewertung und Behandlung; Tag 4 Überwachung, Berichterstattung, Sensibilisierung und kontinuierliche Verbesserung.
byHenri HAENNI
Maschinelles Lernen erkennt Muster in Daten. Deep Learning nutzt neuronale Netze fuer komplexe Repraesentationen. NLP wendet diese Verfahren auf das Verstehen und Erzeugen von Sprache an.
Sie lernen die Grundlagen der kuenstlichen Intelligenz, Methoden des maschinellen Lernens und Deep Learning, NLP sowie den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Governance, Sicherheit und Ethik.
Die Schulung verbindet strukturierte Theorie mit praktischen Uebungen. Teilnehmende wenden Konzepte an realitaetsnahen Beispielen an und festigen sie durch Wiederholung und Reflexion.
Haeufige Fehler sind schlechte Datenqualitaet, unklare Ziele, fehlendes Fachwissen, zu spaet beachtete Verzerrungen und unterschaetzte Betriebskomplexitaet. Erfolg erfordert interdisziplinaere Teams und iteratives Vorgehen.
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