- Tag 1: Grundlagen der KI und Datenanalyse
- Tag 2: Machine Learning
- Tag 3: Deep Learning und Natural Language Processing
- Tag 4: Computer Vision, Robotik, KI-Strategie, Governance und Risikomanagement
- Tag 5: Zertifizierungsprüfung
- Domäne 1: Grundlegende Konzepte und Prinzipien der künstlichen Intelligenz
- Domäne 2: Datenanalyse und Visualisierung
- Domäne 3: Aufbau von Machine Learning-Modellen
- Domäne 4-5: Konzepte des Deep Learning und NLP
- Domäne 6-7-8: Kenntnisse und Anwendung von Computer Vision, Robotik und Expertensystemen
- Domäne 9: KI-Risiko, Datenschutz und Compliance
- Domäne 10: KI-Ethik, Governance, Strategie
Liste der PECB-Prüfungen
Prüfungsordnung und -richtlinien
Unsere Schulungen sind in verschiedenen Durchführungsformaten verfügbar. Bitte beachten Sie, dass die Preise je nach gewähltem Format variieren. Für bestimmte Optionen, wie Live- oder Präsenzveranstaltungen, kann ein individuelles Angebot erforderlich sein, abhängig von Verfügbarkeit und logistischen Gegebenheiten.
- Zertifizierungs- und Prüfungsgebühren sind im Preis der Schulung enthalten.
- Die Teilnehmenden erhalten Schulungsunterlagen mit über 400 Seiten, die Fachinformationen, Praxisbeispiele, Übungen und Quizfragen umfassen.
- Teilnehmenden, die die Schulung absolviert haben, wird eine Teilnahmebescheinigung im Wert von 31 CPD (Continuing Professional Development)-Credits ausgestellt.
- Kandidaten, die die Schulung abgeschlossen haben, die Prüfung jedoch nicht bestanden haben, können die Prüfung innerhalb von 12 Monaten ab dem ursprünglichen Prüfungsdatum einmalig kostenlos wiederholen.
Warum sollten Sie teilnehmen?
- Verstehen Sie die aktuellen KI-Trends und -Technologien und navigieren Sie sicher in diesem Umfeld.
- Entwickeln und optimieren Sie KI-Systeme, die Innovation vorantreiben.
- Begegnen Sie zentralen Herausforderungen wie KI-Bias, Datenschutzbedenken und Compliance-Anforderungen.
- Richten Sie KI-Lösungen strategisch an den Unternehmenszielen aus, um den Mehrwert zu maximieren.
Für wen ist diese Schulung geeignet?
- KI-Fachleute, die aktiv an der Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien beteiligt sind
- Erfahrene KI-Praktiker, die ihr Wissen vertiefen, sich über aktuelle Trends informieren und ihre Führungskompetenzen ausbauen möchten
- Data Scientists, die für die Entwicklung und Optimierung von KI-Modellen verantwortlich sind
- IT-Manager, die KI-Projekte und -Initiativen in ihren Organisationen leiten
- KI-Enthusiasten, die in Führungspositionen aufsteigen möchten, etwa als KI-Projektmanager oder KI-Strategen
- Risiko- und Compliance-Beauftragte, die für das Management KI-bezogener Risiken und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen zuständig sind
- Führungskräfte, darunter CIOs, CEOs und COOs, die eine zentrale Rolle bei KI-bezogenen Entscheidungsprozessen einnehmen
- Fachleute, die eine KI-Rolle auf Führungsebene anstreben und ein umfassendes Verständnis von KI-Technologien und deren Anwendungen benötigen
Lernziele
- Die grundlegenden Prinzipien der KI und ihre verschiedenen Anwendungsgebiete erläutern.
- Datenanalysen durchführen und aussagekräftige Visualisierungen erstellen, um KI-Projekte zu unterstützen.
- Machine Learning-Verfahren auf reale Problemstellungen anwenden, einschließlich überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen.
- Einfache neuronale Netze und fortgeschrittene Deep Learning-Architekturen wie CNNs implementieren.
- NLP-Systeme und Computer Vision-Methoden verstehen.
- Robotik und Expertensysteme für KI-gestützte Automatisierung verstehen.
- KI-Risiken identifizieren und mindern sowie die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherstellen.
- Ethische KI-Strategien entwickeln, die mit den Unternehmenswerten und gesellschaftlichen Anforderungen übereinstimmen.
Didaktischer Ansatz
- Umfassendes Curriculum: Die Schulung verbindet theoretisches Wissen mit praxisnahen Beispielen, damit die Teilnehmenden sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene KI-Konzepte erwerben.
- Praktische Übungen: Praxisnahe Aufgaben und Projekte simulieren reale Szenarien und ermöglichen es den Teilnehmenden, ihre Kompetenzen gezielt anzuwenden.
- Interaktives Lernen: Gruppendiskussionen und kollaborative Aufgaben fördern die aktive Auseinandersetzung mit den Inhalten und gemeinsame Lernerfahrungen.
- Prüfungsvorbereitung: Die Schulung umfasst Quizfragen und Übungen, die eng am Format der Zertifizierungsprüfung ausgerichtet sind.