Künstliche Intelligenz in Frankfurt am Main
KI-Grundlagen, Machine Learning und Prompt Engineering – so wendest Du KI im Job sicher an und bleibst am Puls der Arbeitswelt.
In 3–6 Monaten fit für den Job – von Frankfurt am Main aus, ohne eigene Kosten. Die Agentur für Arbeit übernimmt die Gebühren.
Was Du mitnimmst
Konkrete Skills, die Du im Beruf sofort anwenden kannst – mit Live-Unterricht und echten Projekten, keine Theorie ohne Praxis.
Grundlagen künstliche Intelligenz
- Einführung in künstliche Intelligenz: Definition, Geschichte und aktuelle Entwicklungen
- Unterschied zwischen enger und allgemeiner KI
- Anwendungsbereiche von KI in Wirtschaft und Gesellschaft
- Technologische Grundlagen: Algorithmen, Daten und Rechenleistung
- Überblick über die wichtigsten KI-Frameworks und Plattformen
- Rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz
- Zukunftsperspektiven und Trends der künstlichen Intelligenz
Machine Learning – Theorie und Praxis
- Einführung in maschinelles Lernen: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
- Datenvorbereitung, -bereinigung und Feature-Engineering
- Trainingsdaten: Qualität, Bias und Datenschutz
- Klassische Algorithmen: lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest
- Neuronale Netze: Aufbau, Schichten und Aktivierungsfunktionen
- Deep Learning: Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN)
- Modellvalidierung, Hyperparameter-Tuning und Evaluation
- Deployment von ML-Modellen in Produktionsumgebungen
- Best Practices für reproduzierbares Machine Learning
Large Language Models & Natural Language Processing
- Einführung in Natural Language Processing (NLP)
- Architektur von Large Language Models (LLM) wie GPT, Claude, Llama
- Tokenisierung und Embeddings
- Context Windows und Limitationen von LLMs
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): externe Wissensquellen einbinden
- Fine-Tuning vs. Prompting: wann welche Methode nutzen
- Multimodale Modelle: Text, Bild, Audio und Video
- Open Source vs. kommerzielle LLM-Anbieter
Prompt Engineering – effektive Nutzung von LLMs
- Grundprinzipien des Prompt Engineering
- Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought Prompting
- System-Prompts und Rollen definieren
- Strukturierte Outputs: JSON, Markdown, Listen
- Problemlösung bei Halluzinationen und Fehlausgaben
- Iteratives Verfeinern von Prompts
- Prompt-Templates für wiederkehrende Aufgaben
- Tools und Best Practices für produktives Arbeiten mit KI-Assistenten
- Evaluation und Qualitätssicherung von Prompts
KI im Geschäftsalltag – Anwendungen
- KI für Dokumentenanalyse und -auswertung
- Automatisierung von Kundenkommunikation (Chatbots, E-Mail-Assistenten)
- Content-Erstellung und Redaktion mit KI
- KI-gestützte Recherche und Wissensmanagement
- Code-Generierung und Software-Entwicklung mit KI
- KI für Datenanalyse, Reporting und Business Intelligence
- Personalisierung und Empfehlungssysteme
- Workflow-Automatisierung mit KI-Tools (z. B. Zapier, Make, n8n)
- Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse
Ethik, Sicherheit und verantwortungsvoller Einsatz
- Ethische Grundsätze und Leitlinien für KI
- Bias, Fairness und Diskriminierung in KI-Systemen
- Datenschutz (DSGVO) und KI: Anforderungen und Umsetzung
- Transparenz, Explainability und Nachvollziehbarkeit
- Sicherheit: Prompt Injection, Datenlecks, Missbrauch
- Nachhaltigkeit: Energieverbrauch und CO₂-Fußabdruck von KI
- Corporate AI Governance und Richtlinien
- Mensch-KI-Kollaboration: Aufgabenverteilung und Kontrolle
Deine Vorteile in Frankfurt am Main
Du zahlst nichts
Die Agentur für Arbeit übernimmt Kursgebühren, Fahrtkosten und bei Bedarf Kinderbetreuung – über den Bildungsgutschein.
Lernen von zu Hause
Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer, von Frankfurt am Main aus. Keine Anfahrt.
Maximal 15 Teilnehmer:innen
Kleine Gruppen, damit Du ehrliches Feedback und individuelle Begleitung bekommst.
Bewerbung inklusive
Bewerbungscoaching und Karriereberatung gehören dazu – bis Du Deinen nächsten Job hast.
Weitere Weiterbildungen in Frankfurt am Main
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