Zusammenfassung
Die Fähigkeit, robuste Softwarelösungen zu entwickeln und gleichzeitig AI-Technologien zu integrieren, ist ein wertvolles Gut in der heutigen digitalen Wirtschaft, da Unternehmen zunehmend auf datenbasierte Entscheidungen angewiesen sind. Diese Weiterbildung adressiert daher einen wichtigen Bedarf an Fachkräften, die sowohl programmatische Exzellenz als auch ein Verständnis für die komplexen Anforderungen von AI-Projekten mitbringen. Python hat sich als eine der führenden Programmiersprachen für KI-Anwendungen etabliert, was Absolventen dieser Weiterbildung vielfältige Beschäftigungsmöglichkeiten in Branchen wie Technologie, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Automobilindustrie und anderen eröffnet.
Zielgruppe
Personen aus allen Fachbereichen, die sich für Softwareenwicklung interessieren und künftig in diesem Bereich tätig werden möchten.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Sichere Computer-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Die Weiterbildung startet jeden Montag. Unser praxisorientierter Lehrplan verbindet Theorie mit aktiven Anwendungsübungen, die in Vollzeit sowohl vormittags als auch nachmittags stattfinden. In Teilzeit erfolgt der Unterricht ausschließlich vormittags bis maximal 13 Uhr, sodass sich die Gesamtdauer der Weiterbildung im Teilzeitmodell verdoppelt.
Du kannst an unserer Online-Weiterbildung bequem von zu Hause oder bei Bedarf online von einem unserer zahlreichen deutschlandweiten Lernstandorte aus teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine stabile Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Wir vermitteln unser Wissen verständlich und praxisorientiert. Damit unser Weiterbildungsangebot deinen Vorstellungen entspricht, haben wir alle Lerninhalte in einer Themenübersicht aufgelistet.
Einführung in Python und Programmiergrundlagen
Lokale und globale Variablen
Schleifen und verschachtelte Schleifen
Built-In Funktionen und String Methoden
VS Code als Entwicklungsumgebung
Grundlagen objektorientierter Programmierung
Dateien und prozedurale Programmierung
Pakete und Visualisierung von Daten
Das Digital Transformation Management Framework
Elemente einer Transformationsstrategie
Managementrollen in der digitalen Transformation
Reifegradmodelle
Digitale Produkte, Dienste und Geschäftsmodelle
Besonderheiten von Projekten der digitalen Transformation
Unternehmenskultur digital transformieren
Big Data Technologien
Datenschutzrechtliche Aspekte
Big Data Analysen mit Programmiersprache R
Kategorien der Künstlichen Intelligenz
Praktische Anwendung von KI
KI in der Gesundheitsbranche
Moderne KI-Tools und KI-Sicherheit
Datenschutz und Urheberrechte
Anwendungsszenarien moderner KI-Tools umsetzen
KI und der Arbeitsmarkt
EU AI Act
AI Crime
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