Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Anfänger“
Kein Code erforderlich. Grundlegende betriebswirtschaftliche Kenntnisse und der sichere Umgang mit Tabellenkalkulationen sind hilfreich - entwickelt für Manager und Führungskräfte.
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Stufe „Anfänger“
Kein Code erforderlich. Grundlegende betriebswirtschaftliche Kenntnisse und der sichere Umgang mit Tabellenkalkulationen sind hilfreich - entwickelt für Manager und Führungskräfte.
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
KI für Führungskräfte: The Basics bietet Managern eine praktische, nicht-technische Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Sie erfahren, wie KI in die Unternehmensstrategie passt, was ML-Modelle können und was nicht, und wie Sie datengesteuerte Initiativen leiten, die einen messbaren Wert schaffen. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen und erklärt Algorithmen im Vergleich zu Modellen, zentrale ML-Aufgaben und den Lebenszyklus für den Aufbau und die Verwaltung von Lösungen. Anschließend entwerfen Sie eine Datenstrategie, die Datenqualität, Datenschutz und verantwortungsvolle Nutzung abdeckt, bevor Sie Techniken wie Regression, Entscheidungsbäume und moderne große Sprachmodelle (LLMs) auf reale Anwendungsfälle auf Führungsebene anwenden. Schließlich werden Sie alles zusammenfügen, indem Sie KI-Pipelines planen, die Modellleistung und nicht-funktionale Eigenschaften bewerten und wissen, wann Sie Modelle von der Stange anpassen oder wiederverwenden sollten. Die praktischen Aufgaben verwenden vertraute Tools und erfordern keinen Code. Am Ende werden Sie in der Lage sein, Geschäftsprobleme dem richtigen KI-Ansatz zuzuordnen, mit technischen Teams zu kommunizieren und eine fundierte Roadmap für die Einführung von KI in Ihrem Unternehmen zu erstellen.
Dieses Modul vermittelt ein grundlegendes Verständnis für die entscheidende Rolle des Maschinellen Lernens bei der Gestaltung von Entscheidungsprozessen auf Führungsebene. Die Teilnehmer werden die Kernkonzepte des Maschinellen Lernens erforschen und seine strategische Bedeutung bei der Beeinflussung von Geschäftsentscheidungen auf höchster Ebene aufdecken. Das Modul bietet eine umfassende Erkundung der grundlegenden Prinzipien, die die Anwendung von Maschinellem Lernen im Kontext von Führungskräften und Unternehmen bestimmen.
Das ist alles enthalten
11 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
11 Videos•Insgesamt 43 Minuten
Einführung in die Spezialisierung•2 Minuten
Einführung in den ersten Kurs•1 Minute
Allgemeine Begriffe zur Entscheidungsfindung•5 Minuten
Vor der KI: Datenanalyse für Unternehmen durch Statistik•4 Minuten
Daten Deskriptive Statistik•4 Minuten
Daten Bivariate und multivariate Statistik•5 Minuten
Entscheidungsfindung durch Statistik und Algorithmen•3 Minuten
Entscheidungsfindung durch KI•3 Minuten
Einführung in die Aufgaben des Maschinellen Lernens (ML)•5 Minuten
Modell-Validierung•4 Minuten
Die Aufgaben des Maschinellen Lernens•6 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
Vor der KI: Datenanalyse in Unternehmen durch Statistik Schlüsselthemen•10 Minuten
Daten Deskriptive Statistik Schlüsselthemen•10 Minuten
Daten Bivariate und multivariate Statistik Schlüsselthemen•10 Minuten
Entscheidungsfindung mittels Statistik und Algorithmen Schlüsselthemen•10 Minuten
Entscheidungsfindung durch KI Schlüsselthemen•10 Minuten
Modellvalidierung Schlüsselthemen•10 Minuten
Die Aufgaben des Maschinellen Lernens Schlüsselthemen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 210 Minuten
Modul 1 Quiz•30 Minuten
Google Sheets Ausgabezuweisung (Checker)•180 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
Übung 1: Durchführen grundlegender Statistiken mit dem Fehlzeiten-Datensatz•60 Minuten
Modul 2 - Aufbau einer Datenstrategie
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 20 Minuten
Einführung in die Bereitstellung und Verwaltung von Daten•5 Minuten
Ziele der Datenstrategie und Datenvorbereitung•4 Minuten
Wie Data Lakes geschäftsfähige KI unterstützen•4 Minuten
Datendesign für das Maschinelle Lernen•5 Minuten
Bivariate Filtermethode und Datenverbesserungstechniken•3 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Datenstrategie Ziele und Datenvorbereitung Schlüsselthemen•10 Minuten
Bivariate Filtermethode und Datenverbesserungstechniken Hauptthemen•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 2 Quiz•30 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
Übung 2: Verbesserung der Datenqualität durch Interpolation.•60 Minuten
Modul 3 - KI-gestützte Entscheidungsfindung
Modul 3•6 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
14 Videos14 Lektüren1 Aufgabe2 Unbewertete Labore
Infos zu Modulinhalt anzeigen
14 Videos•Insgesamt 50 Minuten
Lineare Regression•4 Minuten
Lineare Regression Modell Signifikanz•3 Minuten
Verbesserung der Qualität eines linearen Regressionsmodells•3 Minuten
Multiple Regression•7 Minuten
Multiple Regression Modell Signifikanz•3 Minuten
Wechselwirkungen zwischen unabhängigen Variablen bei multipler Regression•1 Minute
Entscheidungsbäume - Teil 1•5 Minuten
Entscheidungsbäume - Teil 2•2 Minuten
Die K-Nearest-Neighbors•3 Minuten
Support Vector Machines (SVM)•4 Minuten
Die Grundlagen der Erstellung von Sprachmodellen•2 Minuten
Training und Bereitstellung von Sprachmodellen•4 Minuten
Techniken zur Verbesserung von Sprachmodellen•5 Minuten
Verbesserung der Verallgemeinerungsfähigkeiten von Sprachmodellen•4 Minuten
14 Lektüren•Insgesamt 140 Minuten
Lineare Regression Schlüsselthemen•10 Minuten
Lineare Regression Modell Signifikanz Schlüsselthemen•10 Minuten
Verbesserung der Qualität eines linearen Regressionsmodells Schlüsselthemen•10 Minuten
Multiple Regression Schlüsselthemen•10 Minuten
Multiple Regression Modell Signifikanz Schlüsselthemen•10 Minuten
Wechselwirkungen zwischen unabhängigen Variablen in der multiplen Regression Schlüsselthemen•10 Minuten
Entscheidungsbäume - Teil 1 Schlüsselthemen•10 Minuten
Entscheidungsbäume - Teil 2 Schlüsselthemen•10 Minuten
Die K-Nearest-Neighbors Schlüsselthemen•10 Minuten
Support Vector Machines (SVM) Schlüsselthemen•10 Minuten
Grundlagen der Erstellung von Sprachmodellen Schlüsselthemen•10 Minuten
Training und Bereitstellung von Sprachmodellen Schlüsselthemen•10 Minuten
Techniken zur Verbesserung von Sprachmodellen Schlüsselthemen•10 Minuten
Verbesserung der Verallgemeinerungsfähigkeiten von Sprachmodellen Schlüsselthemen•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 3 Quiz•30 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
Übung 3: Aufbau und Auswertung eines Regressionsmodells•60 Minuten
Übung 4: LLM: Wie funktioniert es?•60 Minuten
Modul 4 - KI-gestützte Vorhersagen und Klassifizierungen
Modul 4•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das ist alles enthalten
11 Videos12 Lektüren1 Aufgabe
Infos zu Modulinhalt anzeigen
11 Videos•Insgesamt 43 Minuten
Entscheidungsbaum-Induktion•3 Minuten
Entropie und Informationsgewinn bei der Induktion von Entscheidungsbäumen•5 Minuten
Informationsgewinn für kontinuierliche WERT-Attribute•4 Minuten
Gini-Index und Verringerung von Verunreinigungen•3 Minuten
Einführung in Deep Learning•3 Minuten
Faltungsneuronale Netze•4 Minuten
Wie die Faltung funktioniert•2 Minuten
Faltungsorientierte vs. vollständig vernetzte Architekturen•3 Minuten
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.