Eine allgemeine Schulung zum Thema „Künstliche Intelligenz“ könnte folgendermaßen aussehen:
1. Einführung in KI
- Was ist Künstliche Intelligenz?
- Historische Entwicklung und Meilensteine
- Unterschied zwischen schwacher, starker und genereller KI
2. Grundlegende Konzepte
- Maschinelles Lernen (ML) vs. Deep Learning (DL)
- Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
- Trainings-, Validierungs- und Testdaten
3. Datenverständnis
- Datenqualität, -vorbereitung und -bereinigung
- Feature-Engineering
- Bias und Fairness in Daten
4. Modelle und Algorithmen
- Lineare und nichtlineare Modelle
- Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting
- Neuronale Netze und Deep Learning-Architekturen
5. Werkzeuge & Plattformen
- Python-Grundlagen für KI (NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
- Jupyter Notebooks und Google Colab
- Cloud-Services (AWS, Azure, GCP)
6. Praktische Anwendungsszenarien
- Bilderkennung, Spracherkennung, Textverarbeitung
- Chatbots und Empfehlungssysteme
- Automatisierung in Industrie und Wirtschaft
7. Evaluation & Optimierung
- Metriken: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
- Hyperparameter-Tuning
- Overfitting und Regularisierung
8. Ethische & rechtliche Aspekte
- Datenschutz (DSGVO)
- Transparenz und Erklärbarkeit
- Verantwortungsvoller Einsatz von KI
9. Trends & Zukunft
- Generative KI (z. B. GPT, Stable Diffusion)
- Multi-Modal-KI
- KI in autonomen Systemen
10. Praxisprojekt / Workshop
- Datensatz auswählen
- Modell trainieren und testen
- Ergebnisse präsentieren