Artificial Intelligence Developer mit Zusatzqualifikation Projektmanagement, Aufbaukurs Weiterbildung bei brainymotion

Über die Weiterbildung

Die Weiterbildung Artificial Intelligence Developer mit Zusatzqualifikation Projektmanagement, Aufbaukurs bei brainymotion mit Kursort München ist im Katalog dem Bereich Projektmanagement zugeordnet. Die AZAV-Zulassung der konkreten Maßnahme ist Voraussetzung für eine mögliche Förderung per Bildungsgutschein.

Dauer: 3–6 Monate (Teilzeit, Combined Learning). Standorte u. a.: München, Eschborn. Ohne Förderung: 1.000–5.000 € – bei vollständiger Bewilligung können die notwendigen Kurskosten zu 100 % übernommen werden.

Beschreibung des Anbieters

Die Weiterbildung zum Artificial Intelligence Developer richtet sich an Personen, die mit Automatisierung und Large Language Models (LLM) in unterschiedlichen fachlichen und technischen Zusammenhängen arbeiten. In vielen Organisationen sind Automatisierung und Large Language Models (LLM) feste Bestandteile der täglichen Praxis, weshalb der Kurs immer wieder auf Automatisierung und auf Large Language Models (LLM) zurückkommt. Anhand einführender Beispiele wird gezeigt, wie Automatisierung und Large Language Models (LLM) in typische Aufgabenfelder eingebettet sind und wie sich Anforderungen rund

Im weiteren Verlauf der Inhalte wird erläutert, wie Automatisierung und Large Language Models (LLM) bei der Planung, Umsetzung und Dokumentation konkreter Arbeitsschritte berücksichtigt werden. Die Teilnehmenden sehen, wie Automatisierung in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird, während Large Language Models (LLM) parallel dazu als Bezugspunkt für Auswertungen oder Konfigurationen dient. Mehrere Übungsabschnitte greifen Automatisierung und Large Language Models (LLM) explizit auf, um zu verdeutlichen, wie sich Entscheidungen im Umgang mit Automatisierung und im Umgang mit Large Language Mod

Ein weiterer Schwerpunkt liegt darauf, typische Fragestellungen systematisch zu bearbeiten, bei denen Automatisierung und Large Language Models (LLM) gemeinsam betrachtet werden müssen. Dabei wird immer wieder sichtbar, wie Automatisierung als Grundlage für bestimmte Arbeitsschritte dient und wie Large Language Models (LLM) ergänzend herangezogen wird, um Ergebnisse zu strukturieren oder zu überprüfen. Die Teilnehmenden erhalten Gelegenheit, Automatisierung und Large Language Models (LLM) in unterschiedlichen Konstellationen anzuwenden und zu reflektieren, welche Rolle Automatisierung und Larg

Im nächsten Schritt wird zusammengeführt, auf welche Weise Automatisierung und Large Language Models (LLM) in längerfristige Entwicklungen eingebunden sind. Es wird aufgezeigt, wie mit Automatisierung gewonnene Erkenntnisse und mit Large Language Models (LLM) aufbereitete Informationen für weiterführende Entscheidungen genutzt werden können. Abschließend wird reflektiert, wie Automatisierung und Large Language Models (LLM) in zukünftigen Projekten erneut eine Rolle spielen und wie ein bewusster Umgang mit Automatisierung und Large Language Models (LLM) dazu beiträgt, Prozesse nachvollziehbar u