Session 01
Foundations of AI
Grundkonzepte, Algorithmen & erste Anwendungen der KI, von regelbasierten Systemen bis zu neuronalen Netzen.
Grundlagen
Session 02
Machine Learning
Supervised, Unsupervised & Reinforcement Learning: Modelle trainieren, evaluieren und produktiv einsetzen.
ML
Session 03
Large Language Models
Wie GPT & Co. wirklich funktionieren: Architektur, Attention-Mechanismus, Training & Finetuning.
LLMs
Session 04
Prompt Engineering
Effektiv mit AI-Modellen kommunizieren, von Zero-Shot über Few-Shot bis hin zu Chain-of-Thought.
Prompting
Session 05
AI Agents & Automation
Autonome Agenten, Tool Use & ReAct-Loops für intelligente Prozessautomatisierung mit LLMs.
Session 06
Computer Vision
Bilderkennung, Objekterkennung & visuelle AI-Systeme mit CNNs und multimodalen Modellen.
Vision
Session 07
NLP & Text
Textverstehen, Sentimentanalyse & Sprachverarbeitung, die Grundlagen hinter LLMs.
NLP
Session 08
AI im Unternehmen
Echte Use Cases aus Münsteraner Unternehmen, vom ersten Piloten bis zur produktiven Skalierung.
Business AI
Session 09
Responsible AI & Ethics
Fairness, Transparenz, Explainability & EU AI Act, verantwortungsvolle KI in der Praxis.
Ethics
Session 10
Generative AI
Diffusionsmodelle, Text-to-Image & Code-Generierung, wie generative AI wirklich funktioniert.
GenAI
Session 11
Data Engineering für AI
Dateninfrastruktur, Pipelines, Feature Stores & Qualitätssicherung für AI-Systeme.
Data
Session 12
Building AI Products
Vom Prototyp zum produktiven System: MLOps, CI/CD, Deployment & Monitoring in der Praxis.
Product
