Detaillierter Kursinhalt
Modul 1: Grundlagen der KI für Programmstrategien – Einführung
Als Programmdirektor stehen Sie unter dem Druck, KI-gestützte Ergebnisse zu liefern, ohne selbst Code schreiben zu müssen. Dieses Modul gibt Ihnen das Selbstvertrauen, mit technischen Teams zu sprechen, Anbieter zu befragen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wo KI wirklich einen Mehrwert bietet. Sie nutzen es, um Vorschläge zu beurteilen, unrealistische Behauptungen zu erkennen und Projekte so zu leiten, dass Automatisierung, Ethik und Auswirkungen mit Ihren Programmzielen im Einklang bleiben.
In diesem Modul erkunden Sie die Kernideen von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning, sehen, wie KI-Systeme aus Daten lernen, und verfolgen den gesamten Projektlebenszyklus von der Datenerfassung bis zur Bereitstellung. Sie betrachten reale Beispiele wie die Triage im Gesundheitswesen und den Einzelhandel. Empfehlungsmaschinen, untersuchen Sie die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft und Nachhaltigkeit und absolvieren Sie ein Teachable Machine-Labor, in dem Sie selbst einen einfachen Bildklassifikator erstellen und testen können.
Modul 2: Identifizierung von KI-Möglichkeiten und Anwendungsfällen
Als Programmdirektor wird von Ihnen erwartet, dass Sie erkennen, wo KI etwas bewirken kann, anstatt nur dem Hype hinterherzulaufen. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, zu erkennen, welche Probleme es sich lohnt, mit KI zu lösen, Experimente mit geringem Nutzen zu vermeiden und sichere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Sie Zeit, Budget und die Aufmerksamkeit der Stakeholder investieren sollten, damit Ihre KI-Agenda direkt zur Erreichung der Unternehmensziele beiträgt.
In diesem Modul arbeiten Sie mit praktischen Tools wie dem AI Canvas und der Value vs. Feasibility Matrix, lernen, AI-fähige Prozesse wie repetitive Arbeiten, datenintensive Arbeitsabläufe und Personalisierungsanforderungen zu erkennen, und wenden Priorisierungsmethoden wie gewichtete Bewertung und risikobereinigter ROI. Außerdem befassen Sie sich mit Fallstudien zu Betrugserkennung und Projektmanagement und nutzen Trello in einer angeleiteten Aktivität, um KI-Möglichkeiten für Ihren eigenen Kontext abzubilden, zu bewerten und zu ordnen.
Modul 3: Governance und Ethik in der KI
Sie arbeiten in einem Bereich, in dem KI-Entscheidungen direkte Auswirkungen auf die Karriere, das Einkommen, die Gesundheit und den Zugang zu Dienstleistungen von Menschen haben können. Daher sind eine angemessene Governance und Ethik unverzichtbar. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, Ihr Unternehmen vor Reputations-, Rechts- und gesellschaftlichen Risiken zu schützen und gleichzeitig die Vorteile der KI zu nutzen, sodass Sie bei Fragen zu Voreingenommenheit, Fairness und Verantwortlichkeit selbstbewusst handeln können.
In diesem Modul befassen Sie sich mit den Grundsätzen verantwortungsvoller KI, globalen Governance-Modellen wie dem EU-KI-Gesetz und dem NIST AI RMF sowie praktischen Tools zur Erkennung und Reduzierung von Verzerrungen im gesamten KI-Lebenszyklus. Sie arbeiten mit realen Fällen aus den Bereichen Personalbeschaffung und Bonitätsbewertung und wenden Techniken wie vielfältige Datensätze, Bias-Tests und Human-in-the-Loop-Überwachung sowie das What-If-Tool von Google, um Fairness-Szenarien zu testen und zu entscheiden, welche Governance-Maßnahmen Sie auslösen sollten.
Modul 4: Lebenszyklus und Integration von KI-Projekten
Sie stehen unter zunehmendem Druck, KI-Ideen in konkrete Ergebnisse umzusetzen und dabei Budgets, Risiken und Teams aufeinander abzustimmen. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, KI-Projekte strukturiert durchzuführen, technische Arbeit mit Geschäftszielen zu verknüpfen und fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, wann Sie selbst entwickeln, kaufen oder Partnerschaften eingehen sollten, damit Sie zuverlässige, nachvollziehbare KI liefern können, die tatsächlich zu den Arbeitsabläufen Ihres Unternehmens passt.
In diesem Modul verfolgen Sie den CRISP-DM-Lebenszyklus von der Problemdefinition und Datenaufbereitung über die Modellierung und Bewertung bis hin zur Bereitstellung. Sie vergleichen die Optionen „Entwickeln“, „Kaufen“ und „Partner“ anhand praktischer Entscheidungskriterien, untersuchen Anwendungsfälle für vorausschauende Wartung mit No-Code-Tools und sehen, wie Jira und Asana Zeitpläne, Aufgaben und Governance-Checkpoints unterstützen. Außerdem simulieren Sie ein vollständiges KI-Projekt in Asana, damit Sie die Koordination von Rollen, Meilensteinen und Fortschritten im gesamten KI-Projekt üben können. Lebenszyklus.
Modul 5: Datenstrategie und Infrastruktur für KI
Sie verlassen sich auf Daten, um KI-Projekte zum Erfolg zu führen, tragen jedoch auch das Risiko, wenn diese Daten unübersichtlich, isoliert oder sensibel sind. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, Daten als strategischen Vorteil zu betrachten, sodass Sie eine bessere Qualität verlangen, Governance durchsetzen und sichere Entscheidungen treffen können. über Datenschutz, Cloud-Tools und Infrastruktur, die KI zuverlässig und konform in großem Maßstab halten.
In diesem Modul befassen Sie sich mit Daten-Governance, Datenverwaltung und Qualitätsmanagement, lernen, wie Sie Datenpipelines auf Cloud-Plattformen wie AWS und Azure entwerfen und ausführen, und erfahren, wie Sie sensible Daten mithilfe von Privacy by Design, Anonymisierung und Federated Learning. Außerdem werden Sie durch einen Anwendungsfall für den Einzelhandelsbestand, eine Fallstudie zum Datenschutz im Gesundheitswesen und ein praktisches Airbyte- und Google Sheets-Labor geführt, in dem Sie eine No-Code-Pipeline für KI-fähige Daten erstellen können.
Modul 6: KI-Integration: Selbst entwickeln, kaufen oder mit Partnern zusammenarbeiten
Sie werden häufig gefragt, ob Sie KI intern entwickeln, Tools lizenzieren oder sich auf kompetente Partner verlassen sollen – und diese Entscheidungen bestimmen Kosten, Geschwindigkeit, Risiko und zukünftige Flexibilität. Dieses Modul hilft Ihnen, diese Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen, sodass Sie Ihre Empfehlungen mit klaren Kompromissen untermauern und ad hoc getroffene, vom Anbieter beeinflusste Entscheidungen vermeiden können, die Ihre KI-Roadmap schwächen.
In diesem Modul untersuchen Sie, wann Sie benutzerdefinierte Modelle erstellen, wann Sie Standardprodukte kaufen und wann Sie mit Anbietern zusammenarbeiten sollten, indem Sie die Optionen hinsichtlich Kosten, Zeitaufwand, Fachwissen, Skalierbarkeit und Risiko vergleichen. Sie arbeiten mit Bewertungsrahmen, Scorecards und einem Fallbeispiel zur vorausschauenden Wartung, um Vorschläge hinsichtlich Genauigkeit, Integrationsaufwand, Support und langfristiger Eignung zu bewerten. Anschließend üben Sie anhand einer Google Sheets-Vorlage, den besten Anbieter für ein reales Szenario auszuwählen.
Modul 7: KI-Risikomanagement und Compliance
Die programmubergreifende Arbeit mit KI birgt rechtliche, ethische und Reputationsrisiken, sobald Systeme mit Daten, Kunden oder der Öffentlichkeit in Berührung kommen. Sie benötigen klare Methoden, um Probleme zu erkennen, riskante Designs zu hinterfragen und die Einhaltung von Vorschriften nachzuweisen, damit Regulierungsbehörden, Führungskräfte und Stakeholder der von Ihnen eingesetzten KI vertrauen können. In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit KI-Risikomanagement und Compliance-Rahmenwerken wie dem EU-KI-Gesetz, der DSGVO und dem NIST AI RMF, lernen, wie Sie Verzerrungen im gesamten KI-Lebenszyklus erkennen und reduzieren können, und üben die Anwendung von Tools wie AI Fairness 360, Fairlearn, KNIME und PAIR Facets auf reale Fälle aus den Bereichen Finanzen, Strafverfolgung und Kundenentscheidungen. Am Ende erhalten Sie praktische Checklisten, Prozesse und Metriken, mit denen Sie KI-Initiativen sowohl innovativ als auch verantwortungsbewusst gestalten können.
Modul 8: KI-Tools und -Techniken für das Projektmanagement
Sie leiten KI-Initiativen, an denen Datenteams, Ingenieure und Geschäftsinteressenten beteiligt sind. Ohne die richtigen Tools können Projekte leicht aus dem Ruder laufen, Doppelarbeit verursachen oder an Sichtbarkeit verlieren. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, KI-Arbeiten wie ein wiederholbares System auszuführen, sodass Sie sehen können, wer was tut. Wo Engpässe liegen und wie Zeitpläne, Datenpipelines und Modelliterationen mit den Geschäftszielen in Einklang bleiben.
In diesem Modul lernen Sie KI-orientierte Projektmanagement-Plattformen wie Trello, Asana, Monday.com und Jira sowie Cloud-Datentools wie AWS, Azure und Google Cloud kennen. Sie bearbeiten einen Fall zum KI-Workflow-Management im Einzelhandel und einen Geführtes Asana-Labor, in dem Sie Zeitpläne entwerfen, Meilensteine festlegen, Aufgaben zuweisen, Abhängigkeiten verfolgen und Dashboards verwenden, um den Fortschritt über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg zu überwachen.
Modul 9: Führung im Bereich KI
Von Ihnen wird erwartet, dass Sie KI-Initiativen durch Komplexität, widersprüchliche Erwartungen und ständige Veränderungen führen und nicht nur Projekte und Budgets genehmigen. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, Teams durch Unsicherheiten zu führen, das Vertrauen skeptischer Stakeholder zu gewinnen und KI zu nutzen. von isolierten Pilotprojekten zu sichtbaren Erfolgen, die Ihre Glaubwürdigkeit stärken und das Unternehmen zu einer verantwortungsvollen, skalierbaren Einführung bewegen.
In diesem Modul befassen Sie sich mit Führungsstrategien für KI-Projekte, Techniken zum Veränderungsmanagement und Tools zur Stakeholder-Kartierung wie Miro. Sie arbeiten mit Kommunikationsrahmenwerken, Fortschritts-Dashboards und Storytelling-Methoden, die auf Führungskräfte, technische Teams und Mitarbeiter an vorderster Front zugeschnitten sind, und wenden diese dann in einem Fallbeispiel zur vorausschauenden Wartung in der Fertigung und einer praktischen Übung zur Stakeholder-Kommunikationskartierung an, um Ihren eigenen KI-Führungs- und Kommunikationsplan zu entwerfen.
Modul 10: Skalierung von KI-Initiativen
Wahrscheinlich führen Sie KI-Pilotprojekte durch, die in einem Teilbereich Ihres Unternehmens funktionieren, aber Schwierigkeiten haben, diese auf andere Regionen, Teams und Systeme auszuweiten. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, von isolierten Experimenten zu einer unternehmensweiten KI überzugehen, die zuverlässig, konform und aufeinander abgestimmt ist. mit Strategie, damit Ihre Investitionen skalieren, anstatt zu stagnieren. Sie nutzen sie, um Hindernisse in Bezug auf Daten, Infrastruktur und Kultur zu antizipieren, bevor diese die Bereitstellung verlangsamen. In diesem Modul untersuchen Sie den Übergang vom Pilotprojekt zur vollständigen Einführung, befassen sich mit häufigen Herausforderungen bei der Skalierung und verwenden KI-Reifegradmodelle, um zu beurteilen, wie bereit Ihr Unternehmen für Unternehmens-KI ist. Sie arbeiten einen Fall zur Skalierung von Empfehlungen im Einzelhandel durch, erfassen Daten, Infrastruktur und Governance-Anforderungen und absolvieren ein Lucidchart-Labor, in dem Sie eine visuelle Roadmap mit Phasen, Meilensteinen, Risiken und Feedback-Schleifen für Ihre eigenen KI-Initiativen erstellen.
Modul 11: Zukünftige Trends in der KI
Sie sind in einem Bereich tätig, in dem sich KI schneller verändert als die meisten Roadmaps, und von Ihnen wird erwartet, dass Sie Signale von Rauschen unterscheiden können. Dieses Modul hilft Ihnen dabei, die Entwicklung der KI zu antizipieren, zukünftige Trends mit Ihren Programmen zu verknüpfen und sichere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Sie investieren sollten, damit Sie sich nicht auf kurzlebige Tools festlegen oder vielversprechende Chancen verpassen.
In diesem Modul befassen Sie sich mit neuen Technologien wie generativer KI, Edge-KI, Multi-Agenten-Systemen und fortschrittlichen KI-Governance-Tools und sehen dann, wie diese in realen Bereichen wie autonomen Fahrzeugen und intelligenter Mobilität zum Einsatz kommen. Außerdem arbeiten Sie mit praktischen Demos unter Verwendung von Plattformen wie Hugging Face und TensorFlow, damit Sie die Möglichkeiten der nächsten KI-Generation in praktischer, programmierbarer Form bewerten, testen und kommunizieren können.
Modul 12: Abschlussprojekt und Präsentation
Dieses Abschlussmodul gibt Ihnen die Möglichkeit, alles zusammenzuführen und zu beweisen, dass Sie eine vollständige KI-Initiative entwerfen und leiten können, anstatt nur isoliert über Konzepte zu sprechen. Sie nutzen es, um Ihr strategisches Denken, Ihre Entscheidungsfindung und Ihre Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis zu stellen. Fähigkeiten in einem Umfeld, das genau widerspiegelt, wie Sie eine KI-Roadmap in Ihrem eigenen Unternehmen präsentieren und verteidigen würden.
In diesem Modul wählen Sie eine reale oder hypothetische Organisation aus, erstellen mithilfe strukturierter Vorlagen eine umfassende KI-Strategie und behandeln Themen wie die Auswahl von Chancen, Daten- und Governance-Pläne, Lösungsdesign und Skalierung. Anschließend präsentieren Sie Ihren Vorschlag, erhalten Feedback von Kollegen und Dozenten, durchlaufen eine abschließende Überprüfung anhand klarer Kriterien und erwerben eine Zertifizierung, die Ihre Bereitschaft zur Umsetzung von KI-Programmen in der Praxis widerspiegelt.