AI+ Project Management Practitioner™

Detaillierter Kursinhalt

Modul 1: Einführung in das Projektmanagement

Das Verständnis des Projektmanagements ist von entscheidender Bedeutung, da es Ihnen die Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, Projekte effektiv zu planen, durchzuführen und abzuschließen, sodass sie termingerecht, innerhalb des Budgets und gemäß den gewünschten Qualitätsstandards fertiggestellt werden. Ein strukturiertes Der Ansatz des Projektmanagements hilft Ihnen dabei, Ressourcen, Zeitpläne, Kosten und Risiken zu verwalten, die für den Erfolg eines Projekts entscheidend sind. Durch das Verstehen der Kernkonzepte verbessern Sie Ihre Fähigkeit, Verzögerungen zu verhindern, Missverständnisse zu vermeiden und die Erwartungen der Stakeholder zu erfüllen, was letztendlich zu einer höheren Effizienz und mehr Erfolg Ihres Unternehmens führt.

Dieses Modul bietet eine Einführung in das Projektmanagement und behandelt wichtige Themen wie die Definition und Bedeutung des Projektmanagements, den Projektmanagement-Lebenszyklus und die Vorteile eines strukturierten Projektmanagements für Unternehmen. Sie lernen die Phasen des Projektlebenszyklus von der Initiierung bis zum Abschluss kennen und erfahren, wie jede Phase zum Projekterfolg beiträgt. Darüber hinaus behandelt das Modul fortgeschrittene Projektmanagementaufgaben wie Umfangs-, Zeit- und Kostenmanagement, Risikomanagement und Projektplanung. Es behandelt auch wichtige Projektmanagement-Frameworks wie Waterfall, Agile und Lean und gibt Einblicke, wie diese Frameworks dazu beitragen, Projekte systematisch und effektiv zu verwalten.

Modul 2: Einführung in KI und ML

Das Verständnis von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist unerlässlich, da diese Technologien ganze Branchen verändern und das Projektmanagement revolutionieren. Mit der Fähigkeit, Aufgaben zu automatisieren, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und potenzielle Risiken vorherzusagen, kann KI und ML ermöglichen es Projektmanagern, datengestützte Entscheidungen zu treffen und so erfolgreichere und effizientere Projektergebnisse zu erzielen. Durch den Erwerb von Kenntnissen in diesen Bereichen sind Sie besser gerüstet, um KI- und ML-Tools in Ihr Projektmanagement zu integrieren. Prozesse, Verbesserung der Genauigkeit, Effizienz und der Fähigkeit, sich an dynamische Projektumgebungen anzupassen.

Dieses Modul führt Sie in die Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens ein, beginnend mit einer Erkundung der Geschichte, der Arten und der realen Anwendungen der KI in verschiedenen Bereichen. Es behandelt Schlüsselkonzepte der KI, wie Wissensrepräsentation, Logik und Schlussfolgerungen, sowie deren Relevanz für das Projektmanagement. Sie lernen auch die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens kennen, darunter überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, mit Schwerpunkt auf deren Anwendungen im Projektmanagement.

Das Modul befasst sich außerdem eingehend mit neuronalen Netzen, ihren Arten und ihrer Rolle bei der Vorhersage von Projektergebnissen, wie z. B. Kostenüberschreitungen und Zeitplanverzögerungen. Darüber hinaus werden die Zukunftstrends von KI und ML untersucht und Einblicke gegeben, wie diese Technologien die Zukunft des Projektmanagements gestalten. Fallstudien aus der Praxis und praktische Erfahrungen mit KI- und ML-Tools runden das Lernerlebnis ab.

Modul 3: Projektkosten- und Qualitätsmanagement mit KI

Projektkosten- und Qualitätsmanagement sind grundlegende Aspekte für den Projekterfolg, und KI verändert die Art und Weise, wie diese Elemente gehandhabt werden, erheblich. Traditionelle Kostenmanagementmethoden können zeitaufwändig, fehleranfällig und reaktiv sein, oft sich auf manuelle Schätzungen und historische Daten stützen. Wenn Sie verstehen, wie KI die Kostenschätzung, Prognose und Qualitätskontrolle automatisieren kann, können Sie die Budgetierung, die Ressourcenzuweisung und die Gesamteffizienz des Projekts optimieren. KI kann nicht nur verbessert die Genauigkeit und Präzision von Kostenprognosen, ermöglicht aber auch Anpassungen in Echtzeit und ein proaktives Risikomanagement, wodurch sichergestellt wird, dass Projekte im Zeitplan und im Rahmen des Budgets bleiben und gleichzeitig hohe Qualitätsstandards eingehalten werden.

Dieses Modul behandelt die Rolle der KI im Projektkosten- und Qualitätsmanagement und vergleicht traditionelle Methoden mit KI-gestützten Lösungen. Sie lernen KI-gestützte Algorithmen zur Kostenschätzung, prädiktive Analysen und die kontinuierliche Aktualisierung durch KI kennen. Prognosen zur Verbesserung der Budgetgenauigkeit und Ressourcenzuweisung. Das Modul untersucht auch die Rolle der KI bei der Optimierung der Ressourcenzuweisung, der dynamischen Anpassung von Ressourcen auf der Grundlage von Projektmeilensteinen und der Bereitstellung von Budgetanpassungen in Echtzeit. In Bezug auf Im Bereich Qualitätsmanagement erfahren Sie, wie KI traditionelle Qualitätsmanagementpraktiken verbessert, indem sie Tests automatisiert, Fehler frühzeitig vorhersagt und dynamische Qualitätsstandards festlegt. Außerdem werden wichtige KI-Tools für die Qualitätskontrolle, die Vorteile und Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Qualitätsmanagement sowie prädiktive Qualitätsanalysen behandelt, um eine hohe Projektqualität sicherzustellen und Risiken zu minimieren.

Modul 4: KI-gestütztes Projektrisikomanagement

Das Verständnis des KI-gestützten Projektrisikomanagements ist von entscheidender Bedeutung, da es Projektmanagern ermöglicht, Risiken effizienter zu identifizieren, zu mindern und zu verwalten. Herkömmliche Methoden des Risikomanagements basieren oft auf menschlicher Intuition und reaktiven Maßnahmen, die fehleranfällig sind und zu Verzögerungen führen können. Durch die Integration von KI-Technologien wie maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik können Sie die Risikoerkennung automatisieren, große Datensätze in Echtzeit analysieren und potenzielle Störungen vorhersagen, bevor sie auftreten. Diese Umstellung ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und eine proaktivere Risikominderung, was zu erfolgreicheren Projektergebnissen und einem besseren Ressourcenmanagement führt.

Dieses Modul untersucht, wie KI das Projektrisikomanagement durch die Automatisierung der Risikoidentifizierung und die Bereitstellung vorausschauender Erkenntnisse verändert. Sie lernen die Technologien hinter dem KI-gesteuerten Risikomanagement kennen, wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und prädiktive Analysen, und erfahren, wie diese dabei helfen, Muster zu erkennen, Risiken vorherzusagen und Strategien zu ihrer Minderung vorzuschlagen. Das Modul behandelt die KI-gesteuerte Planung von Risikomaßnahmen, Tools für das Management von Finanz- und Ressourcenrisiken sowie KI-gestützte Systeme, die den Risikomanagementprozess optimieren.

Außerdem werden Sie sich mit den Herausforderungen und Zukunftsperspektiven von KI im Risikomanagement befassen, einschließlich ihrer Integration in Big Data und der Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen. Fallstudien zum KI-basierten Projektrisikomanagement in der Softwareentwicklung und bei großen Bauprojekten bieten Beispiele aus der Praxis für die Auswirkungen von KI auf das Projektrisikomanagement.

Modul 5: KI für Projektplanung und Projektstrukturplan (PSP)

Das Verständnis der KI-gesteuerten Projektplanung und der Projektstrukturplanung (Work Breakdown Structure, WBS) ist für die Steigerung der Effizienz und Genauigkeit des Projektmanagements von entscheidender Bedeutung. Herkömmliche Methoden der Planung und WBS-Erstellung können zeitaufwändig und fehleranfällig sein und sich bei komplexen Projekten nur schwer skalieren lassen. KI hilft dabei, diese Einschränkungen zu überwinden, indem sie Aufgaben automatisiert, Verzögerungen vorhersagt, die Ressourcenzuweisung optimiert und Zeitpläne dynamisch anpasst. Wenn Sie die Rolle der KI bei der WBS und der Planung beherrschen, können Sie Projektzeitpläne besser verwalten, Risiken reduzieren und eine effiziente Ressourcennutzung sicherstellen, was letztendlich zu erfolgreicheren Projektergebnissen führt.

Dieses Modul befasst sich mit der Integration von KI in die WBS-Entwicklung und Projektplanung und beleuchtet dabei die Grenzen traditioneller Methoden und die Vorteile von KI. Sie lernen, wie KI-Algorithmen Aufgaben automatisch strukturieren, Meilensteine definieren und Aktivitäten auf der Grundlage historischer Daten und Projektziele sequenzieren können. Das Modul behandelt die KI-gesteuerte Aufgabenzersetzung, Kosten- und Zeitschätzungen sowie die Frage, wie KI-Tools bei der Echtzeit-Anpassung der Planung helfen, um unvorhergesehene Änderungen zu berücksichtigen. Darüber hinaus werden Sie die Rolle der KI bei der Optimierung der Ressourcenzuweisung und der Lösung von Planungskonflikten untersuchen. Fallstudien zu KI-basierter WBS und Planung liefern Beispiele aus der Praxis, wie KI das Ressourcenmanagement, die Planungseffizienz und die Projektergebnisse verbessert.

Modul 6: Effektive Projektbudgetierung mit KI

Eine effektive Budgetierung ist für den Erfolg jedes Projekts von entscheidender Bedeutung, und traditionelle Budgetierungsmethoden versagen oft aufgrund manueller Prozesse und ungenauer Prognosen. Durch das Verständnis der KI-gestützten Budgetierung können Sie Ihre Fähigkeit, Kosten vorherzusagen, Ressourcen effizient zuzuweisen und finanzielle Risiken zu managen, erheblich verbessern. KI-Tools wie prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen können die Datenanalyse automatisieren, Anpassungen in Echtzeit vornehmen und genauere Prognosen liefern. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, datengestützte Finanzentscheidungen zu treffen, die Genauigkeit des Budgets zu verbessern und sicherzustellen, dass Projekte innerhalb der finanziellen Grenzen bleiben.

Dieses Modul befasst sich mit dem Einsatz von KI in der Projektbudgetierung und beleuchtet die Unterschiede zwischen traditionellen Budgetierungsmethoden und KI-gestützten Lösungen. Sie erfahren, wie KI-Tools die Genauigkeit der Kostenschätzung verbessern und die Budgetzuweisung optimieren können. und eine Ressourcen-Kosten-Analyse durchführen. Das Modul behandelt KI-gestützte Techniken für das Finanzrisikomanagement, die Kosten-Nutzen-Analyse und das Cashflow-Management, damit Projektmanager zeitnahe und fundierte Entscheidungen treffen können. Fallstudien zu den Auswirkungen von KI auf die Budgetverteilung und Kostenschätzung veranschaulichen, wie KI die Ressourceneffizienz verbessert, Kostenüberschreitungen reduziert und die Projektergebnisse verbessert.

Darüber hinaus behandelt das Modul zukünftige Trends bei KI-gesteuerten Budgetierungssystemen, darunter Fortschritte bei digitalen Zwillingen und der Verarbeitung natürlicher Sprache für eine intelligentere Finanzplanung.

Modul 8: Stakeholder-Management mithilfe von KI

Das Stakeholder-Management ist ein wichtiger Bestandteil eines erfolgreichen Projektmanagements, und der Einsatz von KI-Tools kann die Interaktion mit Stakeholdern und deren Management erheblich verbessern. Herkömmliche Methoden der Stakeholder-Analyse und -Kommunikation sind oft sich auf manuelle Prozesse und Intuition verlassen, was zu verpassten Chancen oder Missverständnissen führen kann. Wenn Sie verstehen, wie KI bei der Identifizierung von Stakeholdern, der Stimmungsanalyse und der Konflikterkennung helfen kann, können Sie sicherstellen, dass Ihre Stakeholder-Beziehungen mit den Projektzielen übereinstimmen, die Zusammenarbeit verbessern und Risiken effektiver mindern. KI ermöglicht es Ihnen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, stärkere Stakeholder-Beziehungen aufzubauen und bessere Projektergebnisse zu erzielen.

Dieses Modul untersucht, wie KI das Stakeholder-Management verbessert, indem sie wichtige Prozesse wie die Identifizierung von Stakeholdern, deren Klassifizierung, Stimmungsanalyse und Konfliktlösung automatisiert und optimiert. Sie erfahren, wie KI-Tools wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung dabei helfen, Stakeholder zu kategorisieren, ihre Interessen zu bewerten und ihr Feedback in Echtzeit zu überwachen. Das Modul behandelt auch, wie KI-gestützte Stimmungsanalysen frühe Anzeichen von Konflikten erkennen und so proaktive Lösungsstrategien ermöglichen können. Darüber hinaus werden Sie sich mit den ethischen Überlegungen zum Einsatz von KI im Stakeholder-Management befassen, darunter Datenschutz und Transparenz, sowie mit den Zukunftsaussichten von KI bei der Verbesserung der Stakeholder-Beziehungen durch hyper-personalisierte Engagement. Fallstudien veranschaulichen, wie KI erfolgreich in realen Szenarien des Stakeholder-Managements eingesetzt wurde.

Modul 9: KI-basierte Projektüberwachung

KI-basierte Projektüberwachung ist in der heutigen schnelllebigen Umgebung unerlässlich, um Projektzeitpläne, Budgets und Ressourcen im Blick zu behalten. Herkömmliche Überwachungsmethoden basieren auf regelmäßigen Aktualisierungen und manueller Nachverfolgung, was zu Verzögerungen und ungenauen Bewertungen führen kann. Wenn Sie verstehen, wie KI die Projektüberwachung automatisieren und verbessern kann, können Sie bessere, datengestützte Entscheidungen treffen, die Projekteffizienz steigern und sicherstellen, dass die Ziele rechtzeitig erreicht werden. Mit KI-Tools können Sie Echtzeit-Einblicke gewinnen, Risiken vorhersagen und potenzielle Probleme proaktiv angehen, um eine reibungslosere Projektdurchführung und erfolgreichere Ergebnisse zu gewährleisten.

Dieses Modul stellt die Rolle der KI in der modernen Projektüberwachung vor und behandelt, wie KI-Tools die Verfolgung der Projektleistung optimieren und Echtzeit-Einblicke liefern. Sie erfahren, wie KI prädiktive Analysen, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung zur Verbesserung der Projektüberwachung, einschließlich der Verfolgung von Meilensteinen, der Vorhersage von Verzögerungen und der Identifizierung von Risiken. Das Modul umfasst auch KI-basierte Tools zur Überwachung des Projektfortschritts, wie z. B. prädiktive Analysen für Projektzeitpläne, Risiken Überwachungs- und Warnsysteme. Fallstudien zeigen, wie KI erfolgreich in Bau- und Softwareentwicklungsprojekten eingesetzt wurde, um Verzögerungen zu reduzieren, Ressourcen zu optimieren und die Gesamtleistung des Projekts zu verbessern.

Preis