Initiativen zur digitalen Transformation verändern Unternehmen schnell und es ist nur logisch, dass sich auch die Stellenbeschreibungen für IT- und Innovationsteams ändern. Mit den neuen Qualifikationsanforderungen müssen sich auch die alltäglichen Aktivitäten der Technologieexperten in Unternehmen weiterentwickeln, da Technologien wie künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen am Arbeitsplatz immer häufiger eingesetzt werden. Genau hier setzt der Studiengang CAS AI Management an.

Artificial Intelligence ist schon heute Realität und nimmt in den nächsten Jahren an strategischer Wichtigkeit zu. Um im Wettbewerb zu bestehen, müssen Unternehmen heute schon eine klare Vorstellung davon entwickeln, wie sie Daten, Analytics und Machine Learning zu ihrem Vorteil einsetzen wollen. Die Mitarbeitenden sind weiterhin das wichtigste Kapital; Die Prozesse und Werkzeuge ändern sich. All das braucht Zeit für die Umsetzung, und der Weg nach vorne ist nicht immer klar.

Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, dass Unternehmen konkrete Schritte unternehmen, Implementierungspläne entwickeln und in Produkte und Infrastruktur investieren. Um AI-Anwendungen in der erforderlichen Geschwindigkeit zu entwickeln, spielen neben technischen Herausforderungen auch Zusammenstellung und Organisation der Teams eine grosse Rolle. Die Bewertung für deren Einsatz erfordert ein klares Verständnis dafür, welche Methoden und Technologien zu den State-of-the-Art-Technologien gehören, was sie zu leisten vermögen und wie sie für erfolgreiches AI einsetzbar sind.

Gute Entscheidungen für AI-Strategien setzt Know-how auf Management-Stufe voraus, um betriebswirtschaftlich sinnvolle Wege einzuschlagen.

Das 18-tägige Zertifikatsprogramm vermittelt grundlegende Zusammenhänge im Bereich AI Management. Sie sind nach dem Studiengang in der Lage, die Grundlagen von AI zu verstehen, AI-Anwendungen zu identifizieren, die für AI erforderlichen Komponenten in Ihre Organisation einzubauen (wie z. B. Technologie, Teams, und Ethik) und AI-Projekte zu verwalten. Sie erhalten zusätzlich einen vertieften Einblick in den Markt.

Wir legten bei der Konzeption des Lehrgangs sehr viel Wert darauf, ein technisches Grundwissen verständlich zu vermitteln. Dieses Basiswissen ermöglicht es erst, AI-Projekte sinnvoll und effizient durchzuführen.

Schlüsselinhalte
Understanding AI

• Definitionen: AI, maschinelles Lernen (einschliesslich Deep Learning, Reinforcement Learning), Datenanalyse
• Historischer Kontext: AI-Vergangenheit und -Gegenwart
• Heutige Nutzung
• Übersicht von Schlüsselbegriffen

AI Applications

• Auswahl an praktischen Anwendungen
• Financial Services
• Chatbots
• Augumented Reality
• Natural Language Processing
• Analytics Translation in Sport

AI Organization

• Datastrategy
• Technology
• Data Privacy, Legal, Intellectual Property
• Ethics and AI
• Data Governance
• People
• Cultural Change
• Data Culture

AI Projects

• Business Case
• Kostenschätzung
• Agile Methoden für Data Science
• Projektphasen
• DataOps
• Model Management
• End-to-End-Projekt
• Case Study

Die Studierenden werden in einem Case Study das Gelernte anhand einer Zusammenarbeit mit einer Firma an einem realen Beispiel anwenden. Hier kommen die Studierenden in direkten Kontakt mit den täglichen Herausforderungen von AI in einer Organisation, und können dies in ihren eigenen Job mitbringen.

Hochschulabschluss / höherer Abschluss plus fünf Jahre studienrelevante Berufskompetenz nach Abschluss. Andere äquivalente Bildungsabschlüsse mit entsprechender Praxistätigkeit können mittels ausserordentlichem Zulassungsverfahren anerkannt werden.

Der CAS AI Management richtet sich an Entscheidungsträgerinnen, Entscheidungsträger, Projektleiterinnen, Projektleiter und Fachkräfte mit direkter Verantwortung oder indirekten Bezügen zum Management von datengetriebenen Projekten in Verbindung mit neuesten Technologien im Bereich AI.

Es werden keine besonderen Kenntnisse vorausgesetzt. Die nötigen Konzepte und Methoden werden situativ sinnvoll eingeführt und Schritt für Schritt erklärt.

CAS - Präsenzunterricht

Berufsbegleitender Studiengang

100-prozentige Arbeitstätigkeit möglich

Anerkennung

15 ECTS-Kreditpunkte

Beginn

Januar

Dauer

1 Semester (18 Tage)

Studienort

Zürich; Sihlhof (direkt beim HB)

Sprache

Deutsch

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