vhs.online: Künstliche Intelligenz und Big Data
Dienstag, 26. August 2025 13:30–15:00 Uhr
| Kursnummer | Z503006G |
| Kursleitung |
externe/r Dozent/in
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| Datum | Dienstag, 26.08.2025 13:30–15:00 Uhr |
| Gebühr | 19,00 EUR |
| Ort |
Zoom
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Der Begriff Big Data, kein neues Phänomen, meint die in großer Vielfalt (Variety), Anzahl (Volume) sowie in hoher Geschwindigkeit (Velocity) anfallenden Datenmengen, mit denen sich nicht zuletzt Endanwenderinnen und -anwender im Büroalltag konfrontiert sehen. Rohe und unverarbeitete Daten stellen sich als die eine Herausforderung dar, das Auswählen und Erstellen tatsächlich nützlicher Informationen – der eigentlich „wertvollen“ Daten also – als die andere. Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) bieten, ihre professionelle Nutzung vorausgesetzt, enorme Vorteile beim Filtern und auch Zusammenfassen von Informationen. Über einschlägige KI-Modelle lassen sich unterschiedliche Typen sprachlicher Aufforderungen, sogenannte Prompts, einsetzen, um die genannten Prozesse zu optimieren. In der Konsequenz ergeben sich übersichtliche, strukturierte und vor allem „substanzielle“ Datenbestände.
Dozent Thorsten Bradt
Der Begriff Big Data, kein neues Phänomen, meint die in großer Vielfalt (Variety), Anzahl (Volume) sowie in hoher Geschwindigkeit (Velocity) anfallenden Datenmengen, mit denen sich nicht zuletzt Endanwenderinnen und -anwender im Büroalltag konfrontiert sehen. Rohe und unverarbeitete Daten stellen sich als die eine Herausforderung dar, das Auswählen und Erstellen tatsächlich nützlicher Informationen – der eigentlich „wertvollen“ Daten also – als die andere. Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) bieten, ihre professionelle Nutzung vorausgesetzt, enorme Vorteile beim Filtern und auch Zusammenfassen von Informationen. Über einschlägige KI-Modelle lassen sich unterschiedliche Typen sprachlicher Aufforderungen, sogenannte Prompts, einsetzen, um die genannten Prozesse zu optimieren. In der Konsequenz ergeben sich übersichtliche, strukturierte und vor allem „substanzielle“ Datenbestände.
Dozent Thorsten Bradt
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