KI für unstrukturierte Daten: Konzepte, Verfahren und Anwendungen verstehen

Unstrukturierte Daten wie PDF-Dokumente, E-Mails oder Scans stellen eine besondere Herausforderung dar, da klassische Software oft nicht ausreicht, um diese effizient zu analysieren. KI bietet hier Lösungen, bewegt sich als Feld jedoch unheimlich schnell, sodass man leicht den Überblick verliert. Wie funktioniert KI für unstrukturierte Daten eigentlich? Wie werden Informationen extrahiert, und wie lassen sich die Daten trotz Cloud sicher halten? Dieses Seminar gibt einen Überblick über Konzepte und Verfahren, die unstrukturierte Daten nutzbar machen. 
 
Teilnehmer lernen die Grundlagen der wichtigsten KI-Techniken kennen, darunter Analyse und Strukturierung von Dokumenten, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Reasoning, Tokenization und Berechnungen auf verschüsselten Daten. Anhand von Beispielen erklären wir, wie diese Verfahren arbeiten, welche Prinzipien ihnen zugrunde liegen und in welchen Fällen sie erfolgreich sind. Ziel ist es, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis zu vermitteln, damit sie beurteilen können, welcher ihrer spezifischen Probleme durch KI-Technologien lösbar sind. 
 
Mit dem Wissen aus diesem Seminar können Teilnehmer fundierte Entscheidungen treffen, wenn es darum geht, KI-Lösungen für ihre Arbeit in Betracht zu ziehen. Sie lernen, wie man die technischen Möglichkeiten realistisch evaluiert, Herausforderungen identifiziert und einschätzt, ob KI die richtige Lösung für ein bestimmtes Problem ist. Durch dieses Verständnis wird es möglich, effizienter mit Experten zusammenzuarbeiten und moderne Technologien gezielt und sicher einzusetzen.