"KI-Manager" ist der praxisorientierte Leitfaden f r alle, die lernen wollen, wie K nstliche Intelligenz systematisch geplant, umgesetzt, betreut und gesteuert wird. Das Buch richtet sich an Einsteiger, Projektmanager, Techniker und Entscheider gleicherma en und wurde entwickelt, um eine Br cke zwischen technischer Umsetzung, organisatorischem Verst ndnis und strategischer Verantwortung zu schlagen. Es bildet die zentrale Grundlage der KI-Publikationen von DEEP ATHENA und wird durch spezialisierte Titel wie "KI & Big Data" erg nzt. Das Buch bietet einen vollst ndigen berblick ber den Lebenszyklus von KI-Projekten - von der Idee ber die Projektdefinition und Teamzusammenstellung bis zur erfolgreichen Implementierung und Skalierung. Dabei werden neben technologischen Aspekten wie Machine Learning, Deep Learning und Infrastruktur auch betriebliche Prozesse, Rollenverteilung, rechtliche Rahmenbedingungen, Kostenmodelle, ethische Leitlinien und Akzeptanzstrategien behandelt. Im Mittelpunkt steht ein modulares System, das s mtliche Phasen eines KI-Projekts strukturiert und praxisnah abbildet: vom Use-Case-Design ber die Auswahl geeigneter Algorithmen und Tools, dem Datenmanagement, der Entwicklung und dem Testing bis hin zum operativen Betrieb mit MLOps, Monitoring und kontinuierlicher Optimierung. Zahlreiche praxisbezogene Hinweise, Diagramme, Checklisten, Projektvorlagen und kommentierte Beispielcodes erleichtern den direkten Transfer in die berufliche Praxis. Jedes Kapitel wurde mit Blick auf Umsetzbarkeit und Verst ndlichkeit verfasst - unabh ngig davon, ob man als Fachkraft, F hrungskraft oder externer Berater mit KI-Projekten in Ber hrung kommt. Branchen bergreifende Use-Cases aus Industrie, Handel, Bildung, Verwaltung und Gesundheitswesen zeigen, wie KI konkret geplant, bewertet und nachhaltig in Unternehmen verankert wird - immer mit dem Ziel, aus Technologie echten Nutzen zu generieren.
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