e-Learning: GMP.KI | Grundlagen und Kontext

229,95 €

e-Learning-Basis-Modul

Erhalten Sie eine fundierte Einführung in die Welt der KI und generativen KI

  • Sie lernen wie KI und LLMs (Large Language Models) funktionieren
  • Sie erfahren welche Tools für die Pharmaindustrie relevant sind
  • Reflexion über die Rolle von KI in der Pharmaindustrie
  • Fokus auf generative KI und die Anwendung von Sprachmodellen, Large Language Model (LLM)

Beschreibung

e-Learning: GMP.KI | Grundlagen und Kontext
Thema: GMP

 

Neue Herausforderungen

Die pharmazeutische Industrie steht vor der Herausforderung, neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen und sicher in bestehende Prozesse zu integrieren. Vielen Fachkräften fehlen die Grundlagen, um das Potenzial von KI und generativer KI wie Large Language Models (LLMs) richtig einzuschätzen und zielführend anzuwenden. Dieses e-Learning bietet einen strukturierten Einstieg, der komplexe Konzepte verständlich aufbereitet.

Nach Absolvierung des e-Learnings verstehen Sie, wie KI in der Pharmaindustrie eingesetzt werden kann, welche Tools und Technologien relevant sind und welche Vorteile sie in Ihrem beruflichen Alltag bringen können. So können Sie fundierte Entscheidungen treffen und die Digitalisierung in Ihrem Arbeitsbereich vorantreiben. Dieses e-Learning-Modul ist der perfekte Startpunkt, um die Grundlagen und das Potenzial von künstlicher Intelligenz in der Pharmaindustrie zu verstehen.

Aufbauende Webinarmodule zu „GMP.KI“

  • Webinar: KI-Tools im GMP-Alltag sicher einsetzen (KI.1)
  • Webinar: KI-Compliance im GMP-Umfeld (KI.2)
  • Webinar: Eigene KI-Assistenten für die Pharma-Praxis erstellen (KI.3)
  • Webinar: Microsoft Copilot Agents für die Pharma-Praxis (KI.4)

Alle 4  Module buchen und 15 % sparen

 

Inhalt

  • Einführung in KI und generative KI
  • Möglichkeiten und Limitierungen von KI-Anwendungen mit Fokus auf die Pharmabranche
      • Dokumentenerstellung
      • Qualitätsmanagement
      • Forschung & Entwicklung
  • Grundlagen und Vertiefung des Promptings
  • Chain of Thought Methode
  • Überblick über KI Tools und LLMs und deren Relevanz in der Pharmaindustrie
  • Fokus auf generative KI und die Anwendung von Sprachmodellen, Large Language Model (LLM)

 

Ziele:

  • Vermittlung von KI-Grundlagen
  • Erkennen der Relevanz von KI in der Pharmaindustrie

Zielgruppe

  • Fachleute aus der pharmazeutischen Industrie
  • Führungskräfte im GMP Umfeld
  • Mitarbeitende in der pharmazeutischen Industrie, die einen ersten Einblick in die Thematik erhalten wollen
  • Anwender von Sprachmodellen, Large Language Model (LLM)

Besonderheiten

  • Die Rolle von KI in der Pharmaindustrie
  • Fokus auf generative KI und die Anwendung von Sprachmodellen, Large Language Model (LLM)
  • Der Themenschwerpunkt Machine Learning, beispielsweise die Anwendung in der visuellen Kontrolle, wird in einem separaten Modul vertieft behandelt.

Branchen

  • Pharmaindustrie
  • Zulieferer
  • GMP-regulierte Bereiche

Schulungsnachweis

  • Nach erfolgreicher Absolvierung erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung

 

Highlights

Ob ChatGPT, Libratech AI oder spezialisierte KI-Anwendungen: Wir zeigen Ihnen, wie Sie KI-Tools sinnvoll in Ihren Arbeitsalltag integrieren. Gemeinsam entwickeln wir Ihren individuellen KI-Assistenten – abgestimmt auf Ihre Prozesse, Ziele und Teams.
Profitieren Sie von praxisnaher Beratung, flexiblen Umsetzungskonzepten und unserer Erfahrung mit verschiedenen KI-Modellen.

 

 

Individuelle Lösung

Dieses e-Learning kann von unserem Learning Engineer-Team auch für Ihr Unternehmen maßgeschneidert mit Ihren betriebsinternen Angaben (z. B. Kontaktdaten), Content (z. B. Organigramme, Ablaufpläne, Formulare, Merkblätter) und Ihrer Corporate Identity individualisiert werden. Sprechen Sie uns gerne an!

Lizenz

Entspricht einer Einzellizenz mit einer Laufzeit von einem Jahr. Bei mehreren Nutzern sind individuelle Preisabsprachen möglich. Bitte sprechen Sie uns an. Wir stehen Ihnen für weitere Fragen zur Verfügung.

 

 

e-Learning: GMP.KI | Grundlagen und Kontext

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