Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Nachhaltigkeit
Einführung in Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Kontext nachhaltiger Entwicklung
Verknüpfung von KI-Technologien mit den Zielen für nachhaltige Entwicklung (SDGs)
Ethische, ökologische und gesellschaftliche Aspekte beim Einsatz von KI

Ressourcenschonung und Green AI
Optimierung von Produktionsprozessen und Logistik zur Verbesserung der Umweltbilanz
Energiemanagement und Verbrauchsprognosen durch prädiktive Analytik
KI-gestützte Konzepte für Kreislaufwirtschaft, Recycling und Abfallvermeidung

Big Data und Umweltanalytik
Analyse und Nutzung von Umweltdaten wie Emissionen, Ressourcenverbrauch und Biodiversität
Bewertung ökologischer und sozialer Risiken mithilfe von KI-Systemen
Transparenz und Effizienzsteigerung in Lieferketten durch KI

Nachhaltige Geschäftsmodelle durch KI
Entwicklung innovativer und nachhaltiger Produkte und Dienstleistungen
Integration nachhaltiger Prinzipien in Unternehmensstrategien mit KI-Unterstützung
Messung und Optimierung von ESG-Kriterien auf Basis datengetriebener Erkenntnisse

Praxisprojekte und Abschlussmodul
Analyse erfolgreicher KI-Nachhaltigkeitsprojekte aus der Praxis
Entwicklung und Präsentation eines eigenen KI-basierten Nachhaltigkeitskonzepts
Zertifizierungsvorbereitung mit Prüfungssimulationen und individuellem Feedback