KI Weiterbildung

Grundlagen der generativen KI, Einstieg in künstliche Intelligenz, ChatGPT, Perplexity & Co verstehen

Sprachmodelle, neuronale Netze, Transformer-Architektur, KI Trainingsdaten

Praxis: Anhand von Visualisierungen und vereinfachten Erklärmodellen lernen die Teilnehmer, wie generative KI-Systeme aufgebaut sind und wie sie Inhalte erzeugen. Erste Interaktionen mit einem Sprachmodell (z. B. ChatGPT) verdeutlichen den Ablauf von Eingabe bis Ausgabe.

Arten von KI, generative vs. klassische KI, Anwendungsfelder generativer KI

Praxis: Die Teilnehmer identifizieren typische Einsatzbereiche generativer KI und reflektieren Potenziale für ihren eigenen Arbeitsalltag.

Prompting lernen, Kommunikation mit KI, Einstieg in Prompt Engineering, Prompts verstehen

Gute Prompts schreiben, Sprachsteuerung KI, Prompt-Techniken, Intent und Entitäten

Praxis: Die Teilnehmer formulieren erste Prompts und analysieren gemeinsam, wie sich Wortwahl und Struktur auf das Ergebnis auswirken. Verschiedene Varianten werden direkt in Tools wie ChatGPT oder Microsoft Copilot getestet. Ziel ist es, ein persönliches Prompting-Booklet mit Best Practices aufzubauen.

Prompt-Fehler, Zero-Shot, Few-Shot, Multi-Shot Prompting, Prompt-Iterationen, KI-Output analysieren

Praxis: Anhand konkreter Beispiele identifizieren die Teilnehmer Schwächen in Prompts und erarbeiten alternative Formulierungen. Mit iterativen und strukturierten Prompts (inkl. Rollen, Zielgruppen, Formate) verbessern sie gezielt KI-Antworten und sammeln diese im Booklet.

Texte mit KI schreiben, Textgenerierung mit ChatGPT, Content-Erstellung mit KI, KI im Berufsalltag

Texte mit KI verbessern, Schreibstil anpassen, Struktur und Lesbarkeit

Praxis: Die Teilnehmer schreiben Texte mit KI, z. B. Einleitungstexte, E-Mail-Antworten oder Teaser, und überarbeiten diese systematisch. Sie lernen, wie sich Stil, Länge und Zielgruppe durch Prompts beeinflussen lassen.

Texte mit KI zusammenfassen, umformulieren und übersetzen, Schreibstil der KI anpassen

Praxis: In praktischen Übungen optimieren die Teilnehmer KI-generierte Texte – durch Vereinfachung, Stilwechsel oder sprachliche Anpassungen – und vergleichen Original und überarbeitete Version.

KI-Bildgeneratoren, DALL·E, Midjourney, Bilder mit Text erzeugen, visuelle Inhalte KI

Bildprompting lernen, Bildbeschreibung, Bildstil mit KI steuern

Praxis: Die Teilnehmer erstellen erste Bilder in DALL·E oder Midjourney anhand eigener Prompts. Sie variieren Stil, Perspektive und Details und reflektieren den Einfluss ihrer Sprache auf die Bildqualität.

KI-Bilder im Marketing, Bildgestaltung mit KI, KI bei der Erstellung von Social Media Content

Praxis: Die Teilnehmer entwickeln ein visuelles Konzept (z. B. für einen Social Media Post oder eine Präsentation) und generieren passende Bilder. Anschließend bewerten sie Stil und Aussagekraft im Team.

KI-Automatisierung, Routineaufgaben mit KI, KI im Office

Meeting-Zusammenfassungen mit KI, Textvorlagen automatisieren, KI-Effizienztools, Microsoft Copilot

Praxis: Die Teilnehmer setzen Tools wie Microsoft Copilot ein, um Aufgaben wie Texterstellung, Terminplanung oder Zusammenfassungen zu automatisieren. Dabei reflektieren sie Anwendungsgrenzen und Nutzen.

KI-Agenten verstehen, autonome KI-Systeme, agentenbasierte Prozesse

Praxis: Im Vergleich zu klassischen Modellen testen die Teilnehmer Agentensysteme, analysieren deren Arbeitsweise und diskutieren konkrete Anwendungsmöglichkeiten in der eigenen Berufspraxis.

KI-Risiken, KI und Halluzinationen, KI und Vertrauenswürdigkeit, Fehlerquellen von KI

Bias in KI, algorithmische Fairness, Trainingsdaten-Verzerrung, KI-Vorurteile

Praxis: Anhand realer Beispiele (z. B. verzerrte Bildgenerierung) reflektieren die Teilnehmer, wie Bias entsteht und welche Folgen das im Alltag haben kann. Sie bewerten Prompts hinsichtlich unbewusster Verzerrungen.

Datenschutz KI, Urheberrecht KI, KI-Governance, Verantwortung in der KI-Nutzung

Praxis: In Gruppenarbeit werden verschiedene Szenarien analysiert, z. B. Nutzung urheberrechtlich geschützter Inhalte oder Umgang mit personenbezogenen Daten. Die Teilnehmer lernen, welche rechtlichen Rahmen gelten und wie sie verantwortungsvoll agieren.

KI-Nutzung im Beruf, langfristiger KI-Einsatz, KI-Strategie, KI-Kompetenz

KI-Tools im Team, KI-Workflows, Best Practices generativer KI, Transfer digitaler Kompetenzen

Praxis: Die Teilnehmer reflektieren, welche Tools und Routinen sich für sie eignen. Sie entwickeln persönliche KI-Nutzungsszenarien und erhalten Beispiele aus anderen Unternehmen. Ziel ist die Definition eines ersten individuellen Anwendungskonzepts.

Persönliche KI-Strategie, Weiterentwicklung, nächste Lernziele, kontinuierliches Lernen mit KI

Praxis: In einer Abschlussrunde fassen die Teilnehmer ihr gelerntes Wissen zusammen, benennen Takeaways und definieren konkrete nächste Schritte zur Vertiefung ihrer KI-Kompetenz im eigenen Berufsalltag.