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GRUNDLAGEN GENERATIVER KI (INKL. FALLSTUDIE)

Tauche tief in die Welt der Generativen Künstlichen Intelligenz (GenAI) ein und erlange ein fundiertes Verständnis für die zugrundeliegenden Konzepte, Technologien und Anwendungsbereiche. In diesem Modul lernen Sie die essenziellen Tools und Prompt-Methoden kennen, um KI-gestützte Inhalte effizient und zielgerichtet zu erstellen.

Neben praxisnahen Techniken zur Optimierung von Prompts erfährst du, wie verschiedene Modelle – von text- bis bildgenerierenden KI-Systemen – arbeiten und welche Architekturprinzipien ihnen zugrunde liegen. Sie erhalten einen Überblick über die aktuellen Entwicklungen und Trends in der Generativen KI, inklusive der führenden Plattformen und Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen.

Zudem setzen Sie sich intensiv mit den Risiken und ethischen Fragestellungen auseinander, die der Einsatz von Generativer KI mit sich bringt, einschließlich Themen wie Bias, Halluzinationen, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Auswahl der richtigen KI-Tools und Plugins für spezifische Anwendungsfälle. Sie lernen die wesentlichen Entscheidungsmetriken kennen, um verschiedene Modelle zu bewerten und zu entscheiden, welche Lösung am besten zu deinen Anforderungen passt – sei es für kreative Prozesse, Datenanalyse oder Automatisierung. Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, Generative KI nicht nur sicher und effizient einzusetzen, sondern auch kritisch zu hinterfragen und strategisch für Ihre individuellen Ziele zu nutzen.

ERSCHLIEßE DAS FUNDAMENT DER KI (INKL. FALLSTUDIE)

Dieses Modul bildet die essenzielle Grundlage für dein Verständnis von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen (ML) und Großen Sprachmodellen (LLMs). Sie tauchen in die grundlegenden Prinzipien der KI ein und verstehst, wie Daten als treibende Kraft hinter modernen KI-Systemen fungieren.

Von Daten zu Intelligenz: Wie KI funktioniert
Sie lernen, wie KI-Modelle trainiert werden, welche Rolle Daten dabei spielen und welche Architekturen für verschiedene Anwendungen genutzt werden. Wir behandeln grundlegende Konzepte wie neuronale Netze, überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie die Unterschiede zwischen regelbasierten Systemen und selbstlernenden Modellen.

Daten als Herzstück der KI: Data Engineering & Datenpipelines
Ein besonderer Fokus liegt auf der Datenverarbeitung: Welche Datentypen gibt es? Wie werden Daten gesammelt, bereinigt und strukturiert? Wie unterscheiden sich strukturierte, unstrukturierte und semistrukturierte Daten? Sie erhalten einen Einblick in Datenbanksysteme, ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) und Data Pipelines, die für das Training und den Betrieb von KI-Modellen essenziell sind.

Maschinelles Lernen verstehen: Vom Algorithmus zur Anwendung
Wir nehmen ML-Modelle genauer unter die Lupe und erklären, welche Algorithmen für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden. Sie lernen die Unterschiede zwischen klassischen ML-Ansätzen und Deep Learning kennen und erfährst, wie große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT trainiert und optimiert werden.

Neben den technischen Aspekten werfen wir einen kritischen Blick auf ethische Fragestellungen, Datenschutz und Verzerrungen in KI-Systemen (Bias). Sie lernen, warum Datenqualität entscheidend für die Fairness und Zuverlässigkeit von KI-Modellen ist und wie Sie mögliche Probleme frühzeitig erkennen kannst.

RECHTLICHE ORIENTIERUNG (INKL. FALLSTUDIE)

Generative Künstliche Intelligenz eröffnet faszinierende Möglichkeiten, bringt jedoch auch erhebliche rechtliche Herausforderungen mit sich. In diesem Modul lernst du, wie Sie KI-Systeme sicher und rechtskonform einsetzen, indem Sie die wichtigsten Gesetze und Vorschriften verstehen. Wir konzentrieren uns auf kritische Aspekte wie Datenschutz, Urheberrecht, Geschäftsgeheimnisse sowie die Anforderungen der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des neuen EU AI Act.

Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf dem Datenschutz: Sie erfahren, wie personenbezogene Daten DSGVO-konform verarbeitet werden, welche Rolle Anonymisierung und Pseudonymisierung spielen und welche Maßnahmen Unternehmen ergreifen müssen, um Haftungsrisiken zu minimieren. Zudem beleuchten wir die Rechte betroffener Personen, darunter das Recht auf Löschung oder Auskunft, sowie Prinzipien wie Privacy by Design & Default, die den sicheren Einsatz von KI gewährleisten.

Auch das Urheberrecht wird immer relevanter: Wem gehört eigentlich der Output einer KI? Welche Risiken bestehen, wenn KI-Modelle mit geschütztem Material trainiert wurden? Wir analysieren, inwieweit KI-generierte Inhalte urheberrechtlichen Schutz genießen, welche Fallstricke in Bezug auf Lizenzen und Fair Use existieren und wie Unternehmen rechtliche Konflikte vermeiden. Geschäftsgeheimnisse sind eine weitere kritische Dimension: KI-Systeme verarbeiten oft vertrauliche Informationen – doch wie schützt man sensible Unternehmensdaten? Wir beleuchten Best Practices für den Schutz vor Datenlecks und unbefugter Nutzung.

Mit dem EU AI Act setzt die Europäische Union neue Standards für KI-Systeme. Wir analysieren, welche Pflichten auf Entwickler und Unternehmen zukommen, welche Transparenz- und Dokumentationsanforderungen gelten und wie die verschiedenen Risikoebenen für KI-Technologien eingestuft werden. Ein besonderes Augenmerk liegt auf Artikel 4 des AI Act, der eine verpflichtende Schulung für den sicheren Umgang mit KI fordert.

Zum Abschluss lernst du, wie Sie rechtliche Risiken systematisch bewerten und minimieren. Wir entwickeln praxisnahe Strategien für KI-Compliance, damit Sie Generative KI nicht nur effizient, sondern auch rechtskonform einsetzt. Nach diesem Modul sind Sie in der Lage, die entscheidenden rechtlichen Fragen rund um KI zu verstehen, Risiken zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen – ein unverzichtbares Wissen für alle, die mit KI arbeiten oder sie in ihrem Unternehmen implementieren möchten.