Bildungsinhalte in Theorie und Praxis (jedem Teilnehmer wir ein Rechner zur Verfügung gestellt)

  • Grundlegende Begriffe und Konzepte
  • Grundlagen neuronaler Netze
  • Grundlagen des Prompt Engineering
  • Geschichte und Entwicklung von KI
  • Übersicht über KI-Plattformen
  • Technische Architektur von LLMs
  • Aktuelle Entwicklungen im Bereich der KI

  • Dokumentenanalyse mit GPT ("RAG-Simulation")
  • Grundlagen der CNNs und Bilderkennung
  • Einführung in Bild Fakes & Deepfakes
  • Einführung in Video & Audio Deepfakes
  • Grundlagen von Text-to-Speech
  • GPT für Textüberarbeitung
  • KI-gestützte Informationsrecherche und Quellenanalyse
  • Verwendung von KI in Präsentationen
  • KI-Anwendungen in Marketing und Vertrieb
  • KI-Anwendungen in diversen Branchen

  • Datenqualität & Fehlerquellen
  • Transparenz und Erklärbarkeit von KI
  • Bias & Diskriminierung
  • Qualitätsbewertung von KI-Outputs
  • KI-Governance und Compliance:
  • Rechtliche Anforderungen an KI-Systeme: Datenschutz und Urheberrecht
  • EU AI Act, Rechtliche Rahmenbedingungen