Embeddings Praxis: Professioneller Umgang mit KI-Tools und semantischer Suche

Der Kurs zeigt, wie KI-Tools, ChatGPT und sichere Workflows mit Prompt Injection Schutz, Jailbreak Detection und DSGVO im Berufsalltag genutzt werden. Teilnehmende lernen, Risiken früh zu erkennen und Ausgaben zu prüfen. Das Know-how für die digitale Transformation wird vermittelt.

Es wird demonstriert, wie KI Guardrails im Berufsalltag eingesetzt werden, um Chatbots, KI-Assistenten, Agenten-Workflows und Prozesse sicher und nachvollziehbar umzusetzen. Im Fokus stehen Prompt Injection Schutz, Jailbreak-Erkennung, Freigabeworkflows, Datenschutz und Qualitätssicherung.

Die Weiterbildung vermittelt Schritt für Schritt:

Worum geht es in der Weiterbildung?

Es werden Kompetenzen für den sicheren Einsatz von KI Guardrails aufgebaut. Teilnehmende lernen, Regeln, Freigaben, Prüfmechanismen und Kontrollpunkte zu gestalten, damit KI-Tools datenschutzkonform und risikobewusst eingesetzt werden können.

Was bringt die Weiterbildung den Teilnehmenden konkret?

Teilnehmende gewinnen Sicherheit im Umgang mit KI-Anwendungen und lernen, Risiken wie Prompt Injection oder unkontrollierte Aktionen einzuordnen. Sie erweitern Fähigkeiten in Qualitätssicherung, Risikobewertung, Freigabesteuerung und Datenschutz.

Was lernen die Teilnehmenden inhaltlich?

Vermittelt werden u.a. KI Guardrails, KI-Tools, LLM Security, Prompt Injection, Jailbreak Detection, Content Safety, Input und Output Guardrails, Human-in-the-Loop, Approval Workflows, Anomaly Detection, Monitoring, Audit Trail und Compliance Management.

Die Weiterbildung "Embeddings Praxis" vermittelt den Umgang mit KI-Tools, ChatGPT, Embeddings und Semantic Search. Teilnehmende lernen, Inhalte mathematisch vergleichbar zu machen und intelligent zu durchsuchen. Behandelt werden Themen wie Vektorisierung von Texten, semantische Suche und der Einsatz in RAG-Systemen.

Worum geht es in der Weiterbildung?

Die Weiterbildung baut Kompetenzen vom Verständnis einzelner Embeddings bis zur praktischen Nutzung semantischer Suchprozesse auf. Teilnehmende lernen, wie Embedding-Modelle und Suchmethoden zusammenspielen, um Informationen kontextbezogen zu finden.

Was lernen die Teilnehmenden inhaltlich?

Die Teilnehmenden arbeiten mit:

1. Embeddings und KI-Tools
  • ChatGPT
  • Text Embeddings

2. Suchmethoden und Vektorisierung
  • Vector Search
  • Semantic Search
  • Similarity Search

3. Analysemethoden
  • Clustering
  • Classification
  • Anomaly Detection

4. Recommender Systems und Suchstrategien
  • Cold-Start Recommendation
  • Question Answering
  • RAG

5. Verarbeitung und Datenmanagement
  • Metadata Filtering
  • PostgreSQL
  • DSGVO

So erwerben Teilnehmende ein Kompetenzprofil für die Nutzung semantischer Datenräume in digitalen Arbeitsprozessen.

Ihre Vorteile:
  • Embeddings souverän einsetzen und nutzen
  • Vector Search, Clustering und Filtering aufbauen
  • Semantic Search und Ähnlichkeitsanalysen gestalten
  • Relevanzbewertung und Suchqualität bewerten
  • Datenschutz und DSGVO-konforme Prozesse etablieren