KI-Grundlagen für Nicht-Techniker:innen Kurse

KI-Grundlagen für Nicht-Techniker:innen

Ein praxisnaher Einsteigerkurs für Fachabteilungen. An drei Tagen lernen Teilnehmende die wichtigsten Modellfamilien kennen, verstehen die Einsatzgrenzen und bauen eine kleine, verantwortungsvolle KI-Lösung von der Idee bis zum vorzeigbaren Prototyp.

Was werden Sie lernen?

Sie verstehen moderne KI-Modelle wie tiefe neuronale Netze, generative KI, NLP, Computer Vision, Multimodalität, Agenten und Erklärbarkeit in verständlicher Sprache. Sie übertragen echte Anwendungsfälle in umsetzbare Workflows, berücksichtigen Ethik, Recht und Datenschutz und präsentieren eine kleine End-to-End Lösung.

Nach diesem Training können Sie sicher:

Stärken und Grenzen von tiefen Netzen, generativen Modellen, NLP, Vision und multimodalen Systemen erklären
Reale Use Cases identifizieren, Datenbedarf einschätzen und Build-vs-Buy abwägen
Prompts gestalten, Retrieval-Konzepte nutzen und einfache Agenten-Workflows skizzieren
Ergebnisse mit einfachen Erklärbarkeits- und Evaluationsansätzen prüfen
Risiken wie Bias, Datenschutz, Sicherheit und Missbrauch erkennen und mindern
Eine kleine End-to-End KI-Lösung konzipieren, Ergebnis präsentieren und nächste Schritte planen

Anforderungen:

Keine Programmierkenntnisse erforderlich
Routine im Umgang mit Webanwendungen und Tabellen
Eine einfache Idee oder ein Anwendungsfall sowie unkritische Beispielmaterialien sind hilfreich

Kursübersicht*:

*Wir wissen, dass jedes Team seine eigenen Bedürfnisse und Anforderungen hat. Deshalb können wir den Schulungsplan je nach Bedarf anpassen.

Modul 1: Orientierung und KI-Landschaft

Was KI heute kann und wo Grenzen liegen
Modellfamilien im Überblick: klassische ML-Verfahren, Deep Learning, Transformer, Diffusion
Einordnung von generativer, multimodaler und agentischer KI in Ihren Arbeitsalltag

Modul 2: Datenkompetenz für KI

Datensätze, Qualität, Labeling, Datenminimierung
Sensible Daten, Einwilligung, Datenschutz in Klartext
Grundbegriffe der Bewertung: Genauigkeit, Präzision, Recall, Fehlalarme

Modul 3: Tiefe neuronale Netze verständlich

Schichten, Parameter und Trainingsprinzip auf hoher Ebene
CNN, RNN und Transformer in einfachen Bildern
Embeddings als Basis für Suche, Clustering und Retrieval

Modul 4: Generative KI in der Praxis

Sprachmodelle für Entwürfe, Zusammenfassungen und Q&A
Bild- und Audioerzeugung inkl. Diffusionsideen in einfacher Sprache
Prompt-Muster, Inhaltskontrollen und Start des persönlichen Projekt-Scopes

Modul 5: NLP-Anwendungen

Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung
Retrieval-unterstützte Generierung zur Fundierung von Antworten
Mehrsprachigkeit und Domänenanpassung

Modul 6: Computer Vision Anwendungen

Bildklassifikation, Objekterkennung, OCR, Qualitätsgrenzen
Datenbedarf für Bilder und typische Fallstricke
Realistische Erfolgskriterien für Pilotvorhaben

Modul 7: Smarte Agenten und Arbeitsabläufe

Wann Agenten sinnvoll sind, um Tools und Daten zu orchestrieren
Leitplanken, Einschränkungen und Übergaben an Menschen
Zuverlässigkeit messen und sichere Fehlermodi definieren

Modul 8: Erklärbarkeit, Ethik und Recht

Erklärbarkeit in Alltagssprache und einfache Inspektionsmethoden
Bias, Fairness, Repräsentativität und deren Umgang
Rechtliche Grundlagen: Datenschutz, Urheberrecht, Kennzeichnung, Governance-Checklisten

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Modul 9: Design einer KI-Lösung

Problemklärung, Zielbilder und Stakeholder-Karte
Datenquellen, Integrationspunkte, Kostenaspekte
Build-vs-Buy und Kriterien zur Anbieterauswahl

Modul 10: Persönliches Projekt Aufbau und Review

Use Case in einen einfachen Workflow und Bewertungsplan übersetzen
Nicht sensible Daten, Prompts und Entscheidungsregeln vorbereiten
Prototyp schärfen, Annahmen und Risiken dokumentieren

Modul 11: Präsentation, Wirkung und nächste Schritte

Ergebnisse vorstellen und strukturiertes Feedback einholen
Responsible-AI in Betrieb bringen: Rollen, Richtlinien, Monitoring
Fahrplan für Verbesserungen, Nutzenmessung und Change Management

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Dozenten bei Ihnen vor Ort für Organisationen.

Ebene:

Advanced

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Umfassende praktische Erfahrung in einem speziellen Umfeld

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

Erlernen Sie neue Fähigkeiten unter Anleitung erfahrener Lehrer von überall.

Ebene:

Advanced

Dauer:

Tage (Stunden:

)

Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training

Reduzierte Schulungskosten

*Der Preis kann je nach Teilnehmerzahl, Änderung des Ablaufs, Standort usw. variieren.

Zum Angebot

You can participate in a Public Course with people from other organisations.

/per trainee

Thanks for the numbers, they could be going to your emails. But they're going to mine... Thanks ;D

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Level:

Advanced

Duration:

Hours (days:

)

Fits ideally for individuals and small groups

Networking opportunities with fellow participants.

*Price can range depending on number of participants, change of outline, location etc.

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Was werden Sie lernen?

Anforderungen:

Kursübersicht*:

Modul 1: Orientierung und KI-Landschaft

Modul 2: Datenkompetenz für KI

Modul 3: Tiefe neuronale Netze verständlich

Modul 4: Generative KI in der Praxis

Modul 5: NLP-Anwendungen

Modul 6: Computer Vision Anwendungen

Modul 7: Smarte Agenten und Arbeitsabläufe

Modul 8: Erklärbarkeit, Ethik und Recht

Modul 9: Design einer KI-Lösung

Modul 10: Persönliches Projekt Aufbau und Review

Modul 11: Präsentation, Wirkung und nächste Schritte

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