Grundlagen, ChatGPT-Praxis & generative KI
Die Weiterbildung an der KISA AKADEMIE vermittelt einen umfassenden und praxisorientierten Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz - von den Grundlagen und der historischen Entwicklung bis hin zu konkreten Anwendungen im Berufsalltag. Die Teilnehmenden erwerben sowohl technisch-konzeptionelles Grundlagenwissen als auch methodische Kompetenzen im Umgang mit KI-Werkzeugen, die für eine fundierte und verantwortungsvolle Nutzung von KI im beruflichen Kontext erforderlich sind.

Der Kurs findet als Präsenzunterricht in Berlin statt und wird von qualifizierten Dozentinnen und Dozenten mit Berufserfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz, digitale Transformation und Wissensarbeit durchgeführt. Theoretische Grundlagen werden eng mit praxisnahen Übungen verknüpft, um die unmittelbare Anwendbarkeit im Arbeitsalltag zu gewährleisten.


Lernziele

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage:

  • zentrale Begriffe der KI (Daten, Modelle, Training, Inferenz, Bias u. a.) zu erklären und einzuordnen
  • Unterschiede zwischen klassischem Machine Learning und generativer KI zu verstehen
  • ChatGPT gezielt für Recherche, Strukturierung, Textproduktion, Ideenfindung, Zusammenfassungen und Analyse einzusetzen
  • wirkungsvolle Fragetechniken und klare Arbeitsanweisungen für KI-Tools zu entwickeln und anzuwenden
  • typische Fehlerquellen (Halluzinationen, Scheingenauigkeit) zu erkennen und systematisch gegenzusteuern
  • Ergebnisse anhand von Plausibilitätschecks, Quellenlogik und Prüfkriterien zu validieren
  • KI-Anwendungen für Text, Bild, Audio und Video einzuschätzen und für konkrete Aufgaben zu nutzen
  • Datenschutz-, Urheberrechts- und Ethikfragen praxisnah zu berücksichtigen
  • individuelle Anwendungsfälle für den eigenen Berufsalltag auszuarbeiten und eine persönliche KI-Strategie abzuleiten



Inhalte

Grundlagen und Kontext der Künstlichen Intelligenz

  • Was ist KI und was nicht: Abgrenzung zu Automatisierung, Statistik und Smart Tools
  • Historische Entwicklung von frühen Ansätzen bis zu heutigen KI-Systemen
  • Zentrale Begriffe: Daten, Modelle, Training, Inferenz, Parameter, Token, Eingaben und Anweisungen
  • KI im Alltag und in Branchen: Einsatzfelder, Chancen und Grenzen
  • Ethik und Gesellschaft: Fairness, Bias, Transparenz, Verantwortung
  • Politische und rechtliche Rahmenbedingungen (überblicksartig)


Funktionsweise von ChatGPT und Machine Learning

  • Grundlagen des maschinellen Lernens: supervised, unsupervised und reinforcement learning
  • Sprachmodelle (LLMs): Funktionsweise, Stärken und Schwächen
  • Datenverarbeitung in der Praxis: Extrahieren, Clustern, Kategorisieren, Umformulieren
  • Geeignete und ungeeignete Aufgaben für KI-Tools


Arbeiten mit ChatGPT - methodisch und praxisnah

  • Systematisches Arbeiten mit KI: Ziel, Kontext, Input-Qualität, Ausgabeformat und Kriterien
  • Strategien für bessere Ergebnisse: Iteration, Beispielgebung, Schrittfolgen, Tonalität
  • Erstellung wiederverwendbarer Vorlagen für häufige Aufgaben
  • Aufbau einer persönlichen Vorlagen-Sammlung


Zuverlässigkeit, Halluzinationen und Qualitätsmanagement

  • Halluzinationen und Scheingenauigkeit: Ursachen und Wirkungsweise
  • Qualitätssicherung: Prüffragen, Quellenlogik, Konsistenzchecks und Gegenprüfungen
  • Fortgeschrittene Denk- und Strukturtechniken im Umgang mit KI-Ergebnissen
  • Umgang mit sensiblen Inhalten und Fehlinformation


Personalisierte Nutzung - KI als Lern- und Arbeitsassistenz

  • ChatGPT als persönlicher Lernassistent: Lernpläne, Erklärungen und Wissensabfragen
  • Workflow-Integration: Aufgabenplanung, Meeting-Vorbereitung, Protokoll- und Notiz-Logiken
  • Best Practices für produktives Arbeiten: Iterationsschleifen, Versionierung, Dokumentation


Generative KI für Bild, Video und Ton

  • Was ist generative KI: Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Video und Audio im Überblick
  • Tools und typische Anwendungen (u. a. DALL·E, Stable Diffusion)
  • Anweisungen für Bild-KI: Stil, Komposition, Licht, Perspektive und Bildsprache
  • Grenzen: Verzerrungen, Urheberrechtsfragen, Deepfakes und verantwortliche Nutzung


Marktrelevanz, Ethik und komplexere Anwendungen

  • KI-Trends und aktuelle Entwicklungen: State of the Art und Einordnung von Hype-Themen
  • Berufswelt-Analyse: relevante Kompetenzen und neue Berufsrollen
  • Ethik vertieft: Bias, Diskriminierung, Transparenz und Verantwortung in Organisationen
  • Mehrstufige Workflows und komplexe Aufgabenstellungen


KI-Anwendungen in der Arbeitswelt und Ausblick

  • KI-Einsatz in Berufsbereichen: Verwaltung, Bildung, Kommunikation, Projektmanagement und Beratung
  • Einführung in KI-Governance: Regeln, Leitlinien und Verantwortlichkeiten
  • Persönlicher Maßnahmenplan: Transfer in den eigenen Berufsalltag
  • Ausblick: weiterführende Lernpfade und Spezialisierungen
  • Abschlussprojekt: Präsentation eines eigenen Anwendungsfalls mit Vorlagen-Set, Qualitätscheck und Implementierungsplan


Unterrichtsmethoden
Der Unterricht verbindet verständliche Theorieimpulse mit praxisnahen Übungen, Fallstudienarbeit, Gruppenarbeit und Peer-Feedback. Die Teilnehmenden arbeiten an eigenen Fragestellungen aus ihrem Berufsalltag und erhalten Checklisten, Vorlagen und Qualitätsleitlinien zur weiteren Verwendung.