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.