Der Kurs behandelt die Verbindung von Prompting-Techniken, Programmierung in Python und datenbasierten Anwendungen. Teilnehmende lernen, wie sie präzise Eingaben für KI-Modelle formulieren, deren Ergebnisse in Python weiterverarbeiten und mit Datenbanken verbinden. Der Kurs führt von den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz bis zur strukturierten Umsetzung von KI-gestützten Prozessen. Ziel ist ein methodisches Verständnis für die Integration von Sprachmodellen, Code und Datenmanagement.

1. Grundlagen des Promptens und der KI
2. Python und Datenverarbeitung im Kontext von Prompten
3. Objektorientierte Programmierung und Datenbanken
4. Prompten - Anwendung und Verantwortung
1. Grundlagen des Promptens und der KI
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, maschinelles Lernen und generative Modelle
  • Funktion und Einfluss präziser Prompts auf Text- und Datenausgaben
  • Unterschied zwischen regelbasierten und lernenden Systemen
  • Bewertung von Chancen und Risiken KI-gestützter Prozesse im Arbeitsumfeld

2. Python und Datenverarbeitung im Kontext von Prompten
  • Einführung in Python-Grundlagen: Variablen, Schleifen, Funktionen und Module
  • Nutzung von Python zur Analyse und Speicherung generierter KI-Ergebnisse
  • Import und Verarbeitung strukturierter Daten zur Unterstützung des Promptings
  • Automatisierung wiederkehrender Aufgaben durch Skripte und Logiksteuerung

3. Objektorientierte Programmierung und Datenbanken
  • Erstellung modularer Programme durch Klassen, Methoden und Vererbung
  • Anwendung von Clean-Code-Prinzipien und Unit-Tests zur Qualitätssicherung
  • Einführung in relationale Datenbanken und SQL-Abfragen (CRUD-Operationen)
  • Verknüpfung von Python-Anwendungen mit Datenbanken zur Ergebnisverwaltung

4. Prompten - Anwendung und Verantwortung
  • Integration von Prompting, Python-Code und Datenbanken in Projekten
  • Beachtung ethischer und rechtlicher Grundlagen bei der Nutzung von KI-Systemen
  • Transparente Dokumentation automatisierter Abläufe und Datenverarbeitung
  • Reflexion über Nachvollziehbarkeit, Bias und Verantwortlichkeit in KI-Prozessen