In einer Zeit rasanter technologischer Entwicklungen stehen Führungskräfte in High-Tech- und KI-gestützten Unternehmen vor einzigartigen Herausforderungen. Bereiten Sie sich auf die Zukunft von Führung, Innovation und Technologie vor: Lernen. Führen. Innovation generieren.
Beschreibung
Mit unserem Modul „Einführung in Künstliche Intelligenz und Prompt-Engineering“ erwerben Sie nicht nur Grundkenntnisse in genannten Themenfeldern, sondern erweitern auch Ihr Wissen in der kritischen Bewertung von KI-generierten Ergebnissen, interkultureller Sensibilität, verantwortungsbewusster Entscheidungsfindung und der Anwendung von KI-Tools für reale Aufgaben wie die Content-Erstellung.
Die Teilnahme ist wahlweise in Präsenz oder hybrid möglich, die Unterrichtssprachen sind Deutsch und Englisch. Je nach Interesse der Teilnehmenden kann der Kurs auch nach Rücksprache mit dem Dozenten in ausschließlich einer der beiden Sprachen stattfinden.
Lehrender (Modulverantwortlicher):
Prof. Dr.Sc. Dr. Qeis Kamran, (Prof. Dr.Sc.Dr. Qeis Kamran)
Lernziele
- Fachkompetenz:
Die Studierenden erwerben grundlegendes Wissen zu Konzepten der Künstlichen Intelligenz (KI), mit Schwerpunkt auf Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) und der Entwicklung von konversationellen KI-Modellen wie Prompt Engineering, Claude, Gemini etc. Sie verstehen die Fähigkeiten, Grenzen und potenziellen Einsatzmöglichkeiten von KI-Technologien in den Bereichen Wirtschaft, Kommunikation und Innovation. - Methodenkompetenz:
Die Studierenden erlangen die Fähigkeit, effektiv mit KI-Modellen durch Prompt Engineering zu interagieren, KI-generierte Ergebnisse kritisch zu bewerten und KI-Tools für praxisnahe Aufgaben wie Content-Erstellung, Problemlösung, Entscheidungsunterstützung und Kundenbindung anzuwenden. - Soziale und persönliche Kompetenz:
Die Studierenden entwickeln kritisches Denken hinsichtlich der ethischen, sozialen und rechtlichen Implikationen des KI-Einsatzes. Sie stärken ihre digitalen Kommunikationsfähigkeiten, Kreativität, interkulturelle Kompetenz und verantwortungsvolle Entscheidungsfindung in KI-gestützten Umgebungen.
Lerninhalte
- Einführung in Künstliche Intelligenz:
Wesentliche Konzepte, Geschichte der KI-Entwicklung, zentrale Bereiche (Machine Learning, Deep Learning, NLP). - Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):
Verständnis, wie Maschinen menschliche Sprache verarbeiten; zentrale Techniken und Durchbrüche im NLP. - Generative KI und Sprachmodelle:
Funktionsweise von Modellen wie GPT-3.5, GPT-4, Claude Opus 4 oder Sonnet 4; Training, Feinabstimmung und Architektur großer Sprachmodelle (LLM). - Verständnis von Prompt Engineering:
Fähigkeiten, Stärken, Grenzen und geeignete Anwendungsfälle; Überblick über Anwendungen konversationeller KI. - Techniken des Prompt Engineering:
Erstellung effektiver Prompts; grundlegende bis fortgeschrittene Strategien zur Erzielung genauer, kreativer oder analytischer Ergebnisse. - Anwendungen des Prompt Engineering in Wirtschaft und Gesellschaft:
Content-Erstellung, Kundenservice, Bildung, Marketing, Forschungsunterstützung und kreative Branchen. - Ethische und gesellschaftliche Implikationen von KI und Prompt Engineering:
Bias in KI, Risiken von Fehlinformationen, Datenschutzfragen und ethische Rahmenwerke für verantwortungsvollen KI-Einsatz. - Praktische Workshops und Simulationen:
Praxisprojekte mit Prompt Engineering für Geschäftsanwendungen, Kommunikationsübungen und kollaborative KI-gestützte Problemlösungen. - Zukünftige Trends in KI und konversationellen Schnittstellen:
Entwicklung hin zu multimodaler KI, verantwortungsbewusste KI, Regulierungstrends (z. B. EU KI-Verordnung) und die Rolle des Menschen in der KI-getriebenen Zukunft.
Rahmendaten:
Termine:
1
Studiengänge und Kurse müssen getrennt voneinander bestellt werden!