ChatGPT Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Du möchtest über die operative Ebene hinauswachsen und KI-gestützte Automatisierung strategisch in deine Unternehmensprozesse integrieren?
In diesem Seminar lernst du, geeignete Prozesse für KI-Automatisierung zu identifizieren, zu bewerten und strukturiert umzusetzen – ohne technisches Expertenwissen, aber mit dem nötigen Überblick über strukturierte Methoden und Vorgehensweisen für KI-Automatisierungen, KI-Tools und Governance. Nach drei praxisorientierten Tagen hast du ein klares Verständnis dafür, wie Automatisierungsvorhaben mit KI vorbereitet, bewertet und erfolgreich im Unternehmen umgesetzt werden können – von der Idee bis zur Integration in den Arbeitsalltag.

In diesem Kurs lernst du den Einsatz von Power Platform-Lösungen zur Vereinfachung, Automatisierung und Stärkung von Geschäftsprozessen für Organisationen in der Rolle eines/r funktionalen Berater:in.

Entdecken Sie die Welt des Prompt Engineerings und lernen Sie, wie Sie das Potenzial generativer KI-Modelle gezielt nutzen. Dieses praxisorientierte Seminar vermittelt Ihnen fundiertes Wissen über die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, die Bedeutung von Prompts und deren Einfluss auf die Qualität der KI-Antworten. In praxisnahen Übungen entwickeln Sie Schritt für Schritt effektive Prompts und verfeinern diese, um maßgeschneiderte KI-Lösungen für Ihr Unternehmen zu erstellen. Ob Einsteiger oder erfahrener Anwender - dieses Seminar bietet Ihnen wertvolle Einblicke und praktische Fähigkeiten, um die Möglichkeiten der KI gewinnbringend einzusetzen und innovative Lösungen für Ihre Geschäftsprozesse zu gestalten.
Das Ziel dieses Seminars ist es, den Teilnehmern ein tiefes Verständnis für die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken des Prompt Engineerings zu vermitteln. Die Teilnehmer werden in die Lage versetzt, maßgeschneiderte Prompts zu erstellen, die Qualität und Effizienz von KI-generierten Inhalten zu optimieren, sowie konkrete Anwendungsfälle in ihrem Unternehmen zu identifizieren und umzusetzen. Am Ende des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig Strategien zu entwickeln, um die Potenziale generativer KI-Modelle gewinnbringend zu nutzen.

Nach Abschluss des Seminars werden Sie in der Lage sein:

Die Grundlagen generativer KI und deren Rolle im Unternehmenskontext zu verstehen.

Effektive Prompts zu entwickeln und de...

Du möchtest über die operative Ebene hinauswachsen und KI-gestützte Automatisierung strategisch in deine Unternehmensprozesse integrieren?
In diesem Seminar lernst du, geeignete Prozesse für KI-Automatisierung zu identifizieren, zu bewerten und strukturiert umzusetzen – ohne technisches Expertenwissen, aber mit dem nötigen Überblick über strukturierte Methoden und Vorgehensweisen für KI-Automatisierungen, KI-Tools und Governance. Nach drei praxisorientierten Tagen hast du ein klares Verständnis dafür, wie Automatisierungsvorhaben mit KI vorbereitet, bewertet und erfolgreich im Unternehmen umgesetzt werden können – von der Idee bis zur Integration in den Arbeitsalltag.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, bestehende LLMs und KI-Tools gezielt für Softwareprojekte zu nutzen. Sie verstehen die Limitierungen und Risiken von LLMs, können effektive Prompts für verschiedene Coding-Szenarien schreiben und lernen relevante Frameworks wie LangChain oder Haystack für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen. Praktische Hands-on-Sessions helfen dabei, LLMs effizient in Anwendungen zu integrieren, Daten sicher zu verarbeiten und typische Herausforderungen wie Kontextgrenzen oder Sicherheitslücken zu meistern.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, bestehende LLMs und KI-Tools gezielt für Softwareprojekte zu nutzen. Sie verstehen die Limitierungen und Risiken von LLMs, können effektive Prompts für verschiedene Coding-Szenarien schreiben und lernen relevante Frameworks wie LangChain oder Haystack für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kennen. Praktische Hands-on-Sessions helfen dabei, LLMs effizient in Anwendungen zu integrieren, Daten sicher zu verarbeiten und typische Herausforderungen wie Kontextgrenzen oder Sicherheitslücken zu meistern.

Netzwerktechniker:innen, Administrator:innen und IT-Fachkräfte, die Cisco

basierte Netzwerke planen, betreiben oder betreuen 

• Berufseinsteiger:innen in der Netzwerktechnik sowie Quereinsteiger:innen mit 
• technischem Hintergrund 
• IT-Trainer, Consultants und Supportmitarbeitende mit Fokus auf Infrastruktur- 
• und Netzwerksicherheit 
• Alle, die sich gezielt auf die Cisco CCNA Zertifizierungsprüfung (200-301) 
• vorbereiten möchten
  
  
  
  

Voraussetzungen 


Grundkenntnisse in TCP/IP, Ethernet und grundlegenden IT-Strukturen werden 

empfohlen; Vorerfahrung mit Cisco-Geräten ist hilfreich, aber nicht zwingend 

erforderlich.

Netzwerktechniker:innen, Administrator:innen und IT-Fachkräfte, die Cisco

basierte Netzwerke planen, betreiben oder betreuen 

• Berufseinsteiger:innen in der Netzwerktechnik sowie Quereinsteiger:innen mit 
• technischem Hintergrund 
• IT-Trainer, Consultants und Supportmitarbeitende mit Fokus auf Infrastruktur- 
• und Netzwerksicherheit 
• Alle, die sich gezielt auf die Cisco CCNA Zertifizierungsprüfung (200-301) 
• vorbereiten möchten
  
  
  
  

Voraussetzungen 


Grundkenntnisse in TCP/IP, Ethernet und grundlegenden IT-Strukturen werden 

empfohlen; Vorerfahrung mit Cisco-Geräten ist hilfreich, aber nicht zwingend 

erforderlich.

Mit KI-Analytik Daten analysieren, Muster erkennen und wertvolle Trends aufzeigen

Daten sind bereits seit einigen Jahrzehnten zur selbstverständlichen Grundlage von Management-Entscheidungen und Strategieentwicklung in der modernen Unternehmensführung geworden. Entsprechend bedeutsam ist der global wachsende Analytik-Markt. Die Akzeptanz von KI-gesteuerten Analysen nimmt aktuell deutlich zu, angetrieben durch die fortlaufende Demokratisierung der KI, die zunehmende Tool- und Cloud-Integration und den Bedarf an Echtzeit-Insights. Dem stehen eine Reihe konkreter Hürden gegenüber, wie etwa das Thema Datenschutz, geistiges Eigentum, Korrektheit und Nachvollziehbarkeit der KI sowie nicht zuletzt die Frage, wie die eigenen, humanen analytischen Fähigkeiten nicht nur bewahrt, sondern zusammen mit KI weiterentwickelt und ausgebaut werden können.

Dieser Lehrgang widmet sich diesen Fragen im Detail und betrachtet dabei, wie KI analytische Methoden und Prozesse und damit letztlich auch die Rolle des Analysten verändert. Dies geschieht praktisch und interaktiv, mit dem Ziel dass jeder Teilnehmende anhand eines selbstgewählten Analytik-Problems alle Schritte eines KI-augmentierten Analyseprozesses durchläuft, um am Ende ein inhaltlich bedeutsames Analyse-Artefakt präsentieren zu können.

In keinem anderen Bereich wird generative KI so umfassend und gewinnbringend eingesetzt wie in der Softwareentwicklung. Nicht nur die Produktivität beim Programmieren kann deutlich gesteigert werden – richtig eingesetzt können KI-Assistenten auch helfen, die Qualität der Software zu verbessern. In diesem Training lernst du, welche Möglichkeiten der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung bietet und welche Aufgaben du an sie delegieren kannst. Wir üben dabei das Schreiben, Debuggen und Testen von Code aber auch andere Anwendungsfälle, die deutlich über das reine Code-Produzieren hinausgehen. So lernst du auch, wie dir generative KI bereits beim Requirements Engineering und Softwaredesign, aber auch beim Refactoring, bei der Analyse und Optimierung von bestehendem Code, bei der Erstellung von Dokumentation und vielem mehr entscheidend helfen kann. Alle Beispiele in diesem Kurs werden mit Github Copilot demonstriert, aber nicht das Tool steht im Vordergrund, sondern die Bedienung. Daher ist es möglich, alle Übungen auch mit Alternativen, wie Gitlab Duo, Claude Code, OpenCode, Cursor etc. zu absolvieren. In vielen Hands-on-Übungen lernst du nicht nur den Umgang mit den Tools selbst, sondern auch erprobte Arbeitsabläufe, mit denen du viel Zeit sparst und schneller zu besseren Ergebnissen kommst, ohne dabei die Qualität zu vernachlässigen. Und – last but not least – erfährst du, die Ergebnisse richtig zu bewerten und zu klassifizieren und dabei Fragen der Sicherheit, des Urheberrechts und der Haftung im Blick zu behalten.