KI und Large Language Models (LLMs) verstehen und anwenden

Large Language Models (LLMs) unterstützen bereits die Auswertung technischer Dokumente, die Bearbeitung von Kundenanfragen und die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Doch Halluzinationen, Datenschutzanforderungen und Unterschiede zwischen Sprachmodellen erschweren die Auswahl geeigneter Lösungen. Für den zuverlässigen Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz (KI) im Unternehmen sind deshalb nachvollziehbare Bewertungskriterien, systematische Prompting-Methoden und geeignete Werkzeuge erforderlich.

Das dreitägige Seminar bildet die Grundlage des TAE-Lernpfads AI Engineer. Es verbindet die technischen Grundlagen von Sprachmodellen mit praktischen Übungen zur Modellbewertung, Qualitätssicherung und ersten Automatisierungen ohne Programmierung. Die Übungen folgen typischen industriellen Anwendungsfällen – etwa der Auswertung von Wartungs- und Prüfberichten, der Klassifikation von Reklamationen, der Prüfung von Lastenheften auf Vollständigkeit und Widersprüche sowie der Vorqualifizierung technischer Serviceanfragen.

Die Weiterbildung vermittelt die technischen und methodischen Grundlagen für den gezielten Einsatz von Large Language Models in betrieblichen Anwendungen. Im Mittelpunkt stehen die Funktionsweise von Machine Learning und Deep Learning, die Auswahl geeigneter Sprachmodelle sowie die systematische Steuerung und Bewertung generierter Ergebnisse. Anhand industrieller Use Cases erarbeiten Sie eine fundierte Grundlage für den Einsatz generativer KI und die weiterführende Entwicklung von KI-Assistenten und KI-Agenten.

Nach der Weiterbildung können Sie:

• Funktionsprinzipien von Machine Learning, Deep Learning und Sprachmodellen anhand zentraler technischer Konzepte erläutern.
• Sprachmodelle anhand von Leistungsfähigkeit, Kosten, Datenschutz und Lizenzbedingungen für betriebliche Anwendungsfälle bewerten.
• Prompting-Techniken zur strukturierten Bearbeitung fachlicher Aufgaben anwenden.
• KI-Ausgaben anhand definierter Qualitätskriterien systematisch prüfen.
• Wiederkehrende Aufgaben mithilfe geeigneter Low-Code-Werkzeuge automatisieren.

Als Einstiegsmodul des TAE-Lernpfads AI Engineererwerben Sie grundlegende Kompetenzen für die Auswahl, Anwendung und Bewertung von KI-Modellen und schaffen damit die Voraussetzung für weiterführende Qualifizierungen in der Entwicklung von KI-Assistenten und KI-Agenten.

Nutzen der Weiterbildung

Die Weiterbildung erhöht die Sicherheit bei der Auswahl und dem betrieblichen Einsatz generativer KI. Strukturierte Arbeitsweisen reduzieren den Aufwand für wiederkehrende Aufgaben und die Nachbearbeitung fehlerhafter KI-Ausgaben. Praxisnahe Übungen erleichtern den Transfer in bestehende Arbeitsprozesse und schaffen eine belastbare Grundlage für weiterführende KI-Projekte.

Die Weiterbildung vermittelt die technischen und methodischen Grundlagen für den gezielten Einsatz von Large Language Models in betrieblichen Anwendungen. Im Mittelpunkt stehen die Funktionsweise von Machine Learning und Deep Learning, die Auswahl geeigneter Sprachmodelle sowie die systematische Steuerung und Bewertung generierter Ergebnisse. Anhand industrieller Use Cases erarbeiten Sie eine fundierte Grundlage für den Einsatz generativer KI und die weiterführende Entwicklung von KI-Assistenten und KI-Agenten.

Nach der Weiterbildung können Sie:

• Funktionsprinzipien von Machine Learning, Deep Learning und Sprachmodellen anhand zentraler technischer Konzepte erläutern.
• Sprachmodelle anhand von Leistungsfähigkeit, Kosten, Datenschutz und Lizenzbedingungen für betriebliche Anwendungsfälle bewerten.
• Prompting-Techniken zur strukturierten Bearbeitung fachlicher Aufgaben anwenden.
• KI-Ausgaben anhand definierter Qualitätskriterien systematisch prüfen.
• Wiederkehrende Aufgaben mithilfe geeigneter Low-Code-Werkzeuge automatisieren.

Als Einstiegsmodul des TAE-Lernpfads AI Engineererwerben Sie grundlegende Kompetenzen für die Auswahl, Anwendung und Bewertung von KI-Modellen und schaffen damit die Voraussetzung für weiterführende Qualifizierungen in der Entwicklung von KI-Assistenten und KI-Agenten.

Nutzen der Weiterbildung

Die Weiterbildung erhöht die Sicherheit bei der Auswahl und dem betrieblichen Einsatz generativer KI. Strukturierte Arbeitsweisen reduzieren den Aufwand für wiederkehrende Aufgaben und die Nachbearbeitung fehlerhafter KI-Ausgaben. Praxisnahe Übungen erleichtern den Transfer in bestehende Arbeitsprozesse und schaffen eine belastbare Grundlage für weiterführende KI-Projekte.