Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Grundlagen der Sprachmodelle
- Was sind LLMs (Large Language Models)? – einfach erklärt
- Unterschiede zu anderen KI-Typen (klassisches Machine Learning, regelbasierte Systeme)
- Begriffserklärung: Token, Kontextfenster, Prompt, Temperature
Sprachmodelle im Vergleich
- Überblick über aktuelle Modelle: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Mistral
- Wichtige Unterschiede: Zielsetzung, Datenquellen, Transparenz, Datenschutz, Leistung
- Quellen & Tools zur Bewertung von Modellen
- Übung: Passende Modelle für bestimmte Anwendungsbeispiele finden
Anwendungen im Arbeitsalltag
- Typische Einsatzmöglichkeiten: Textentwürfe, Gliederungen, Zusammenfassungen, Ideenfindung, Recherche, Feedback
- Vor- und Nachteile bei Nutzung im Büroalltag
- Aufgabenlösung mit verschiedenen Modellen
Effektives Prompting
- Gute vs. schlechte Prompts: Was macht den Unterschied?
- Techniken: Rollenklärung, Kontext erweitern, Beispiele nutzen
- Tipps für präzise und wiederholbare Ergebnisse
- Vergleich: Wie reagieren verschiedene Modelle auf denselben Prompt?
Sicherheit, Kosten & Verantwortung
- Datenschutz und Modellnutzung: Web-Oberfläche, API, lokal?
- Lizenzmodelle & Kosten – worauf achten?
- Mögliche Risiken: Halluzinationen, rechtliche Unsicherheit, Modell-Bias
- Praktische Empfehlungen zur sicheren Nutzung
Praxisleitfaden: LLMs effizient in den eigenen Workflow integrieren
Dauer/zeitlicher Ablauf:
1 Tag
Ziele/Bildungsabschluss:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Interesse an Künstlicher Intelligenz und Large Language Models (LLMs).
Material:
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.
Förderung:
Bildungsscheck, andere auf Anfrage
Zielgruppe:
Nach der Schulung wissen Sie, wie Sie große Sprachmodelle richtig einsetzen, passende Prompts formulieren und relevante Unterschiede zwischen aktuellen Modellen einschätzen. Sie erhalten konkrete Tipps zur sicheren und sinnvollen Anwendung im Unternehmen.
Seminarkennung:
KIL260410-S
