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
Teilnahmevoraussetzungen:
Interesse an Künstlicher Intelligenz und Large Language Models (LLMs).
Zielgruppe:
Alle, die sich einen praxisnahen Überblick über aktuelle Sprachmodelle verschaffen möchten - unabhängig von technischer Vorerfahrung.
Seminarkennung:
432791
