hilfmirmal.de-Kurs zum Selbstlernen

KI-Manager:in: alle Lerntage und Themen

Acht Lerntage und ein Abschlussprojekt: von den Grundlagen der KI über Prompts, Modelle und Daten bis zu Ethik, Datenschutz und KI-Strategie im Unternehmen. Jeder Tag hat Begriffe mit Grafik, Branchenbeispiele, Aufgaben, ein Quiz und eine Checkliste für dein Kursbuch. Tag 1 und das Glossar sind sofort frei. Für die weiteren Tage trägst du einmal deine E-Mail-Adresse ein.

1. Tag 1Verstehen

   Grundlagen der KI und Maschinelles Lernen

   Ein Chatbot ist keine Suchmaschine. Und KI ist mehr als ein Chatbot.

   Themen: Künstliche Intelligenz nach AI Act, Schwache und starke KI, 70 Jahre KI: Menschen und Meilensteine, Klassische Software oder KI-System?, KI-Modell und KI-System, Maschinelles Lernen, Training, Test, Inferenz, Overfitting, Generative KI und der Prompt, Halluzination

2. Tag 2Verstehen

   Anwendungen von KI in Branchen

   Ein Prompt ist ein Arbeitsauftrag. Wer ihn gut formuliert, bekommt brauchbare Ergebnisse.

   Themen: Prompt Engineering, Vier Bausteine: Rolle, Ziel, Kontext, Ergebnisform, Techniken aus dem Werkzeugkasten, Die KI denken und prüfen lassen, Reasoning-Modelle: was sie schon selbst übernehmen, Vorhersagende und generative KI, Welche Aufgaben eignen sich für KI?, KI-Agent, Autonomiestufen

3. Tag 3Verstehen

   KI-Algorithmen und -Modelle

   Vier Chatbots, eine Frage, vier Antworten. Heute schauen wir unter die Haube.

   Themen: Algorithmus, Entscheidungsbaum, Neuronales Netz, Gewichte, Parameter, Deep Learning, Fünf Lernarten, KI-System und KI-Modell nach AI Act, LLM, Token, Kontextfenster, Transformer und Attention

4. Tag 4Verstehen

   Datenanalyse und Datenmanagement

   Die KI rechnet nur mit dem, was du reingibst. Und sie merkt nicht, wenn es Unsinn ist.

   Themen: Garbage in, garbage out, Fünf Merkmale guter Datenqualität, Strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert, Datenarten, die du kennen musst, Data Owner, Aufbewahren und Löschen, Code-Ausführung: geschätzt oder gerechnet?, Plausibilitätsprüfung in vier Schritten, RAG: erst nachschlagen, dann antworten, Deep Research: Recherche als Auftrag

5. Tag 5Verantworten

   Ethik, Bias und Verantwortung

   Gleiche Daten, schiefes Ergebnis. Und niemand hat es so programmiert.

   Themen: Ethik und Recht, Grundrechte und vertrauenswürdige KI, Bias: der systematische Fehler, Fairness: der Fall COMPAS, Filterblase und Gefälligkeit, Effizienz gegen Fairness, EU AI Act: Regeln nach Risiko, Anbieter oder Betreiber?, Verboten seit 02.02.2025: Art. 5, Hochrisiko: Art. 6 und Anhang III, Transparenz (Art. 50) und KI-Kompetenz (Art. 4), Urheberrecht: Wem gehört, was die KI macht?

6. Tag 6Verantworten

   Datenschutz und Sicherheit von KI-Systemen

   Wer Daten in eine KI kippt, verantwortet sie weiter.

   Themen: Nicht das Modell entscheidet, sondern das Konto, Personenbezogene Daten und wann die DSGVO gilt, Ohne Rechtsgrundlage keine Verarbeitung: Art. 6, Was ändert sich, wenn KI dazukommt?, Verarbeitungsverzeichnis (Art. 30) und DSFA (Art. 35), Auftragsverarbeitung (Art. 28) und Drittlandtransfer (Art. 44 ff.), KI muss sich zu erkennen geben: Art. 50, Angriffe beginnen schon beim Training, Prompt Injection: Text wird zum Befehl, Jailbreaking und Kontextverschmutzung, Warum Sprachmodelle überlistbar sind und was hilft, Die Prüfliste der Profis: OWASP Top 10 für LLM

7. Tag 7Einführen

   KI abgrenzen, Forschung, Wirtschaft

   Nicht alles, was schlau wirkt, ist KI.

   Themen: KI, Automatisierung oder Statistik?, Warum die Abgrenzung Geld spart, KI in der Forschung, Job-Futuromat und Substituierbarkeitspotenzial, Arbeitswelt 2030 und Demografie, KI im Unternehmen: drei Stufen, Präsentieren mit KI, KI-Video und KI-Audio, Kennzeichnung nach Art. 50

8. Tag 8Einführen

   KI-Potenziale bewerten, KI-Konzepte

   Ideen für KI gibt es genug. Welche lohnt sich?

   Themen: Leitlinien, Strategie und drei Werkzeuge, Reifegradanalyse, Potenzialanalyse: Use Cases finden, Vier Kriterien und Scoring, Aufwand-Nutzen-Matrix, KI-Strategie: Leitfragen und fünf Handlungsfelder, Woran KI-Strategien scheitern und was hilft, Pilot mit Baseline, KPI und Abbruchkriterium, Make or Buy, Change Management

9. Tag 9 und 10Zeigen

   Projekt: Kursbuch und Präsentation

   Kein neuer Stoff. An Tag 9 machst du dein Kursbuch fertig und hältst deine Präsentation einmal mit Stoppuhr. An Tag 10 präsentierst du, danach holst du dir Feedback.

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