KI verstehen: ML, Sprachmodelle und Agenten kompakt erklärt, 4.02.26

Künstliche Intelligenz ist längst in unserem Alltag angekommen, in Suchmaschinen, Übersetzungstools, Empfehlungssystemen und zunehmend in intelligenten Assistenten. Der Kurs bietet einen fundierten Einstieg in dieses vielseitige Technologiefeld und erklärt, weshalb KI gesellschaftlich, wirtschaftlich und technologisch von so großer Bedeutung ist. Zu Beginn erhalten die Teilnehmenden eine präzise Definition von KI sowie einen Überblick über die historische Entwicklung, von frühen Expertensystemen bis zu heutigen lernenden Modellen.

Ein Schwerpunkt des Trainings liegt auf dem Prozess des maschinellen Lernens: Wie lernen Maschinen aus Daten? Was passiert beim Training eines Modells und wie unterscheidet sich das Training von dessen späterer Anwendung? Anschließend vertiefen wir das Thema Deep Learning als Schlüsseltechnologie hinter vielen modernen Anwendungen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT sowie auf Agenten, mit denen sich komplexe Arbeitsabläufe automatisieren lassen, beispielsweise das automatische Beantworten von E-Mails. Diese Technologien werden anhand von Beispielen verständlich erklärt.

An wen richtet sich die Veranstaltung?

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich für Künstliche Intelligenz interessieren und erste Schritte in der Technologie machen möchten. Besonders angesprochen sind Einsteiger:innen ohne Vorkenntnisse, die grundlegende Funktionsweisen und Einsatzmöglichkeiten der KI verstehen wollen.

Welche Vorkenntnisse werden für die Veranstaltung vorausgesetzt?

Es sind keine technischen Vorkenntnisse erforderlich. Ein grundlegendes Interesse an digitalen Technologien und KI reicht vollkommen aus.

Was sind die intendierten Lernziele der Veranstaltung?

Nach dem Training werden die Teilnehmenden in der Lage sein, …

• grundlegende Begriffe und Konzepte der Künstlichen Intelligenz verständlich zu erklären.
• den Zusammenhang zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning einzuordnen.
• zu beschreiben, wie Maschinen aus Daten lernen und wie ML-Modelle trainiert werden.
• die Funktionsweise moderner Sprachmodelle sowie deren Stärken und Grenzen zu verstehen.
• KI-Agenten und deren typische Einsatzfelder zu erklären.
• aktuelle Entwicklungen und Anwendungsbereiche von KI für den eigenen Kontext zu bewerten.