Schwerpunkte
- Aktuelle LLMs und KI-Plattformen: Überblick über moderne generative Modelle (ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral) und deren Einsatzfelder; Unterschiede und Stärken im praktischen Gebrauch
- Prompt Engineering für Fortgeschrittene: Gestaltung komplexer Eingabeaufforderungen (Prompts) mit Systemprompts; Rollensteuerung und Mehrschritt-Strukturen zur gezielten Steuerung von KI-Ausgaben
- KI-Assistenz-Teams mit Custom GPTs: Aufbau und Organisation mehrerer spezialisierter GPTs mit individuellen Wissensdateien und Aufgabenprofilen, um kollaborative KI-Assistenzsysteme zu gestalten
- Deep Research mit generativer KI: Nutzung von Tools wie Google Gemini für fundierte Recherchearbeiten, Analyse und Aufbereitung von Wissen sowie zur Unterstützung selbstgesteuerten Lernens
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) und NotebookLM: Einführung in die Verknüpfung eigener Dokumente und Datenquellen mit Sprachmodellen
- Assistenten und Agenten mit n8n und Make: Entwicklung einfacher Agenten und automatisierter Abläufe mit KI-Unterstützung; Anbindung an Tools wie Airtable, Webhooks oder APIs sowie erste Code-Entwürfe durch promptbasiertes Coding