Inhalt

Grundlagen und Orientierung
- Einführung in KI-Techniken - Fokus auf Generative KI
- LLMs verstehen: wie ?denkenden? Modellen Antworten entlockt werden
- Software vs. KI - wo liegen die Unterschiede?
- Reasoning-Modelle vs. Non-Reasoning-Modelle

Prompt Engineering - Schritt für Schritt
- Von Prompt Engineering zu Context Engineering
- Klare Anweisungen und Kommunikationsebene
- Exact Instructions Challenge (praktische Übung)
- Promptstrukturen: von einfach bis komplex
- Zero-Shot- und Few-Shot-Prompting
- CPSS-Prompting und RPE-Techniken
- Pretend-to-be-Prompting
- Ethical Dilemma Prompts
- Chain-of-Thought(CoT)-Prompting
- System Prompts und Meta-Prompting
- Multimodales Prompting (Text, Bild, Daten)

Praxisübungen und Projekte
- Entwicklung von Prompts für Präsentationen
- KI-gestützte Excel-Workbooks
- Prototypische Website-Gestaltung mit Prompts
- Interaktive Gruppenübungen: Prompt-Analyse und Optimierung
- Technische Use Cases: Berechnungen, Datenaufbereitung, Automatisierung
- Kaufmännische Use Cases: Finanz- und Marktanalysen, Controlling, Reporting
- Use-Case-Findung: eigene Szenarien entwickeln und testen

Funktionen und Tools kennenlernen
- Deep Research und Internetsuche mit KI
- Arbeiten mit Dateianhängen und Dokumenten
- Study Mode und Canvas-Methoden
- CustomGPTs: Erstellen und Anwenden
- Überblick über wichtige KI-Tools: Perplexity, Claude, meinGPT, Langdock, Anymize

AI Literacy und Verantwortung
- Ethische Grundlagen, Urheberrecht und Bias
- Umgang mit Halluzinationen
- Datenschutzkonformes Prompting (DSGVO und EU AI Act)

Ausblick und Trends

Nutzen