Der Kurs vermittelt eine praxisorientierte Einführung in den Einsatz moderner KI-Systeme. In drei interaktiven Lerneinheiten und einem kurzen Impulsvortrag lernen die Teilnehmenden, wie Sprachmodelle effektiv genutzt, systematisch bewertet und verantwortungsvoll in bestehende technische Umgebungen integriert werden können.
In der ersten Einheit liegt der Fokus auf der Arbeit mit hochwertigen Texten und der iterativen Verfeinerung von Prompts. Die Teilnehmenden lernen, wie sich durch gezielte Anpassungen der Eingaben die Qualität der KI-Ausgaben verbessern lässt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf dem Verständnis des Kontextfensters von Sprachmodellen: Es wird erarbeitet, wie viel Information ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann, wie Kontext strukturiert werden sollte und welche Auswirkungen dies auf Textverständnis, Konsistenz und Ergebnisqualität hat.
Die zweite Einheit widmet sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) und der systematischen Evaluierung von KI-Systemen. Dabei werden Evaluationskriterien und Tests vor dem Einbinden externer Daten definiert. Diese Evaluierungen dienen als Referenzrahmen, um anschließend zu überprüfen, ob das RAG-System korrekt funktioniert, relevante Informationen nutzt und verlässliche Antworten liefert. Die Teilnehmenden lernen, wie
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Der Kurs vermittelt eine praxisorientierte Einführung in den Einsatz moderner KI-Systeme. In drei interaktiven Lerneinheiten und einem kurzen Impulsvortrag lernen die Teilnehmenden, wie Sprachmodelle effektiv genutzt, systematisch bewertet und verantwortungsvoll in bestehende technische Umgebungen integriert werden können.
In der ersten Einheit liegt der Fokus auf der Arbeit mit hochwertigen Texten und der iterativen Verfeinerung von Prompts. Die Teilnehmenden lernen, wie sich durch gezielte Anpassungen der Eingaben die Qualität der KI-Ausgaben verbessern lässt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf dem Verständnis des Kontextfensters von Sprachmodellen: Es wird erarbeitet, wie viel Information ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann, wie Kontext strukturiert werden sollte und welche Auswirkungen dies auf Textverständnis, Konsistenz und Ergebnisqualität hat.
Die zweite Einheit widmet sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) und der systematischen Evaluierung von KI-Systemen. Dabei werden Evaluationskriterien und Tests vor dem Einbinden externer Daten definiert. Diese Evaluierungen dienen als Referenzrahmen, um anschließend zu überprüfen, ob das RAG-System korrekt funktioniert, relevante Informationen nutzt und verlässliche Antworten liefert. Die Teilnehmenden lernen, wie Evaluierungen helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und die Qualität eines Systems messbar zu machen.
Ein kurzer Impulsvortrag behandelt das Thema Datensouveränität. Im Mittelpunkt stehen die Auswirkungen der Weitergabe von Daten an externe Unternehmen, insbesondere bei der Nutzung cloudbasierter KI-Dienste. Es wird diskutiert, welche Anforderungen sich aus der DSGVO ergeben, welche Vorteile lokale und datenschutzkonforme Lösungen bieten und welche Kosten, Aufwände und Trade-offs mit dem Selbsthosting von KI-Infrastruktur verbunden sind.
In der dritten Einheit steht die Anbindung von KI an externe Systeme im Vordergrund. Die Teilnehmenden verbinden ein Sprachmodell mit mehreren MCP-Endpunkten, um deren unterschiedliche Fähigkeiten praktisch zu erleben. Anschließend wird die MCP-Landschaft eingeordnet: Es werden Chancen und Risiken externer, unbekannter MCP-Dienste diskutiert sowie sicherheitsrelevante Aspekte beleuchtet. Abschließend wird erläutert, welche technischen Voraussetzungen für das Selbsthosting eines MCP-Services erforderlich sind.
Der Workshop findet von 18:00 bis 20:00 Uhr statt. Im Anschluss laden wir dich zu einer leckeren vegetarischen Suppe ein – eine schöne Gelegenheit, um in entspannter Atmosphäre ins Gespräch zu kommen, Erfahrungen zu teilen und neue Kontakte zu knüpfen.
Getränke sind nicht im Preis enthalten.
Referent: Jesse Hunt von Bembel Webdesign
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