Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten im Arbeitsalltag und bietet vielfältige Ansatzpunkte für unterschiedliche Tätigkeitsfelder.
Die Onlinekurse laden dazu ein, sich in kompakten, einstündigen Inputs mit zentralen Grundlagen, typischen Einsatzfeldern und wichtigen Rahmenbedingungen auseinanderzusetzen. Praxisnahe Beispiele unterstützen dabei, KI besser einzuordnen und Entwicklungen nachvollziehbar zu machen.
Die Termine bauen inhaltlich aufeinander auf, können bei entsprechenden Vorkenntnissen jedoch auch einzeln besucht werden.
Dozentin: Katharina Opper, Prompt Engineer und Mediendidaktikerin (M.A.)
Ort: Online
Gebühr: 25 Euro pro Termin
Grundlagen und Orientierung
Termin: Dienstag, 21. April, 12–13 Uhr
Dieser Termin vermittelt ein grundlegendes Verständnis dafür, wie Künstliche Intelligenz funktioniert und wofür sie im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann. Anhand gängiger Werkzeuge wie ChatGPT, Copilot, Claude oder Gemini werden typische Anwendungen vorgestellt, etwa für Textarbeit, Recherche oder Strukturierung. Gleichzeitig werden Grenzen thematisiert, etwa fehlerhafte oder irreführende Ergebnisse. Ziel ist es, KI realistisch einzuordnen und mögliche Einsatzfelder im eigenen Arbeitskontext zu erkennen.
Datenschutz und Recherche
Termin: Dienstag, 5. Mai 2026, 12–13 Uhr
Wer KI beruflich nutzt, sollte wissen, wie mit sensiblen Daten umzugehen ist. Dieser Termin vermittelt grundlegende Datenschutzregeln und zeigt, welche Informationen eingegeben werden dürfen – und welche nicht. Anhand des Anwendungsfelds Recherche wird gezeigt, wie KI zur Informationssuche, Strukturierung und Zusammenfassung genutzt werden kann. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der kritischen Bewertung von KI-Ergebnissen und der Unterscheidung zwischen kostenlosen Tools und Business-Versionen.
Einführung ins Prompting
Termin: Dienstag, 19. Mai 2026, 12–13 Uhr
Die Qualität von KI-Ergebnissen hängt maßgeblich davon ab, wie Aufgaben formuliert werden. Bei diesem Termin lernen die Teilnehmenden die Grundlagen des Promptings kennen: Wie lassen sich Aufgaben, Ziele und Kontext klar beschreiben, damit KI passende Ergebnisse liefert? An praktischen Beispielen wird gezeigt, wie Vorgaben zu Format, Länge oder Tonalität die Ergebnisse beeinflussen und wie diese überprüft und verbessert werden können.