Datum/Zeit
Date(s) - 25. März 2026
09:00 - 12:00

Veranstaltungsort
online

Qualifizierungsworkshop


Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten – bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Ob für die Textgenerierung, Analyse großer Datenmengen oder die Automatisierung von Prozessen: Der richtige Umgang mit KI entscheidet über Effizienz und Qualität. In unserem interaktiven Workshop lernen Sie, wie Sie durch gezieltes Prompt Engineering bessere Ergebnisse erzielen und wie lokale Sprachmodelle (LLMs) Ihnen dabei helfen können, datensicher und unabhängig zu arbeiten.

Freistellung gem. § 37 Abs. 6 BetrVG, § 45 Abs. 5 SPersVG bzw. § 41.1 LPersVG bzw. § 46 Abs. 6 BPersVG oder nach § 19 Abs. 3 MVG bzw. § 16 Abs. 1 MAVO

Inhalt/Beantwortete Fragestellungen​

  • Grundlagen des Prompt Engineerings: Wie formuliere ich Eingaben so, dass KI-Modelle präzise und nützliche Ergebnisse liefern?
  • Einsatz lokaler Sprachmodelle (LLMs): Welche Vorteile bieten lokale Modelle im Hinblick auf Datenschutz, Kontrolle und Kosten?
  • Best Practices & Fallstricke: Welche Strategien helfen, die Qualität von Antworten zu steigern, und welche typischen Fehler sollte man vermeiden?
  • Praktische Anwendungsszenarien: Wie lassen sich Prompts und lokale LLMs konkret im Unternehmensalltag einsetzen, um Prozesse zu optimieren?

Agenda

  • Aktuelle Entwicklungen im Bereich KI & Sprachmodelle
  • Grundlagen des Prompt Engineerings
  • Lokale LLMs im Überblick: Chancen & Herausforderungen
  • Best Practices für den praktischen Einsatz
  • Interaktive Beispiele & Diskussion

Zielgruppe/Vorkenntnisse​

Es werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt

Hinweis

Der Projektträger fordert von den Unternehmen die Einreichung einer Freistellungerklärung für den Zeitraum der Veranstaltung sowie eine KMU Erklärung. Diese Dokumente dienen dem Nachweis, dass die Fördergelder im Projekt RZzKI ordnungsgemäß verwendet wurden. Nach Ihrer Anmeldung erhalten Sie diese Dokumente per Mail mit allen weiteren Informationen.





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