KI-Schulungen: von Prompt Engineering bis KI-Agenten
Von KI-Grundlagen bis zu Agenten und MLOps. Lerne, Chancen zu erkennen und Ergebnisse zu prüfen.
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Unsere kostenlose Lernvorschau erklärt die Grundlagen. Ein KI-Tutor oder automatischer Quizgenerator ist noch nicht aktiv.
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KI klar beauftragen: Lernvorschau
Kostenlose Leseprobe in drei Lektionen: KI-Aufgaben klar formulieren, Ergebnisse prüfen und vertrauliche Angaben schützen. Ohne Zertifikat.
KI im Arbeitsalltag
Schulung zu KI im Arbeitsalltag: Prompts strukturieren, Antworten prüfen, Daten schützen und einen eigenen Workflow für wiederkehrende Aufgaben bauen.
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KI & Workflow-Automation
n8n-Schulung für Fortgeschrittene: Tools per Trigger und API verbinden, KI-Schritte mit Freigaben einbauen und Workflows mit Fehlerbehandlung betreiben.
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Prompt Engineering
Prompt-Engineering-Schulung: Aufgaben präzise beschreiben, Beispiele und Format vorgeben, Antworten bewerten und Prompts als Vorlagen wiederverwenden.
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Microsoft Copilot im Beruf
Copilot-Schulung für Microsoft 365: Einsatzfälle auswählen, mit Word, Excel, Outlook und Teams arbeiten, Ergebnisse prüfen und Rechte im Blick behalten.
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KI-Kompetenz & Governance
KI-Kompetenz und Governance: Risiken einordnen, Verantwortlichkeiten festlegen und Freigabeprozesse nach NIST-Rahmenwerk und EU-KI-Verordnung planen.
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Machine Learning mit Python
Machine-Learning-Kurs für Fortgeschrittene: Daten mit scikit-learn vorbereiten, Modelle trainieren, per Kreuzvalidierung bewerten, Fehler vermeiden.
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MLOps: Modelle betreiben
MLOps-Schulung für Data Scientists und Engineers: Modelle und Daten versionieren, Qualität im Betrieb überwachen und Änderungen sicher ausrollen.
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Generative KI verstehen
Schulung zu generativer KI: Sprach- und Bildmodelle einordnen, Anwendungsfälle realistisch beurteilen und Grenzen wie Halluzinationen erkennen.
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KI-Agenten sicher gestalten
KI-Agenten-Schulung: Werkzeugzugriffe begrenzen, Freigaben durch Menschen einbauen und Abläufe mit Tests prüfen, bevor ein Agent produktiv arbeitet.
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Deep Learning Grundlagen
Deep-Learning-Schulung für Praktiker: Neuronale Netze verstehen, mit PyTorch trainieren, Überanpassung erkennen und Modelle fair miteinander vergleichen.
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Computer Vision
Computer-Vision-Schulung für Fortgeschrittene: Bilddaten aufbereiten, Klassifikation und Objekterkennung evaluieren und Fehlerfälle gezielt analysieren.
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Natural Language Processing
NLP-Schulung für Praktiker: Textdaten aufbereiten, Embeddings verstehen und Suchqualität mit Kennzahlen wie Recall at k und MRR messbar prüfen.
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Anwendungen mit Sprachmodellen
Anwendungen mit Sprachmodellen entwickeln: Kontext auswählen, Quellen per RAG einbinden und die Antwortqualität mit Testfällen systematisch prüfen.
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Nachhaltigkeitsberichterstattung: Daten und Quellen ordnen
Strukturiere Nachhaltigkeitsdaten thematisch, mache Quellen und Annahmen sichtbar und baue eine transparente interne Übersicht ohne Rechtsberatung.
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Gebäudeenergiedaten analysieren
Untersuche Verbrauchsreihen, Wetter- und Gebäudekontext, um Muster und Fragen für eine vertiefte technische Prüfung zu identifizieren.
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Zirkuläre Beschaffung: Anforderungen und Rückfragen
Übersetze Kreislaufprinzipien in sachliche Beschaffungsfragen zu Haltbarkeit, Reparatur, Wiederverwendung und Materialinformationen.
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Umweltindikatoren definieren und dokumentieren
Gestalte einen konsistenten Indikatorenkatalog mit eindeutigen Einheiten, Systemgrenzen und Datenverantwortung.
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Lernangebote für Erwachsene zielorientiert planen
Plane eine kurze Lerneinheit für Erwachsene von beobachtbaren Lernzielen über Übung bis zu passender Rückmeldung.
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Digitale Kurse mit Moodle strukturieren
Baue einen klar navigierbaren Moodle-Kursraum aus Abschnitten, Materialien, Aktivitäten und verständlichen Abgabeschritten.
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Zugängliche Lernmaterialien gestalten
Verbessere digitale Lerninhalte mit semantischer Struktur, verständlicher Sprache, Alternativtext und gut bedienbaren Elementen.
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Trainingsauswertung mit klaren Fragen planen
Verbinde Lernziele, Aktivitätsnachweise und Rückmeldungen zu einer schlanken Auswertung, ohne aus Einzelbefragungen vorschnell Wirkung abzuleiten.
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Claude im Arbeitsalltag: Dokumente und Entscheidungen
Ein strukturierter Praxistag für Teams, die aus Dokumenten nachvollziehbare Zusammenfassungen, Entwürfe und Entscheidungsvorlagen erstellen möchten.
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Claude für Hochschulen: Lehre und wissenschaftliches Arbeiten
Ein Hochschulworkshop für nachvollziehbaren KI-Einsatz. Lehrende entwickeln Lernaufgaben und Bewertungsregeln, ohne Quellenprüfung oder eigene Urteilsbildung auszulagern.
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ChatGPT Business: produktive Teamabläufe
Teams entwickeln wiederverwendbare Abläufe für Recherche, Entwürfe und interne Kommunikation. Jede Anwendung erhält Qualitätskontrollen und einen klaren Verantwortlichen.
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ChatGPT Datenanalyse: Tabellen prüfen und verständlich erklären
Ein Praxisworkshop für belastbare Auswertungen statt ungeprüfter Diagramme. Die Teilnehmenden formulieren Fragen, prüfen Datengrundlagen und kontrollieren Ergebnisse.
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Microsoft 365 Copilot: Teamworkshop für den Büroalltag
Ein rollenbezogener Workshop für Dokumente, Besprechungsvorbereitung und Kommunikation. Der Umfang richtet sich nach den tatsächlich verfügbaren Funktionen im Unternehmen.
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AI+ Everyone Fundamentals™: Grundlagen und Lernplanung
Ein unabhängiger Orientierungsworkshop zum Zertifizierungsziel AI+ Everyone Fundamentals™. Eigene Praxisaufgaben helfen, Wissenslücken und sinnvolle nächste Lernschritte zu erkennen.
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AI+ Prompting Fundamentals™: Praxis und Lernplanung
Ein unabhängiger Workshop zum Zertifizierungsziel AI+ Prompting Fundamentals™. Die Gruppe entwickelt eigene Prompt-Vorlagen und bewertet Ergebnisse mit nachvollziehbaren Kriterien.
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Databricks Generative AI Engineer: RAG, Evaluation und Betrieb
Plane, entwickle und bewerte generative KI-Lösungen auf Databricks mit kontrolliertem Kontext, nachvollziehbarer Evaluation und klaren Betriebsgrenzen.
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Red Hat OpenShift AI: MLOps und GenAIOps
Plane und betreibe ML- und GenAI-Workloads auf OpenShift AI mit nachvollziehbaren Pipelines, Modellbereitstellung und Plattformgrenzen.
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AI-103 Developing AI Apps and Agents on Azure: KI-Apps und Agenten mit Foundry
Entwickle mit Python und Microsoft Foundry RAG-Anwendungen und Agenten, überwache sie im Betrieb und baue Sicherheitsregeln direkt ein.
2.470 € netto
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AI-901 Microsoft Azure AI Fundamentals: Einstieg in KI-Lösungen auf Azure
Lerne an einem Tag KI-Konzepte, verantwortungsvollen Einsatz und erste Schritte in Microsoft Foundry kennen, vom Prompt bis zum einfachen Agenten.
ab 675 € netto
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AI-300 Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions: MLOps und GenAIOps auf Azure
Automatisiere Training, Bereitstellung und Monitoring mit Azure Machine Learning, Foundry, GitHub Actions und Bicep für ML und generative KI.
2.290 € netto
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CertNexus CAIP (AIP-210): KI-Modelle für Geschäftsprobleme
Vom Geschäftsproblem bis zum Modell im Betrieb: Du planst, trainierst und überwachst ML-Lösungen und bereitest dich auf AIP-210 vor.
3.465 € netto
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ChatGPT für Führungskräfte: Gespräche, Planung und Teamkommunikation vorbereiten
Einzelgespräche, Feedback, Ziele und Team-Updates: Du nutzt ChatGPT für die Vorbereitung und behältst Urteil und Verantwortung selbst in der Hand.
940 € netto
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ChatGPT für Excel: Tabellen und Modelle per Add-in erstellen und prüfen
Modelle in Alltagssprache anlegen, Formelketten verstehen, Fehler finden: Du arbeitest mit dem ChatGPT-Add-in direkt in deiner Excel-Mappe.
ab 640 € netto
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KI-Beauftragte nach ISO/IEC 42001: KI-Managementsystem betreuen
Du lernst, KI-Einsatz im Unternehmen nach ISO/IEC 42001 zu steuern: Rollen, Risiken, Nachweise und laufende Verbesserung.
4.189 € netto
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BCS Foundation Certificate in Artificial Intelligence: KI verstehen und einführen
KI-Konzepte, Datenqualität, generative KI, Ethik und Business Case kennenlernen und dich auf die BCS-Foundation-Prüfung vorbereiten.
1.480 € netto
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BCS Essentials Certificate in Artificial Intelligence: der kompakte KI-Einstieg
An einem Tag lernst du KI-Begriffe, den Ablauf von Machine Learning sowie Chancen und Risiken kennen, passend zur BCS-Essentials-Prüfung.
980 € netto
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Machine Learning Workloads auf AWS
AWS-Schulung zu Machine Learning: Datenfrage und Qualität festlegen, Daten aufbereiten, Workloads prüfen und einen wiederholbaren Ablauf dokumentieren.
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Generative-KI-Anwendungen auf Google Cloud
Schulung zu generativer KI auf Google Cloud: Einsatzkontext klären, Architektur untersuchen, Aufgaben im Szenario lösen und Risiken im Betrieb bewerten.
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Unternehmens-KI mit IBM watsonx einordnen
Die watsonx-Schulung ordnet Unternehmens-KI mit IBM ein: Konzepte und Komponenten verstehen, eine typische Aufgabe lösen und Risiken im Betrieb bewerten.
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KI-Infrastruktur und GPU-Workloads mit NVIDIA
Im NVIDIA-Kurs für Fortgeschrittene geht es um KI-Infrastruktur und GPU-Workloads: Architektur verstehen, Aufgabe umsetzen, Fehlerbilder bewerten.
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