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KIdemie Konto

Dein Fortschritt

Grundlagen

Was ein Sprachmodell tut

1. Text rein, Text raus: Sprachmodell und TokenProbelektion, ohne Konto2. Das Kontextfenster: was das Modell vor Augen hatKonto3. Gelernt aus Text: das VortrainingKonto4. Inferenz: wenn das Modell antwortet und denktKonto

Woher Halluzination kommt

1. Raten wird belohntProbelektion, ohne Konto2. Falsche Voraussetzung, erfundene AntwortKonto3. Gegenmittel: Zitate, Quellen, eigene DatenKonto4. Prüfen bleibt PflichtKonto

Modelle und Betrieb

Lokal oder Cloud?

1. Wo das Modell läuft: Gerät, eigenes Haus, AnbieterProbelektion, ohne Konto2. Vor- und Nachteile je AchseKonto3. Was kostet was: Token gegen HardwareKonto4. Dieselbe Aufgabe lokal und in der CloudKonto

Welches Modell wofür

1. Modellfamilien: wer bietet was anProbelektion, ohne Konto2. Offen oder geschlossen — und was „Astra“ heißtKonto3. Passt es hinein? Kontext als AuswahlachseKonto4. Effort und Preis: wie gründlich, wie teuerKonto

Lokal betreiben

1. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX: wer was tutProbelektion, ohne Konto2. Quantisierung: wie viel Speicher ein Modell brauchtKonto3. Ollama-Tag: Größe, Kontext — und nicht immer lokalKonto4. Ohne Netz: welches lokale Modell passt?Konto

Bestenlisten und Qualität lesen

1. Was eine Bestenliste misstProbelektion, ohne Konto2. Dieselbe Aufgabe, zwei Modelle, ein MaßKonto3. Halluzinationsrate: wie man sie zähltKonto4. Prüffrage als Test: Tests als Tor für PromptsKonto

Prompten und Kontext

Prompt-Werkstatt

1. Klar und direkt: was das Modell nicht weißProbelektion, ohne Konto2. Beispiele zeigen statt beschreibenKonto3. Struktur und RolleKonto4. Typische Fehler und wie man sie testetKonto

Kontext und Denken

1. Was alles ins Kontextfenster zähltProbelektion, ohne Konto2. Kontextverfall: mehr Text ist nicht besserKonto3. Prompt-Caching: derselbe Anfang wird billigerKonto4. Denken kostet: Effort und DenkstufenKonto

KI im Büroalltag

Text, Mail, Protokoll

1. Mail-Entwurf mit Rolle und KriterienProbelektion, ohne Konto2. Bescheid und Akte zusammenfassenKonto3. Protokoll aus NotizenKonto4. Text für die Öffentlichkeit prüfenKonto

Tabellen, Daten, Übersetzen

1. Tabelle auswerten lassenProbelektion, ohne Konto2. Zahlen prüfen: Rechnen ist RatenKonto3. Übersetzen und Leichte SpracheKonto4. Scan und Bild auslesenKonto

Eigene Dokumente befragen

1. Abruf statt Training: was RAG istProbelektion, ohne Konto2. Ein Ordner, ein lokales ModellKonto3. Woher die Antwort kommt: Zitat mit FundstelleKonto4. Wann RAG nicht hilftKonto

Sprache zu Text, lokal

1. Was ein Modell mit Ton tutProbelektion, ohne Konto2. Whisper lokal: ein Mitschnitt, kein UploadKonto3. Vom Transkript zum ProtokollKonto4. Personendaten im TonKonto

Recht und Sicherheit

Recht im Alltag

1. Die KI-Verordnung und der Digital-OmnibusProbelektion, ohne Konto2. KI-Kompetenz nach Art. 4 seit dem OmnibusKonto3. Art. 50: erkennen, dass KI sprichtKonto4. Personendaten und Cloud-ModelleKonto

Sicher arbeiten: Daten, Prompt-Injektion, Deepfakes

1. Welche Daten in welches Werkzeug dürfenProbelektion, ohne Konto2. Prompt-Injektion: der Text, der Befehle gibtKonto3. Deepfake, Stimme, Bild: erkennen und meldenKonto4. Schatten-KI: was das Haus nicht siehtKonto

KI einführen

KI-Richtlinie und Nachweis

1. Art. 4 neu: was verlangt wird und was nichtProbelektion, ohne Konto2. Die Richtlinie auf zwei SeitenKonto3. Aufzeichnung statt BescheinigungKonto4. Ein Pilot, eine MessungKonto

Was KI im Haus kostet

1. Token, Platz, Lizenz: drei PreismodelleProbelektion, ohne Konto2. Rechner: 50 Personen, ein JahrKonto3. Eigene Hardware: Gerät, Speicher, StromKonto4. Was neben dem Preis kostet: Prüfung und NacharbeitKonto

Agentic Engineering

Der Harness

1. Harness und Agent: das Programm ums ModellProbelektion, ohne Konto2. Werkzeuge, MCP und SubagentenKonto3. Rechte, Hooks, Plan-Modus und Projekt-GedächtnisKonto4. Tests als Tor, dann ein lokales Modell im TerminalKonto

Claude Code im Projekt

1. CLAUDE.md: das Gedächtnis des ProjektsProbelektion, ohne Konto2. Plan-Modus: erst lesen, dann ändernKonto3. Rechte, Sandbox, Hooks: was sicher gelten mussKonto4. Worktrees: parallele Agenten ohne KollisionKonto

MCP und Subagenten

1. Werkzeugaufruf-Schleife: was sie kostetProbelektion, ohne Konto2. MCP: ein Anschluss für viele WerkzeugeKonto3. Subagenten: eigener Kontext, niedrige StufeKonto4. Orchestrierung: ein Agent über NachtKonto

Tests als Tor, Kosten

1. Tests als Tor: die Prüfregel entscheidetProbelektion, ohne Konto2. Kosten und Limits: ein Agenten-Tag in ZahlenKonto3. Caching im Agenten: billiger, aber nicht kleinerKonto4. Bestenlisten und Anbieterempfehlungen lesenKonto