Der ganze Kurs in einem Video
KI verstehen – Die Grundlagen (der ganze Kurs)
Der komplette Grundlagenkurs als Film: was KI ist, wie Sprachmodelle arbeiten, wo ihre Grenzen liegen und wie Antworten auf eigenem Wissen zuverlässig werden.
KI verstehen: vom Sprachmodell bis zum EU AI Act
25 Videos · rund 49 Minuten
Alle BereicheDer umfangreichste Bereich, und der einzige, der nichts mit der Bedienung zu tun hat. Diese Videos erklären, wie Künstliche Intelligenz zu ihren Antworten kommt: was ein Sprachmodell von klassischer Software unterscheidet, wie es lernt, was Tokens und Kontextfenster sind, warum Halluzinationen entstehen und was Grounding und RAG daran ändern. Der ganze Kurs steht auch als ein durchgehender Film zur Verfügung, der die Einzelvideos zusammenfasst.
Der zweite Teil betrifft den Einsatz im Unternehmen: was mit Ihren Daten passiert, welche Jurisdiktion gilt, wie ein Modell im Betrieb aussieht, wo Bias entsteht, was der EU AI Act verlangt und wie sich KI verantwortungsvoll einführen lässt. Gedacht für alle, die mitreden müssen, ohne Informatik studiert zu haben.
Was ist KI?
Was künstliche Intelligenz ausmacht: Muster aus Beispielen erkennen statt starrer Regeln – der Unterschied zu klassischer Software.
KI, ML und LLM
Die Landkarte der Begriffe: KI als Oberbegriff, maschinelles Lernen als heute übliche Methode und das Sprachmodell als eine Art davon.
Wie eine KI lernt
Wie ein Modell im Training aus großen Datenmengen lernt – Parameter statt Programmierung, und der Unterschied zwischen Training und Nutzung.
Sprachmodelle
Was ein Sprachmodell ist: Es sagt das nächste Wort voraus, und daraus entsteht scheinbares Verstehen.
Modell und Werkzeug
Der Unterschied zwischen KI-Modell und KI-Werkzeug (GPT gegenüber ChatGPT): das Modell ist der Motor, das Werkzeug baut Oberfläche, Gedächtnis und Regeln darum herum.
Der Prompt
Die Eingabe ist die Anweisung: Wie eine klare, präzise Frage zu einer besseren Antwort führt.
Tokens und Kontextfenster
Wie eine KI Text in Häppchen (Tokens) liest und warum ihr Gedächtnis pro Anfrage begrenzt ist (Kontextfenster).
Halluzinationen
Warum eine KI überzeugend falsch liegen kann – und warum man Antworten nicht blind glauben, sondern Quellen prüfen sollte.
Prompt Injection und Guardrails
Wie sich versteckte Anweisungen (auch in Dokumenten oder Webseiten) einschleusen und wie Schutzmechanismen das eindämmen.
Grounding und RAG
Antworten auf echtem Firmenwissen statt Raten: Die KI schlägt erst nach und belegt dann jede Aussage (Retrieval Augmented Generation).
Semantische Suche
Wie eine KI nach Bedeutung findet statt nur nach Stichwort – die Grundlage, das passende Wissen zu einer Frage zu finden.
Grenzen von RAG
Warum Sammelfragen wie „Zeige mir alle …“ keine verlässlich vollständige Liste liefern und wann die klassische Stichwortsuche die bessere Wahl ist.
KI und Ihre Daten
Was mit Ihren Eingaben passiert: wo das Modell läuft, wer Zugriff hat und ob Daten zum Training verwendet werden.
Regulatorik und Jurisdiktion
Die DSGVO als Rahmen – und warum nicht nur zählt, wo die Daten liegen, sondern welchem Recht der Anbieter unterliegt.
LLM im Betrieb
Was der Betrieb großer und kleiner Modelle kostet – Speicher, Hardware und die Abwägung zwischen Leistung, Kosten und Kontrolle.
KI verantwortungsvoll einsetzen
Wofür KI taugt und wofür nicht – und warum der Mensch die Kontrolle und die Prüfung behält.
KI-Agenten und Automatisierung
KI, die nicht nur antwortet, sondern ein Ziel in Schritte zerlegt, Werkzeuge nutzt und selbstständig arbeitet.
Multimodale KI
Ein Modell, das nicht nur Text versteht, sondern auch Bild, Sprache und Dokumente.
Denkende KI
Reasoning-Modelle nehmen sich vor der Antwort Zeit für Zwischenschritte – besser bei kniffligen Aufgaben, aber langsamer und teurer.
KI an Ihr Wissen anpassen
Prompting, RAG oder Fine-Tuning: die drei Wege, einer KI Ihr Wissen beizubringen – und wann welcher passt.
Open-Source oder proprietär
Fertiger Anbieter-Dienst gegen offene Gewichte: bequem und stark gegenüber Kontrolle und Unabhängigkeit.
Bias und Fairness
Warum eine KI Schieflagen aus den Trainingsdaten übernimmt und nicht per se neutral ist – und wie man das eindämmt.
Der EU AI Act
Das KI-Gesetz der EU im Überblick: Regulierung nach Risiko und was für Unternehmen zählt (keine Rechtsberatung).
KI im Unternehmen einführen
Von der Idee zum Einsatz: klarer Anwendungsfall, Menschen mitnehmen, klare Regeln und klein anfangen.