Unsere Themen Info und Beispielfragen
Einführung in KI
Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.
Was ist eine KI und wie wird sie gebaut? Welche Aufgaben löst eine KI?
KI im Unternehmen
Die Nutzung von KI in Unternehmen und welche Funktionen sie dort übernehmen können.
Welche Prozesse in Unternehmen lassen sich durch KI vereinfachen oder verbessern? Wann macht KI-Nutzung Sinn und wann nicht?
KI in Schule und Studium
Die Rolle von KI in Schulen und Universitäten.
Wie kann KI Lernen in Schule oder Studium unterstützen? Welche Gefahren drohen und wie lassen sie sich vermeiden?
KI in der Öffentlichkeit
Die Rolle von KI im öffentlichen Raum, Medien und in der Gesellschaft.
Wie wird KI zur Informationsgewinnung eingesetzt? Welchen Einfluss haben generative KI-Modelle (Sprache und Bilder) in Medien und im Privaten?
KI - Erklärbarkeit
Methoden und Prozesse, um das Verhalten von KIs zu verstehen, Fehler in KIs zu finden und ihre Fairness und Qualität zu prüfen.
Wie trifft eine KI eine Entscheidung? Auf welche Informationen in den Daten achtet eine KI? Welche Fehler und Schwächen hat eine KI?
KI - Ethik
Information zu Fairness und Ethik von Bau und Training einer KI bis hin zu möglichen Anwendungsfällen.
Wann handelt eine KI unfair? Wie kann eine KI ethisch vertretbar trainiert werden ohne Eigentums- oder Persönlichkeitsrechte zu verletzen? Wer ist verantwortlich für eine KI?
Der EU-AI-Act
Informationen über den EU-AI-Act, der die Entwicklung und den Betrieb von KI-Lösungen im europäischen Raum regelt.
Wie kann eine KI den Bestimmungen des EU-AI-Acts gehorchen? Warum sind Erklärbarkeit und Transparenz Bausteine des EU-AI-Acts? Für wen gilt der EU-AI-Act?
Data Science - Daten sammeln und aufbereiten
Methoden zur wissenschaftlich korrekten Datensammlung.
Wie sammelt man Daten und wie viele braucht man, um eine KI zu trainieren? Was sind häufige Fehler beim Datensammeln? Wie sammelt man Daten fair und legal? Wie bereite ich Daten für KI oder zur besseren Verständlichkeit auf?
Data Science - Daten analysieren und verstehen
Methoden zur wissenschaftlich korrekten Datenanalyse.
Wie analysiert man einen Datensatz und zieht belastbare Schlussfolgerungen aus den Daten? Welche statistischen Methoden werden für einfache bis komplexe Analysen benötigt? Wie werden falsche Schlussfolgerungen vermieden?
Softwareentwicklung - Eine Einführung
Für interessierte Parteien (Schulen, kleine Gruppen, etc.) bieten wir einen Workshop an, um den Einstieg in das Programmieren zu erlernen. In enger Absprache mit Kund:innen wird ein mehrstündiger Programmierworkshop durchgeführt. Teilnehmende erarbeiten Grundlagen des Programmierens und gängige professionelle Techniken in einer Programmiersprache ihrer Wahl.