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AI Foundations Professional — Curriculum
Die gemeinsame Grundlage für alle, die mit KI arbeiten. Acht Module, 25 Lektionen, rund 6.9 Stunden — mit Lernzielen, Übungen und Wissenschecks nach jeder Lektion.
Modul 1
Was künstliche Intelligenz ist — und was nicht
Begriffe, Abgrenzungen, realistische Erwartungen
Bevor Sie mit KI arbeiten, brauchen Sie ein präzises Vokabular. Die meisten Fehlentscheidungen in Organisationen entstehen nicht durch schlechte Technik, sondern durch unklare Begriffe: Wer „KI“ sagt und „Automatisierung“ meint, kauft das Falsche ein und misst den falschen Erfolg.
AILit-Abdeckung:ENG-1MAN-1
- Die Begriffslandkarte: KI, ML, Deep Learning, GenAIVier ineinander verschachtelte Begriffe, die in der Praxis ständig verwechselt werden — und warum die Unterscheidung Geld und Haftung bedeutet.18′
- Geeignete und ungeeignete AufgabenEin praktisches Raster, mit dem Sie in wenigen Minuten entscheiden, ob eine Aufgabe überhaupt ein KI-Kandidat ist.16′
- Erwartungsmanagement und die Grenzen der DemoWarum beeindruckende Vorführungen selten etwas über den Produktivbetrieb aussagen.14′
Nach diesem Modul
- Sie unterscheiden KI, maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI sauber voneinander.
- Sie erkennen, welche Aufgabenklassen sich für KI eignen und welche nicht.
- Sie können typische Marketing-Behauptungen prüfen und einordnen.
Modul 2
Wie moderne Modelle funktionieren
Tokens, Wahrscheinlichkeiten, Kontext, Grenzen
Sie müssen keine Mathematik betreiben, um kompetent mit Sprachmodellen zu arbeiten. Aber Sie brauchen ein korrektes mentales Modell, sonst erklären Sie sich Verhalten falsch — und ziehen die falschen Schlüsse.
AILit-Abdeckung:ENG-2SHP-1
- Tokens und Vorhersage: der KernEin Sprachmodell setzt Text Stück für Stück fort. Alles Weitere folgt aus dieser einen Tatsache.20′
- Kontextfenster, Temperatur, NichtdeterminismusDie drei Stellschrauben, die das Verhalten im Alltag am stärksten prägen.17′
- Multimodalität und WerkzeugnutzungWie Modelle Bilder, Tabellen und Werkzeuge einbeziehen — und wo dabei neue Fehlerquellen entstehen.15′
Nach diesem Modul
- Sie erklären, wie ein Sprachmodell Text erzeugt.
- Sie leiten typische Fehlermuster aus der Funktionsweise ab.
- Sie verstehen Kontextfenster, Temperatur und Nichtdeterminismus.
Modul 3
Wirksam mit Modellen arbeiten
Aufgabenstellung, Struktur, Iteration, Qualitätssicherung
Der größte Produktivitätsunterschied zwischen Personen liegt nicht im Modellzugang, sondern in der Fähigkeit, Aufgaben präzise zu stellen und Ergebnisse systematisch zu prüfen.
AILit-Abdeckung:ENG-6ENG-3CRE-2
- Das fünfteilige AufgabenmusterRolle, Kontext, Auftrag, Format, Prüfkriterium — ein Muster, das für nahezu jede Aufgabe trägt.22′
- Gezielt iterieren statt neu würfelnWie Sie in drei Runden zu einem tragfähigen Ergebnis kommen, ohne blind neu zu generieren.16′
- Ausgaben prüfen: ein belastbares VerfahrenVier Prüfebenen, die zwischen „klingt gut“ und „ist verwendbar“ unterscheiden.18′
- Eine Prompt-Bibliothek aufbauenWie individuelles Können zu organisationalem Vermögen wird.14′
Nach diesem Modul
- Sie strukturieren Aufgaben nach Rolle, Kontext, Auftrag, Format und Prüfkriterium.
- Sie iterieren gezielt statt zufällig.
- Sie bauen sich eine wiederverwendbare Prompt-Bibliothek.
Modul 4
Daten, Datenschutz und Vertraulichkeit
Was Sie eingeben dürfen — und was mit Ihren Daten geschieht
Die meisten realen Zwischenfälle in Organisationen sind keine Modellfehler, sondern Dateneingaben, die nie hätten stattfinden dürfen. Dieses Modul macht die Regeln handhabbar.
AILit-Abdeckung:ENG-5MAN-4
- Datenklassifikation vor der EingabeEine Vier-Stufen-Einteilung, die in unter zehn Sekunden anwendbar ist.16′
- DSGVO-Grundbegriffe im KI-AlltagRechtsgrundlage, Zweckbindung, Minimierung, Betroffenenrechte — übersetzt in konkrete Handgriffe.20′
- Minimierung, Pseudonymisierung, sichere MusterKonkrete Techniken, mit denen Sie fast jede Aufgabe datensparsam formulieren.15′
Nach diesem Modul
- Sie klassifizieren Daten vor der Eingabe.
- Sie kennen die Grundbegriffe der DSGVO im KI-Kontext.
- Sie wenden Minimierung und Pseudonymisierung praktisch an.
Modul 5
Risiken, Verzerrung und Fehlverhalten
Halluzination, Bias, Manipulation, Automatisierungsverzerrung
Risiken sind keine Randnotiz, sondern die eigentliche Kompetenz. Wer die typischen Fehlermuster kennt, erkennt sie im Betrieb — und baut Gegenmaßnahmen ein, bevor Schaden entsteht.
AILit-Abdeckung:ENG-3ENG-4ENG-7MAN-3
- Halluzination: Ursache und GegenmaßnahmenWarum erfundene Inhalte kein Bug sind, sondern eine Eigenschaft — und wie man sie eindämmt.17′
- Verzerrung und DiskriminierungWoher Bias kommt, wo er wirkt und was in der Praxis dagegen hilft.19′
- Prompt Injection und DatenabflussDie wichtigste Angriffsfläche für alltägliche KI-Nutzung — leicht zu verstehen, oft unterschätzt.16′
- Automatisierungsverzerrung: der menschliche FaktorWarum Kontrollen versagen, obwohl sie eingerichtet sind.13′
Nach diesem Modul
- Sie benennen die fünf wichtigsten Fehlerklassen und je eine Gegenmaßnahme.
- Sie erkennen Verzerrung in Daten und in Ausgaben.
- Sie verstehen Prompt Injection als Angriffsfläche.
Modul 6
Recht, Normen und Verantwortung
EU AI Act, ISO/IEC 42001, Urheberrecht, Kennzeichnung
Sie müssen keine Juristin sein. Sie müssen erkennen, wann eine juristische Frage vorliegt, und wissen, wem Sie sie stellen. Dieses Modul liefert die Landkarte.
AILit-Abdeckung:SHP-4CRE-3CRE-4
- Der EU AI Act in der PraxisRisikoklassen, Rollen und die Pflichten, die Ihre tägliche Arbeit tatsächlich berühren.21′
- ISO/IEC 42001 und die Idee des ManagementsystemsWarum eine Norm für KI-Management existiert und was sie von einer Checkliste unterscheidet.17′
- Urheberrecht, Kennzeichnung und GeschäftsgeheimnisseWem gehört der Output, was muss gekennzeichnet werden, und was riskieren Sie beim Hochladen fremder Werke?18′
Nach diesem Modul
- Sie ordnen Anwendungsfälle grob in die Risikologik des EU AI Act ein.
- Sie kennen den Zweck eines KI-Managementsystems nach ISO/IEC 42001.
- Sie berücksichtigen Urheberrecht und Kennzeichnungspflichten.
Modul 7
KI in der eigenen Arbeit verankern
Anwendungsfälle finden, bewerten, einführen
Kompetenz zeigt sich darin, aus vielen Möglichkeiten die wenigen tragfähigen auszuwählen und sie sauber einzuführen. Dieses Modul liefert das Handwerkszeug dafür.
AILit-Abdeckung:MAN-1MAN-2SHP-2
- Anwendungsfälle finden und priorisierenVon der Tätigkeitsanalyse zur Kandidatenliste — in einem halben Tag machbar.18′
- Einführung, die hältWarum Werkzeuge scheitern, obwohl sie funktionieren — und was dagegen hilft.16′
- Zusammenarbeit, Rollen und WeiterentwicklungWie sich Ihre Rolle verändert und wohin Ihr nächster Schritt führen kann.14′
Nach diesem Modul
- Sie identifizieren und priorisieren Anwendungsfälle strukturiert.
- Sie schätzen Nutzen inklusive Prüfaufwand realistisch.
- Sie führen Werkzeuge so ein, dass sie genutzt werden.
Modul 8
Prüfungsvorbereitung
Aufbau, Bewertung, Übungsstrategie
Dieses Modul erklärt, wie die Zertifizierungsprüfung aufgebaut ist, was bewertet wird und wie Sie sich effizient vorbereiten. Der Kurs ist frei zugänglich; die Prüfung ist der eigentliche Nachweis.
- Aufbau und Bewertung der PrüfungWas Sie erwartet, wie bewertet wird und was ausdrücklich nicht geprüft wird.12′
- Lernstrategie für die letzten TageEin Vorgehen, das gezielt auf Anwendungsfragen vorbereitet statt auf Auswendiglernen.12′
Nach diesem Modul
- Sie kennen Aufbau, Dauer und Bestehensgrenze.
- Sie wissen, welche Kompetenzbereiche gewichtet werden.
- Sie haben eine konkrete Lernstrategie für die letzten Tage.
Kurs und Prüfung sind getrennt
Der Kurs ist frei zugänglich und keine Zulassungsvoraussetzung. Die Wissenschecks in den Lektionen sind formativ: Sie unterstützen das Lernen und haben keinerlei Wirkung auf Prüfungsergebnis oder Zertifizierung. Über die Kompetenz entscheidet allein die Prüfung.