Kursinhalte
- KI-Grundlagen & Paradigmenwechsel — Chat vs. Agent, Vorteil Repository
- Datenschutz, DSGVO & IT-Sicherheit für KI im Betrieb
- Werkzeuge & Tech-Stack — IDE, Agent, GitHub, Terminal
- Git & Repos — Repository anlegen, strukturieren, GitHub CLI, Working Trees
- Prompting & Best Practices — VISION Prompt, Modell-Wahl, Auditierung
- Skills & MCP — Agenten mit Werkzeugen & Daten verbinden
- Roboter-Anbindung in der Praxis — Netzwerk/Subnetze, Wireshark, typische Fehler
- Workshop: Bauen eines eigenen Tools mit individueller Zielsetzung
- Lokale KI — LLM Modelle privat, kostenlos & offline nutzen
- RAG & eigene Wissensbasis — Dokumente durchsuchbar machen, lokale Pipeline
- Übergabe, Compliance & Security — Doku, Security-Audit, sicheres Teilen
Lernziele
- KI-Grundlagen verstehen und Chatbots, Agenten sowie repositorybasiertes Arbeiten unterscheiden.
- KI im Betrieb datenschutzkonform und sicher einsetzen.
- Repositories anlegen, strukturieren und mit Git, GitHub CLI und Working Trees verwalten.
- IDE, KI-Agent, GitHub und Terminal im Zusammenspiel nutzen.
- Aufgaben mit VISION-Prompts formulieren, passende Modelle wählen und Ergebnisse auditieren.
- KI-Agenten über Skills und MCP mit Werkzeugen und Datenquellen verbinden.
- Roboter ins Netzwerk integrieren und Verbindungsfehler mit Wireshark diagnostizieren.
- Ein eigenes KI-gestütztes Tool für eine individuelle Aufgabenstellung entwickeln.
- Lokale KI-Modelle privat, kostenlos und offline betreiben.
- KI-Projekte sicher dokumentieren, prüfen, teilen und übergeben.
Verfügbare Termine
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