KI verstehen und nutzen
Die Fortbildung beginnt am 10. November 2025 mit einem technischen Vorkurs zu den eingesetzten Tools. Schon hier wird klar: Es geht nicht um abstrakte Zukunftsvisionen, sondern um konkret nutzbares Know-how. Ab dem ersten Tag wird darauf aufgebaut, wie künstliche Intelligenz – und insbesondere künstliche neuronale Netze – strukturiert funktioniert und wo ihre Grenzen liegen.
Materialwissenschaft im Fokus: KI trifft Werkstoffe
Am zweiten Tag steht der Werkstoffbereich im Mittelpunkt. Teilnehmende erhalten Einblicke in den aktuellen Stand der KI-Anwendungen in Materialwissenschaft und Werkstofftechnik. Wo kann KI heute schon eingesetzt werden – und was ist realistisch machbar? Die Fortbildung liefert hierzu wissenschaftlich fundierte, zugleich anwendungsnahe Perspektiven.
Sprachmodelle als Werkzeug: LLMs verstehen und einsetzen
Am Mittwoch beginnt der Kernteil zur Arbeit mit Large Language Models. Die Teilnehmenden lernen, wie LLMs Informationen aus großen Textmengen filtern, Inhalte strukturieren und Muster erkennen. Ein zentrales Thema: Prompt Engineering. Denn nur wer weiß, wie Anfragen an die KI formuliert werden müssen, kann sie auch gezielt einsetzen. In begleitenden Übungen wird dies direkt ausprobiert.
APIs, Frameworks und Agenten: Infrastruktur für den produktiven Einsatz
Die Fortbildung geht über reine Anwendung hinaus und zeigt auf, wie sich LLMs in bestehende Systemlandschaften integrieren lassen – von Cloud-Varianten bis zum Self-Hosting. Besonderes Augenmerk liegt auf der Kombination externer Wissensquellen mit LLMs, etwa durch Retrieval Augmented Generation (RAG). Auch Agenten und Multi-Agentensysteme werden behandelt – inklusive Tools und konkreter Anwendungsbeispiele.
Vertrauen in KI: Korrektheit, Erklärbarkeit und Verantwortung
Am letzten Tag rückt die kritische Reflexion in den Vordergrund. Was heißt es, wenn KI falsche Schlüsse zieht? Wie lassen sich Ergebnisse nachvollziehbar gestalten? Und welche technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen sind dabei relevant? In einer abschließenden Übung werden Werkstoffdaten mithilfe semantischer Suche interaktiv analysiert – ganz im Sinne des Mottos: „Mit eigenen Daten chatten“.
Fazit: KI-Kompetenz als strategischer Vorteil
Wer datenintensive Prozesse gestalten will, braucht ein tiefes Verständnis der Werkzeuge – und ihrer Grenzen. Die Fortbildung vermittelt genau das: solides Grundlagenwissen, technische Umsetzungskompetenz und praxisnahe Anwendung. So können Teilnehmende neue Potenziale in ihren Daten erschließen und gezielt eigene KI-Projekte auf den Weg bringen. Melden Sie sich noch heute an!