1. KI verstehen: Grundlagen und Begriffe
Abschnittsübersicht
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1. KI verstehen: Grundlagen und Begriffe
Künstliche Intelligenz ist längst Teil des Hochschulalltags – in der Lehre, in der Forschung, in der Verwaltung, im Studium. Aber was genau steckt dahinter?
In diesem Kapitel erhalten Sie einen leicht verständlichen Einstieg in die technischen Grundlagen von KI. Sie lernen zentrale Begriffe kennen, unterscheiden verschiedene Arten von KI-Systemen und werfen einen Blick auf Sprachmodelle. Ziel ist es nicht, Expert:in für Programmierung zu werden, sondern Zusammenhänge zu verstehen, Risiken zu erkennen und eigene Entscheidungen fundierter treffen zu können. Denn: Wer die Mechanismen hinter KI kennt, kann sie auch souverän im eigenen Kontext nutzen und die Folgen besser einordnen.
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Was ist Künstliche Intelligenz und wie funktionieren ChatGPT & Co. eigentlich? In diesem Abschnitt lernen Sie zentrale Grundbegriffe wie den Turing-Test, maschinelles Lernen, neuronale Netze und Bias kennen und erhalten einen Einblick in die Funktionsweise moderner KI-Modelle, ihre Fähigkeiten, Grenzen und gesellschaftlichen Auswirkungen.
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Welche Typen von Künstlicher Intelligenz gibt es und wie lernen Maschinen? In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie sich KI-Systeme nach Reichweite und Lernparadigma unterscheiden lassen, welche Verfahren im Hochschulkontext relevant sind und was hinter Begriffen wie "starke KI", "überwachtes Lernen" oder "Reinforcement Learning" steckt.
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Wie lernen neuronale Netze und was macht moderne KI-Systeme so leistungsfähig? In diesem Abschnitt erhalten Sie einen fundierten Einblick in die Funktionsweise von Deep Learning, den Aufbau von LLMs, aktuelle Trainingsmethoden und innovative Architekturen wie Transformer, Self-Prompting und Chain-of-Thought.
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Was kann generative KI und wie lässt sie sich sinnvoll an Hochschulen einsetzen? In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Tools zur Text-, Bild- oder Videogenerierung funktionieren, welche Potenziale sie für Lehre, Forschung, Verwaltung und Studium bieten und worauf bei Datenschutz, Urheberrecht und Transparenz zu achten ist.
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Was kann ChatGPT und wie lässt es sich sinnvoll in der Hochschule einsetzen? In diesem Abschnitt lernen Sie die Funktionsweise, Einsatzmöglichkeiten und Grenzen dieses KI-Tools kennen und erfahren, wie Sie es in Lehre, Verwaltung, Forschung und Studium reflektiert und datenschutzkonform nutzen können.
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Wie kann KI an Hochschulen sicher, transparent und bedarfsgerecht eingesetzt werden? In diesem Abschnitt lernen Sie mit HAWKI eine datenschutzkonforme Open-Source-Plattform kennen, die speziell für den Bildungsbereich entwickelt wurde, und erfahren, wie sie kollaboratives Arbeiten, wissenschaftliche Nachvollziehbarkeit und digitale Souveränität unterstützt.
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Wie kann Microsoft Copilot den Hochschulalltag erleichtern? In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie die KI-gestützten Funktionen in Word, Excel, PowerPoint & Co. gezielt einsetzen – zur Unterstützung in Lehre, Forschung, Verwaltung oder Studium – und worauf Sie bei Datenschutz, Prompt-Qualität und Ergebnisbewertung achten sollten.
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Wie formulieren Sie Prompts so, dass KI-Tools präzise und hilfreiche Ergebnisse liefern? In diesem Abschnitt lernen Sie zentrale Strategien und Gestaltungselemente für erfolgreiches Prompting kennen – inklusive praktischer Tipps, Frameworks und weiterführender Ressourcen für den Einsatz im Hochschulkontext.
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