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KI-Kompetenz an Hochschulen
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Ankündigungen
1.0 Einführung
1.1 Grundlagen: Wie KI arbeitet
1.2 KI-Typen: Schwache vs. starke KI
1.3 Wie Maschinen lernen: Neuronale Netze, Deep Learning und LLMs
1.4 Gesellschaftliche Dimensionen von KI
1.5 Vertiefung: Geschichte der Künstlichen Intelligenz
📋 Test: 1. KI verstehen: Grundlagen und Begriffe
2.0 Einführung
2.1 Generative KI: Potenziale und Verantwortung
2.2 ChatGPT im Hochschulkontext
2.3 Microsoft Copilot: KI-Unterstützung in Word, Excel & Co.
2.4 Open-Source-Lösung HAWKI
2.5 Prompting: Zu besseren Ergebnissen
2.6 Vertiefung: KI-Einsatz in der Lehre
2.7 Vertiefung: KI-Modelle lokal nutzen
📋 Test: KI-Tools im Hochschulalltag
3.0 Einführung
3.1 Urheberrecht
3.2 Datenschutz
3.3 Prüfungsrecht
3.4 Ethische Grundprinzipien
3.5 Reflexion und Verantwortung
📋 Test: Rechtliche und ethische Anforderungen
4.0 Einführung
4.1 Ziele, Anlass und Bedeutung
4.2 Stufenweise Einführung und zentrale Fristen
4.3 KI-Systeme im Risikovergleich
4.4 Auswirkungen auf den Hochschulbereich
5.0 Einführung
5.1 Hochrisikosysteme an Hochschulen
5.2 KI-Governance an Hochschulen
5.3 Empfehlungen für die Hochschullehre
5.4 Besonderheiten für die Forschung
5.5 KI in der Hochschulverwaltung
KI-Policy-Generator
OpenAI-Chat