TU BERLIN ACADEMY FOR PROFESSIONAL EDUCATION
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ZEITRAUM

TBD
KURSDAUER

2 Tage
SPRACHE

Englisch
STANDORT

Berlin
ABSCHLUSS

Teilnahmebescheinigung
LERNFORMAT

in Präsenz

LEHRENDE*R


Prof. Dr. Hamid Mostofi
KOSTEN

1.190€

Anerkannt als Bildungszeit
Kategorie: Schlagwort:

GENERATIVE KI AM ARBEITSPLATZ – KOMPAKTKURS

Optimieren Sie Ihre Arbeitsabläufe: Meistern Sie generative KI für die professionelle Verwaltung.

In der heutigen Organisationslandschaft ist die Bewältigung riesiger Dokumentationsmengen und komplexer interner Prozesse eine ständige Herausforderung. Dieser zweitägige Intensivkurs an der TU Berlin Academy schließt die Lücke zwischen modernster Technologie und exzellenter Verwaltungsarbeit. Speziell für Fachkräfte ohne Informatik-Hintergrund konzipiert, erhalten Sie ein klares, praktisches Verständnis dafür, wie Large Language Models (LLMs) Ihren Arbeitsalltag transformieren können. Von der Automatisierung von Berichtszusammenfassungen über die Optimierung der internen Kommunikation bis hin zum Entwurf smarter Workflow-Tools lernen Sie, generative KI verantwortungsbewusst und effektiv einzusetzen. Machen Sie den Schritt in die Zukunft der Verwaltung und machen Sie KI zu Ihrem zuverlässigsten Co-Piloten.

Lernziele

Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:
  • Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz und der generativen KI zu verstehen.
  • Die Prinzipien hinter Large Language Models (LLMs) zu begreifen.
  • Effektiv mit KI-Systemen durch strukturierte Prompting-Techniken zu interagieren.
  • Grundlegende Prinzipien der Python-Programmierung im Kontext KI-gestützter Tools zu verstehen.
  • Zu untersuchen, wie KI Verwaltungs- und Organisationsaufgaben unterstützen kann.

Inhalt

Modul 1 – Einführung in Künstliche Intelligenz in Organisationen
  • Was ist KI?
  • Was ist generative KI?
  • Übersicht über aktuelle KI-Technologien
  • Large Language Models (LLMs) und ihre Fähigkeiten
  • Chancen und Grenzen von KI-Systemen
  • KI in organisatorischen Umgebungen
Modul 2 – Generative KI und Large Language Models verstehen
  • Konzeptioneller Überblick über LLMs
  • wie KI-Systeme aus Daten lernen
  • Modellgrenzen und Unsicherheiten
  • Verständnis von Halluzinationen
  • kritische Bewertung von KI-Ergebnissen
Modul 3 – Prompt Engineering für den professionellen Einsatz
  • Was ist Prompting?
  • Aufbau effektiver Prompts
  • Role Prompting (Rollen-Zuweisung)
  • Design von Kontext und Anweisungen
  • iterative Verfeinerung von Prompts
  • Prompt-Vorlagen für berufliche Aufgaben
Modul 4 – KI-gestützte Informationsverarbeitung
  • Arbeit mit großen Textdokumenten
  • Extraktion strukturierter Informationen
  • KI-unterstützte Zusammenfassungen
  • Organisation von Textinformationen
  • Unterstützung analytischer Aufgaben durch KI

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Projektmanager*innen, Politikanalyst*innen, Führungskräfte und Teamleiter*innen, Angestellte im öffentlichen Sektor sowie Verwaltungspersonal.

Dieser Kurs ist gemäß § 10 (5) Berliner Bildungszeitgesetz (BiZeitG) anerkannt.

Teilnahmevoraussetzungen

Es sind keine Vorkenntnisse in Programmierung, Informatik oder KI erforderlich.

Technische Anforderungen: Für die aktiven Übungseinheiten ist ein eigener Laptop mit Administratorrechten (zur Installation spezifischer Programme) zwingend erforderlich.

Termine

Der Kurs findet in Berlin vom 6. Juli bis 7. Juli 2026 statt. Die Kurssprache ist Englisch.

LEHRPERSON

Prof. Dr. Hamid Mostofi

Prof. Dr. Hamid Mostofi ist Professor für Data Science und Künstliche Intelligenz an der SRH Berlin University of Applied Sciences sowie Senior Researcher und Projektleiter an der TU Berlin, wobei sein Schwerpunkt auf der Anwendung von KI in wirtschaftlichen und sozioökonomischen Kontexten liegt.

Sein Forschungsinteresse gilt der Anwendung von Data-Science-Techniken und Künstlicher Intelligenz auf Nachhaltigkeitskonzepte unter Berücksichtigung von gesellschaftlicher Akzeptanz, Wahrnehmung und Einstellung sowie sozioökonomischen Faktoren.

Er schloss seine Promotion an der TU Berlin mit der Note „Summa cum laude“ ab. Während seiner Promotion arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Berlin und war an Projekten des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) sowie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) beteiligt.

Seit 2024 ist er Arbeitspaketleiter des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Mittelstand-Digital Zentrums Tourismus (MDZT), das sich mit der Stärkung von KMU durch den Einsatz von KI und Digitalisierung in Deutschland befasst. Zudem war er Gastwissenschaftler an der University of California, Berkeley (UC Berkeley).

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