Wie wir große Sprachmodelle vermitteln

Unser Ansatz verbindet strukturiertes Lernen mit flexiblen Formaten. Jeder Teilnehmer findet seinen eigenen Weg zu KI-Kompetenz – egal ob in der Gruppe oder im Einzelunterricht.

Unsere Grundprinzipien

Praxisorientierung

Wir arbeiten mit echten Anwendungsfällen und konkreten Projekten. Theoretisches Wissen wird direkt in die Praxis umgesetzt, damit Sie sofort produktiv arbeiten können.

Individuelle Geschwindigkeit

Jeder lernt anders. Unsere Struktur erlaubt es Ihnen, Ihr Tempo selbst zu bestimmen und bei Bedarf intensiver in bestimmte Themen einzusteigen.

Aktive Teilnahme

Frontalunterricht ist selten. Stattdessen arbeiten Sie aktiv mit, stellen Fragen und entwickeln eigene Lösungsansätze unter Anleitung erfahrener Dozenten.

Kontinuierliches Feedback

Regelmäßige Rückmeldungen helfen Ihnen, Fortschritte zu erkennen und gezielt an Schwachstellen zu arbeiten. So bleibt Ihr Lernweg transparent.

Flexible Formate

Sie entscheiden, ob Sie in der Gruppe lernen oder individuelle Betreuung bevorzugen. Beide Wege führen zum Ziel, nur die Dynamik unterscheidet sich.

Langfristige Perspektive

Wir vermitteln nicht nur aktuelles Wissen, sondern auch die Fähigkeit, sich in einem sich schnell entwickelnden Feld selbstständig weiterzubilden.

Strukturiertes Lernen mit Spielraum

Unsere Kurse folgen einem klaren Aufbau, lassen aber Raum für individuelle Schwerpunkte. Sie durchlaufen definierte Module, die aufeinander aufbauen und gleichzeitig Vertiefungsmöglichkeiten bieten.

Besonders wichtig ist uns die Balance zwischen Anleitung und Eigenständigkeit. Sie bekommen klare Orientierung, entwickeln aber Ihre eigenen Lösungen.

Modularer Aufbau mit klaren Lernzielen für jede Einheit
Kombinierte Gruppen- und Einzelarbeit je nach Thema
Praktische Übungen mit realen Datensätzen und Szenarien
Regelmäßige Checkpoints zur Überprüfung des Lernfortschritts
Optionale Vertiefungsmaterialien für interessierte Teilnehmer

Teilnehmer arbeiten gemeinsam an KI-Projekten in modernem Lernumfeld

Ihr persönlicher Lernpfad

Einstufung und Zielsetzung

Wir beginnen mit einem Gespräch über Ihre Vorkenntnisse und Ziele. Daraus entwickeln wir gemeinsam einen ersten Lernplan, der zu Ihrem Zeitbudget und Ihren Interessen passt.

Kernthemen und Grundlagen

Sie erarbeiten sich die wesentlichen Konzepte großer Sprachmodelle – von Funktionsweise über Prompt-Engineering bis zu praktischen Anwendungen. Diese Phase bildet das Fundament.

Praktische Anwendung

Sie setzen Ihr Wissen in konkreten Projekten um. Dabei entstehen erste eigene Lösungen, die Sie präsentieren und mit anderen diskutieren können.

Vertiefung und Spezialisierung

Je nach Interesse fokussieren Sie sich auf bestimmte Bereiche – etwa Automatisierung, Content-Erstellung oder Datenanalyse mit LLMs. Hier wird es besonders praxisnah.

Dozent gibt persönliches Feedback zu KI-Projekt

Begleitung durch erfahrene Dozenten

Unsere Instruktoren haben praktische Erfahrung mit großen Sprachmodellen in verschiedenen Kontexten. Sie vermitteln nicht nur Theorie, sondern teilen auch Einsichten aus ihrer täglichen Arbeit.

Das bedeutet konkrete Tipps, ehrliche Einschätzungen und realistische Perspektiven auf das, was mit aktuellen Technologien möglich ist.

Live-Feedback

Direkte Rückmeldung während der Sessions hilft Ihnen, schnell zu lernen und Fehler frühzeitig zu korrigieren.

Code-Reviews

Ihre praktischen Arbeiten werden besprochen und optimiert. So entwickeln Sie von Anfang an gute Arbeitsgewohnheiten.

Offene Sprechstunden

Bei Fragen oder Problemen außerhalb der regulären Zeiten können Sie individuelle Termine vereinbaren.

Projektbegleitung

Ihre eigenen Ideen werden unterstützt und durch konstruktives Feedback weiterentwickelt.

Wer Sie begleitet

Maja Vestergaard

Dozentin für LLM-Anwendungen

Maja arbeitet seit vier Jahren mit großen Sprachmodellen und hat zahlreiche Automatisierungsprojekte umgesetzt. Sie legt Wert auf praktische Relevanz und klare Erklärungen.

Finn O'Brien

Spezialist für Prompt-Engineering

Finn hat verschiedene Teams bei der Integration von LLMs in bestehende Workflows begleitet. Er vermittelt strukturierte Herangehensweisen und effektive Arbeitsweisen.