LLM Workshop – Large Language Models verstehen und nutzen

Praxisanteile

• Hands-on Übungen mit LLMs (strukturierte Prompts, Analyseaufgaben, Textautomatisierung)
• Entwicklung einfacher LLM-basierter Workflows
• Mini-Demo: Aufbau eines einfachen Q&A-Systems mit Wissensbasis (konzeptionell oder Low-Code)

Schwerpunkte

• Grundlagen moderner Large Language Models (Transformer-Architektur, konzeptionell erklärt)
• Wie LLMs trainiert werden (Pretraining, Fine-Tuning, Alignment, verständlich aufbereitet)
• Stärken, Schwächen und typische Fehlerquellen (Halluzinationen, Bias, Kontextgrenzen)
• Prompt Engineering: strukturierte und reproduzierbare Eingaben
• Einsatz von LLMs in Unternehmensprozessen
• Einführung in Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Konzeptniveau
• Tool-Integration und einfache Automatisierung mit LLMs
• Sicherheits- und Datenschutzaspekte bei der Nutzung von LLMs
• Grenzen der Zuverlässigkeit und Methoden zur Qualitätssicherung
• Praxisbeispiele aus den Bereichen Dokumentation, Analyse, Kommunikation und Wissensmanagement

Lernziele

• die grundlegende Funktionsweise von Large Language Models erklären
• typische Einsatzszenarien für LLMs im Unternehmen identifizieren
• effektive und reproduzierbare Prompts erstellen
• Risiken und Grenzen von LLMs (z. B. Halluzinationen) erkennen und berücksichtigen
• LLMs sinnvoll in Geschäftsprozesse integrieren
• den konzeptionellen Aufbau von RAG-Systemen verstehen
• Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz bei LLM-Nutzung einschätzen

Zielgruppe

• Fach- und Projektmitarbeiter mit KI-Anwendungsinteresse
• Produktmanager und Business Analysten
• Entwickler mit Einstieg in KI/LLMs
• Innovations- und Digitalisierungsverantwortliche
• Technisch interessierte Führungskräfte
• Teilnehmer aus IC-805-G-01 oder IC-805-G-02, die tiefer einsteigen möchten

Voraussetzungen