Artificial Intelligence — AI-Driven Design, Execution and Automation

Dieser Kurs zeigt, wie generative KI das Design, die Prozessausführung und die Automatisierung verändert — mit praktischen Tools und Frameworks zur sofortigen Anwendung. AI-Driven Design (2 Wochen): Bild-Generation mit Midjourney v6, DALL-E 3, Stable Diffusion XL (lokal mit ComfyUI/Automatic1111) — Prompting-Techniken, Negative Prompts, Seeds für Reproduzierbarkeit, Image-to-Image, Inpainting, ControlNet für präzise Steuerung. Video-Generation mit Runway Gen-3, Pika, OpenAI Sora (sobald öffentlich), Stable Video Diffusion. Audio mit ElevenLabs (Stimm-Klone), Suno (Songs). 3D-Assets mit Meshy, Luma AI. Logo-/UI-Design mit Galileo AI, Uizard. Praktische Übung: Komplette Marketing-Kampagne mit AI generieren. AI-Execution & Automation (4 Wochen): LLM-Workflows mit ChatGPT/Claude/Gemini — Prompt Engineering, Chain-of-Thought, Few-Shot. Function Calling und Tool Use, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Vector-Datenbanken (Pinecone, Chroma). Workflow-Automatisierung mit n8n (Open-Source-Alternative zu Zapier, selbst-hostbar), Zapier, Make.com — Trigger, Actions, Filter, Code-Steps. RPA mit UiPath oder Power Automate Desktop. Agentic AI mit LangChain/LangGraph, CrewAI, AutoGen — Multi-Agent-Systeme, die mehrstufige Aufgaben autonom ausführen (z.B. Marktrecherche → Konkurrenz-Analyse → Report). Browser-Automation mit Browserbase + LLM (Web Scraping, Form Filling, Booking). E-Mail-Automatisierung (Inbox-Klassifikation, Auto-Reply mit Approval). MCP (Model Context Protocol) für Tool-Integration. Custom GPTs und Claude Projects für teamweise wiederverwendbare KI-Assistenten. Sicherheit & Governance (1 Woche): Prompt Injection, Data Leakage, EU AI Act-Compliance. Praxisbeispiele: Vertriebs-Outreach automatisiert, Content-Pipeline (Recherche → Draft → Bilder → Posting), interner Support-Bot mit RAG auf Confluence/Notion.