Generative-AI-Einsteigerkurs: GPT, GANs, VAEs, Diffusion-Modelle für Text- und Bildgenerierung — mit ethischen Überlegungen.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Generative KI ist die spannendste Tech-Entwicklung der letzten Jahre — ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion und Claude haben in 24 Monaten Branchen transformiert, die vorher als „KI-resistent" galten (Marketing, Design, Software-Entwicklung, Recht). Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen und Anwendungen generativer Modelle. Block Generative AI-Übersicht: Diskriminative vs. Generative Modelle, Geschichte (von Markov-Ketten über LSTMs bis Transformer), aktuelle Anwendungsgebiete (Text, Bild, Audio, Video, Code, 3D), Hype vs. Realität, ChatGPT-Effekt und seine Folgen. Block Generative Pre-trained Transformer (GPT): Transformer-Architektur konzeptionell (Attention, Self-Attention, Multi-Head, Position Encoding), Pre-Training und Fine-Tuning, In-Context Learning, Few-Shot vs. Zero-Shot, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) als entscheidender GPT-3.5/4-Schritt. Modelle im Vergleich (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, Claude 3.5, Claude 4, Gemini 1.5/2.0, Llama 3/4, Mistral). Block Praktische LLM-Nutzung: OpenAI API, Anthropic API, Google Gemini API — wie integriere ich LLMs in eigene Anwendungen? Prompt Engineering (System Prompts, Few-Shot Examples, Chain-of-Thought, Self-Consistency), Streaming, Function Calling / Tool Use, Token-Limits und Cost-Management. Block Retrieval Augmented Generation (RAG): Konzept (LLM + eigene Datenbank), Vector Embeddings (OpenAI ada-002, Cohere, Sentence-BERT), Vector-Databases (Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant, pgvector), LangChain und LlamaIndex als Frameworks, Chunking-Strategien, Re-Ranking. Block Generative Adversarial Networks (GANs): Generator vs. Discriminator als „Spiel", Training-Dynamiken (Mode Collapse, Vanishing Gradient), Anwendungen (Bildgenerierung mit StyleGAN, Style Transfer, Image-to-Image-Translation mit Pix2Pix und CycleGAN, Super-Resolution). Block Variational Autoencoders (VAEs): Encoder-Decoder mit latentem Raum, Reparameterization Trick, generative Eigenschaften, Vergleich zu GANs (VAE: stabiler Training, GANs: schärfere Bilder). Block Diffusion-Modelle (modernste Bildgenerierung): Forward-Process (Noise hinzufügen), Reverse-Process (Lernmodell entrauscht), DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion, ControlNet für Steuerung. Block Text-zu-Bild und Bild-zu-Bild: Prompt-Engineering für Bilder, Negative Prompts, Inpainting, Outpainting, Image-to-Image, LoRAs für Custom-Modelle. Block Ethische Überlegungen: Bias in Trainingsdaten, Urheberrecht (Trainingsdaten-Klagen), Deepfakes und Missbrauch, KI-Akt EU, verantwortungsvolle KI-Entwicklung.
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Nicht von Grund auf — das kostet Millionen. Sie lernen Fine-Tuning (deutlich günstiger) und vor allem RAG (nutzt Pre-trained LLMs mit eigenen Daten).
Alle drei werden behandelt. OpenAI als Marktführer, Anthropic für sicherheits-kritische Anwendungen, Open Source (Llama, Mistral) für Datenresidenz und Cost.
Python ist Standard. JavaScript/TypeScript für Web-Frontends mit OpenAI/Anthropic-SDK ebenfalls behandelt.
Ja, sehr stark gefördert. GenAI-Skills sind Top-Förder-Thema. AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG, bAvH.
Praxisorientierter Einstieg ins Reinforcement Learning mit AWS DeepRacer: SageMaker, Lambda, EC2 Deep Learning AMI. Hands-on KI-Kompetenz mit Cloud-Infrastruktur.
Praxis-Kurs für KI-gestützte Kreativ-Workflows: Adobe Photoshop mit Generative Fill, Canva AI, ChatGPT für Werbetexte, KI-Bildgenerierung. Für Mediengestalter und Marketing-Profis.
Einstieg KI und Data Science: CRISP-DM, Big Data, RPA, KI-Algorithmen. Für Quereinsteiger:innen in Tech-Berufe.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
KI-Management strategisch + AWS-ML technisch: SageMaker, DeepRacer, Reinforcement Learning, Lambda, EC2.