Power of Generative AI — GPT, GANs, Deep Learning

Power of Generative AI ist ein praxisorientierter Kurs, der Fachleute und Einsteiger in die Welt der generativen Künstlichen Intelligenz einführt. Im Mittelpunkt stehen die zwei prägendsten Modellklassen der modernen KI: Transformer-basierte Sprachmodelle wie GPT und Generative Adversarial Networks (GANs). Der Kurs vermittelt sowohl das theoretische Fundament – Architektur, Training und Evaluierung dieser Modelle – als auch praktische Anwendungen in Text-, Bild- und Musikgenerierung. Darüber hinaus beleuchtet der Kurs kritisch die ethischen und gesellschaftlichen Implikationen generativer KI, von Desinformation über Urheberrecht bis hin zu Bias in KI-Systemen. Der Kurs schließt mit einem international anerkannten Zertifikat ab.

Modul 1 – Deep-Learning-Grundlagen und neuronale Netze Generative KI baut auf den Fundamenten des Deep Learning auf. Dieses Modul legt das konzeptuelle Fundament: Teilnehmende verstehen, wie neuronale Netze Daten verarbeiten, wie der Trainingsvorgang funktioniert und warum tiefe Netze so mächtig und zugleich so ressourcenhungrig sind.

• Aufbau neuronaler Netze: Neuronen, Schichten, Aktivierungsfunktionen und Feedforward-Architektur
• Backpropagation und Gradientenabstieg als Lernmechanismen
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung im Überblick
• Recurrent Neural Networks (RNNs) und deren Schwäche bei langen Sequenzen
• Overfitting, Underfitting und Regularisierungsstrategien
• Hardware und Cloud-Ressourcen für das Training großer Modelle

Modul 2 – Transformer-Modelle und GPT-Architektur Die Transformer-Architektur hat das Feld des maschinellen Lernens revolutioniert. Dieses Modul erklärt, wie Transformer funktionieren, was den Attention-Mechanismus so leistungsfähig macht, und wie GPT-Modelle auf diesem Fundament aufbauen, um Texte zu erzeugen, die menschlichem Schreiben täuschend ähnlich sind.

• Attention-Mechanismus: Self-Attention, Multi-Head-Attention und positionale Kodierung
• Encoder-Decoder-Architektur im Vergleich zu Decoder-Only-Modellen wie GPT
• Pretraining und Fine-Tuning: von großen Sprachmodellen zu spezialisierten Anwendungen
• Prompt Engineering Techniken: Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought Prompting
• Grenzen von Sprachmodellen: Halluzinationen, Kontextfenster und Aktualitätsschranken
• Überblick über aktuelle Sprachmodelle und deren Einsatzgebiete in der Unternehmenspraxis

Modul 3 – Generative Adversarial Networks (GANs) und Bildgenerierung GANs waren ein Paradigmenwechsel in der generativen KI und ermöglichen heute hyperrealistische Bildgenerierung, Style-Transfer und Daten-Augmentierung. Dieses Modul erklärt das Spieltheoretische Grundprinzip von GANs und beleuchtet fortgeschrittene GAN-Varianten und deren Anwendungen.

• Das GAN-Grundprinzip: Generator vs. Diskriminator im Wettbewerb
• Trainingsinstabilität und bekannte GAN-Probleme: Mode Collapse und Vanishing Gradients
• Varianten: DCGAN, StyleGAN, CycleGAN und Conditional GAN im Vergleich
• Diffusionsmodelle als Alternative zu GANs: Stable Diffusion und DALL-E im Überblick
• Anwendungen: Bildsynthese, Datenerweiterung, Style-Transfer und Face-Swapping
• Evaluierungsmetriken für generierte Bilder: FID-Score, Inception-Score und visuelle Inspektion

Modul 4 – Ethik, Gesellschaft und verantwortungsvoller Einsatz generativer KI Generative KI ist kein neutrales Werkzeug. Ihre Fähigkeit, überzeugende Texte, Bilder und Audioinhalte zu erzeugen, birgt erhebliche Risiken für Gesellschaft, Demokratie und Privatsphäre. Dieses Modul beleuchtet diese Risiken sachlich und diskutiert, wie Entwickler, Unternehmen und Gesetzgeber darauf reagieren.

• Desinformation und Deepfakes: technische Grundlagen und gesellschaftliche Konsequenzen
• Bias in generativen Modellen: Ursachen, Auswirkungen und Gegenmaßnahmen
• Urheberrecht und Datenschutz beim Training auf urheberrechtlich geschützten Daten
• EU-KI-Verordnung (AI Act) und regulatorische Rahmenbedingungen für KI-Anwendungen
• Transparenz und Erklärbarkeit: Wie kommuniziert man KI-Entscheidungen an Nutzer?
• Nachhaltigkeitsaspekte: Energieverbrauch großer KI-Modelle und ökologische Verantwortung

Praktische Anwendungen und Abschluss Im Abschlussmodul wenden Teilnehmende das Gelernte auf praxisnahe Szenarien an. Sie evaluieren generative KI-Anwendungen kritisch, entwickeln Einsatzkonzepte für ihr berufliches Umfeld und bereiten sich gezielt auf die abschließende Zertifizierungsprüfung vor.

• Anwendungsszenarien für generative KI in Marketing, Entwicklung, Design und Kundenkommunikation
• Aufbau einfacher Pipelines mit Hugging-Face-Modellen und vortrainierten APIs
• Bewertung von Produkten und Diensten auf Basis generativer KI: Make-vs.-Buy-Entscheidungen
• Implementierungsrisiken und Governance-Frameworks für KI-Projekte im Unternehmen
• Prüfungssimulationen und gezielte Nacharbeit prüfungsrelevanter Konzepte
• Analyse häufig falsch beantworteter Fragen und thematische Vertiefung
• Diskussion aktueller Entwicklungen: multimodale Modelle, KI-Agenten und die Zukunft der KI
• Tipps zur Prüfungsstrategie und zum Zeitmanagement unter Prüfungsbedingungen
• Karriereperspektiven im KI-Umfeld: Prompt Engineer, AI Engineer und Machine-Learning-Spezialist
• Individuelle Beratung zu Jobsuche, Bewerbungsunterlagen und Weiterbildungsplanung
• Empfehlungen für vertiefende Ressourcen: Paper, Online-Kurse und Community-Plattformen
• Erstellung eines persönlichen KI-Lernpfads für die Zeit nach dem Kurs

Der Kurs legt besonderen Wert auf ein kritisches und reflektiertes Verständnis generativer KI. Absolventinnen und Absolventen können nicht nur erklären, wie diese Technologien funktionieren, sondern auch bewerksstelligen, wo ihr Einsatz sinnvoll ist, wo Risiken bestehen, und wie man diese verantwortungsbewusst managt.

Der Kurs richtet sich an Personen mit technischer Affinität, die ein fundiertes Verständnis generativer KI aufbauen wollen, sowie an Fachleute, die KI-Projekte in ihrem Unternehmen konzipieren oder steuern.

• Softwareentwickler, die KI-Funktionalitäten in ihre Produkte integrieren wollen
• Data Scientists und Machine-Learning-Einsteiger, die ihr Wissen auf generative Modelle ausweiten
• Technisch affine Produktmanager und Digital-Strategen mit Interesse an KI-Einsatzszenarien
• KI-Enthusiasten mit soliden Grundkenntnissen, die ein strukturiertes Lernprogramm suchen
• IT-Berater und Consultants, die Kunden im Bereich generativer KI kompetent beraten wollen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format durchgeführt, das Online-Selbstlernphasen mit betreuten Seminarphasen kombiniert. Reine Online-Seminar-Formate stehen als Alternative zur Verfügung. Konzeptvorträge wechseln mit Live-Demonstrationen aktueller KI-Modelle, Fallstudien aus der Praxis und praktischen Übungseinheiten ab. Teilnehmende erhalten Zugang zu Übungsmaterialien, Prüfungssimulationen und Ansprechpartnern für Rückfragen.

Der Kurs dauert in der Regel zwei bis sechs Wochen, abhängig vom Lernformat und den individuellen Vorkenntnissen. Vollzeitformate ermöglichen eine kompaktere Zeitplanung, Teilzeitformate erlauben eine berufsbegleitende Weiterbildung. Die enthaltene Prüfung wird nach Abschluss der Lernphasen abgelegt. Der genaue Zeitrahmen wird im individuellen Beratungsgespräch vor Kursbeginn festgelegt.

Nach erfolgreich abgelegter Prüfung erhalten Teilnehmende ein international anerkanntes Herstellerzertifikat im Bereich Generative AI sowie ein Lehrgangszertifikat des Schulungsanbieters. Beide Nachweise dokumentieren die erworbene Expertise und sind am Arbeitsmarkt als Qualifikationsnachweis anerkannt. Die Prüfung ist im Kurspaket enthalten.

Generative KI ist die vielleicht transformativste Technologie der Gegenwart. Unternehmen aller Branchen experimentieren mit GPT-basierten Tools, automatisierten Content-Pipelines und KI-gestützten Produkten. Fachkräfte, die sowohl die technische Funktionsweise als auch die praktischen Anwendungsmöglichkeiten kennen, sind in diesem Umfeld besonders wertvoll und gefragter denn je. Der Kurs vermittelt das strukturierte Wissen, das notwendig ist, um generative KI nicht nur passiv zu nutzen, sondern aktiv zu gestalten: Sei es durch die Entwicklung eigener Anwendungen, die strategische Beratung von Unternehmen oder die verantwortungsvolle Governance von KI-Projekten. Das kritische Verständnis ethischer Implikationen macht Absolventinnen und Absolventen zu kompetenten Ansprechpartnerinnen für alle Fragen rund um vertrauenswürdige KI. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Je nach individueller Situation kommen auch Förderungen nach dem Qualifizierungschancengesetz, Leistungen der Deutschen Rentenversicherung oder Berufsförderungsmittel der Bundeswehr infrage. Das Beratungsgespräch vor Kursbeginn klärt, welche Förderung im konkreten Fall passend ist.