Kursplan

    1. Intro

    1. ✅ Klare und strukturierte Prompts mit Kontext und Beispielen

    2. ✅ Ergebnisse durch menschliche Expertise verifizieren und kritisch bewerten

    3. ✅ Datenschutz und (falls vorhanden) interne Richtlinien wahren

    4. ✅ Spezialisierte Tools und Modelle kennen und adäquat einsetzen

    5. ✅ Transparenz über KI-Nutzung schaffen und Vertrauen stärken

    1. ❌ Allein auf das Modell vertrauen und Überschätzen der Modellkompetenz

    2. ❌ Bias und Fehlinformationen/Halluzinationen ignorieren

    3. ❌ Nachlässiger Umgang mit vertraulichen Daten

    4. ❌ Unkritisches Weitergeben potenziell schädlicher Inhalte

    5. ❌ Einsatz ohne Rücksicht auf Eignung oder ohne Aufsicht

    1. Quiz: Best Practices im Umgang mit Generativer KI

Über den Kurs

  • 10 Lektionen
  • 20 Minuten
  • Kurszertifikat

Generative KI - Best Practices

Sicher, kompetent und verantwortungsbewusst mit KI arbeiten – das ist das Ziel! In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie personenbezogene Daten schützen, rechtliche Vorgaben wie Datenschutzgesetze und Urheberrecht einhalten und Geschäftsgeheimnisse wahren. Sie erfahren, warum interne Richtlinien wichtig sind, wie Sie KI-generierte Inhalte kritisch prüfen und ethische Herausforderungen erkennen. Außerdem geht es um den gezielten Aufbau von KI-Kompetenz und die Berücksichtigung von Nutzungsbedingungen, damit Sie KI-Tools sicher und effektiv einsetzen können.

  • Sicherer KI-Einsatz: Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse und Nutzungsbedingungen beachten, um Risiken zu vermeiden.

  • Qualität & Kontrolle: KI-Ergebnisse hinterfragen, Halluzinationen erkennen und Fachwissen einbinden.

  • Effiziente Nutzung: Klare Prompts und die richtigen Tools für optimale Ergebnisse einsetzen.

  • Transparenz & Ethik: KI-generierte Inhalte kennzeichnen, ethische Aspekte berücksichtigen und Richtlinien einhal

Instructor(s)

Michael Bücker

Professor für Data Science

Michael Bücker ist Professor für Data Science an der Münster School of Business (MSB) der FH Münster und Co-Founder von regulaid. Außerdem ist er Vorstand des Instituts für Prozessmanagement und Digitale Transformation (IPD) an der FH Münster. In seiner Forschung befasst er sich vor allem mit Anwendungen von Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz (KI) sowie mit interpretierbaren KI-Verfahren (Explainable AI). Er hat an der Technischen Universität Dortmund in Statistik promoviert. Zuvor war er bei McKinsey & Company als Experte für Daten und KI sowie als Projektmanager tätig. In dieser Rolle unterstützte er Unternehmen weltweit dabei, datengesteuerte Arbeitsweisen zu etablieren und entwickelte auf Basis von Machine Learning und KI innovative Lösungen für betriebliche Fragestellungen.

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