Präsenz-Seminar

Wir erklären die wichtigsten Begriffe anhand alltäglicher Beispiele. Sie probieren KI aus, vergleichen Ergebnisse und lernen, gute von riskanten Antworten zu unterscheiden.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Generative KI, Large Language Models (LLM), Halluzinationen, Prompting

Ein Prompt ist der Arbeitsauftrag an die KI. Sie lernen, Aufgabe, Hintergrund, Ziel und gewünschtes Ausgabeformat so zu formulieren, dass brauchbare Ergebnisse entstehen.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Prompt Engineering, Kontext, Few-Shot Prompting, Iteration, Promptbibliothek

Sie bearbeiten typische Aufgaben wie Entwürfe, Zusammenfassungen, Vergleiche und Recherchen und entwickeln dafür wiederverwendbare, kontrollierbare Arbeitsmuster.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei KI-Assistenz, Wissensarbeit, Dokumentenanalyse, Zusammenfassung, Qualitätsprüfung

Sie beginnen bei Tabellen, Zeilen und Spalten. Danach wählen, filtern, sortieren, verbinden und verdichten Sie Daten. Unterschiede zwischen Standard-SQL, Oracle, MySQL und MariaDB werden dort erklärt, wo sie praktisch relevant sind.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Relationale Datenbank, Tabelle, Primärschlüssel, Fremdschlüssel, SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, NULL, DML

Laterale Führung bedeutet: Sie geben Orientierung und schaffen Zusammenarbeit, obwohl Ihnen niemand disziplinarisch unterstellt ist. Das Seminar verbindet marktübliche Führungsinstrumente mit konkreten Situationen aus Enterprise-IT, Projekten und verantwortlicher Skipperpraxis.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Laterale Führung, Stakeholder, Mandat, Rollenklärung, Briefing, Debriefing, Entscheidungsfähigkeit, Konfliktklärung, Verbindlichkeit

Sie betrachten einen realen Ablauf Schritt für Schritt und entscheiden, wo KI unterstützt, welche Daten fließen und an welchen Stellen geprüft und freigegeben wird.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei KI-Workflow, Prozesskette, Automatisierung, Kontrollpunkt, Human-in-the-Loop

Sie nutzen KI als Assistenz bei Interviews, Dokumentanalyse, Anforderungen und Reviews, ohne fachliche Verantwortung an das Werkzeug abzugeben.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Requirements Engineering, Businessanalyse, User Story, Akzeptanzkriterium, Traceability

Sie erproben KI für Planung, Risiken, Besprechungen und Entscheidungen und lernen, Ergebnisse nachvollziehbar zu prüfen und weiterzuverwenden.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Projektstruktur, Risikoanalyse, Stakeholder, Statusbericht, Entscheidungsgrundlage

Sie lernen, wie KI technischen Bestand erklärt, Entwürfe unterstützt und Testideen liefert – und welche Reviews vor einer Übernahme zwingend bleiben.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Coding Assistant, Softwarearchitektur, Testgenerierung, Code Review, Quality Gate

RAG bedeutet: Die KI sucht zunächst in freigegebenen Unternehmensquellen und formuliert daraus eine Antwort mit nachvollziehbarem Bezug zum vorhandenen Wissen.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Retrieval-Augmented Generation (RAG), Embeddings, Vektorsuche, Quellenbezug, Knowledge Engineering

Sie legen verständliche Spielregeln fest: Wer darf welche KI wofür nutzen, welche Daten sind erlaubt, wer prüft Ergebnisse und wie werden Entscheidungen dokumentiert?

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei KI-Governance, Responsible AI, Datenschutz, Freigabe, Audit Trail

Sie erschließen Code, Dokumente, Datenmodelle und Schnittstellen systematisch und entwickeln daraus ein belastbares Bild für sichere Veränderungen.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Legacy-Analyse, Reverse Engineering, Modernisierung, Wissenserschließung, Zielarchitektur

Sie lernen, Interessen und Aufgaben der Beteiligten aufzunehmen, Widersprüche sichtbar zu machen und prüfbare Anforderungen zu formulieren.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Requirements Engineering, Erhebung, Modellierung, Spezifikation, Review, Traceability

Sie übersetzen Ziele und Qualitätsanforderungen in nachvollziehbare Bausteine, Schnittstellen und Entscheidungen für neue oder gewachsene Systeme.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Softwarearchitektur, Architekturentscheidung, Schnittstelle, Qualitätsattribut, Modernisierung

Sie lernen, welche fachlichen Dinge als Daten gespeichert werden, wie sie zusammenhängen und wie daraus verständliche und korrekte SQL-Abfragen entstehen.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Datenmodellierung, Entität, Beziehung, Normalisierung, SQL, relationales Datenmodell

ETL bedeutet: Daten werden aus Quellen gelesen, fachlich aufbereitet und kontrolliert in ein Ziel übertragen. Sie planen diesen Weg einschließlich Qualitäts- und Fehlerregeln.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Extract Transform Load (ETL), Datenmapping, Schnittstelle, Datenqualität, Fehlerbehandlung

Sie verbinden SQL-Grundlagen mit PL/SQL-Programmlogik und lernen, Datenbankcode strukturiert, nachvollziehbar und betriebssicher aufzubauen.

Diese Fachbegriffe lernen Sie dabei Oracle Database, SQL, PL/SQL, Package, Transaktion, Performance