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SUMMARY:Welche KI wofür: die Modell-Landschaft kennen\, vergleichen\, auswählen
DESCRIPTION:Anmelden\n\n\n\n\n\n\n\n\nHinter dem Wort KI stehen sehr unterschiedliche Systeme: kommerzielle Spitzenmodelle wie ChatGPT\, Claude oder Gemini\, offene Modelle wie Llama\, Qwen oder Mistral\, die auch von deutschen Rechenzentren betrieben werden\, und lokale Modelle\, die vollständig auf dem eigenen Rechner laufen. Die richtige Wahl zahlt sich täglich aus: Sie entscheidet\, welche Daten das Haus verlassen\, ob ein Abo sein Geld wert ist – und ob ein zweites Modell als Gegenleser Fehler auffangen kann\, die das erste übersieht. Gearbeitet wird durchgehend selbst: Die Teilnehmenden stellen dieselben Alltagsaufgaben an mehrere Systeme\, vergleichen die Antworten und halten fest\, woran die Unterschiede liegen. Am Ende steht ein Ablaufplan\, der in wenigen Schritten von Aufgabe\, Schutzbedarf und Budget zum passenden Modell führt. \n\n\n\nInhalte des Workshops\n\n\n\n\nDie Modell-Landschaft ordnen: Spitzenmodelle der großen Anbieter\, offene Modelle\, lokale Modelle – und warum ein Produktname oft mehrere Varianten desselben Modells verbirgt: schneller oder gründlicher\, kleiner oder größer\, strenger oder freier abgesichert\n\n\n\nWas ‚offen‘ bedeutet: frei verfügbare Modellgewichte und Chat AI der Academic Cloud als Vergleichssystem des Workshops: offene Modelle auf Hardware in Deutschland\, betrieben von der GWDG (Rechenzentrum der Universität Göttingen und der Max-Planck-Gesellschaft)\, ohne Speicherung der Chatverläufe und ohne Trainingsnutzung der Eingaben\n\n\n\nDieselbe Aufgabe\, mehrere Systeme: wo die Antworten auseinanderlaufen und welche Unterschiede auf Modellklasse und Betrieb zurückgehen – dazu der Gegenleser-Handgriff: ein zweites Modell prüft die Antwort des ersten\, das Vier-Augen-Prinzip der KI-Nutzung\n\n\n\nWo welche Daten hindürfen: von der öffentlichen Pressemitteilung bis zum Personalvorgang – eine Faustregel-Reihe für die Systemwahl nach Schutzbedarf\n\n\n\nLokale KI einschätzen: was eine Installation auf dem eigenen Rechner voraussetzt\, was sie leistet und wo sie hinter den großen Systemen zurückbleibt – als Entscheidungsgrundlage\, live vorgeführt\n\n\n\nDer Ablaufplan zur Modellwahl: die drei Fragen nach Aufgabe\, Schutzbedarf und Budget in eine feste Reihenfolge gebracht – samt Preisgefüge aus kostenlosen Zugängen\, Abos und Kontingenten\n\n\n\n\nPraktische Übungen\n\n\n\nWir arbeiten an vorbereiteten Aufgaben aus dem Bibliotheks- und Verwaltungsalltag. Jede Übung läuft doppelt: auf einem kommerziellen KI-Chat\, für den ein kostenloser Zugang genügt\, und auf einem offenen Modell der Academic Cloud. Teilnehmende mit Zugang über ihre Hochschule oder Forschungseinrichtung üben dort selbst; alle anderen üben auf dem kommerziellen System und verfolgen die offenen Modelle in der geführten Vorführung. \n\n\n\n\nDenselben Bericht von zwei Systemen zusammenfassen lassen und die Unterschiede an einer Prüfliste festmachen\n\n\n\nEine Faktenfrage beantworten lassen\, die Antwort vom zweiten Modell gegenlesen lassen und entscheiden\, welchen Einwänden man folgt\n\n\n\nBeispiel-Aufgaben durch den Ablaufplan schicken: Schutzbedarf bestimmen\, Budget ansetzen\, Modellwahl begründen\n\n\n\nEine Aufgabe zugleich an ein offenes Modell in der Academic Cloud und – in der Vorführung – an dasselbe Modell lokal auf dem Rechner des Referenten stellen; Unterschiede in Tempo und Antwortqualität festhalten\n\n\n\n\nZiel des Workshops\n\n\n\nTeilnehmende können die KI-Systeme\, die ihnen begegnen\, einordnen – nach Klasse\, Variante und Betreiber – und für eine konkrete Aufgabe begründet wählen. Den Gegenleser-Handgriff\, mit dem ein zweites Modell die Arbeit des ersten prüft\, haben sie selbst ausgeführt. Mit nach Hause geht der Ablaufplan zur Modellwahl – und eine realistische Einschätzung\, ob eine lokale Installation für die eigene Einrichtung in Frage kommt. \n\n\n\nDer Workshop ist in sich abgeschlossen und bildet den ersten Teil der dreiteiligen Reihe ‚KI mit System‘: Teil 2 baut Arbeitsroutinen für wiederkehrende Schreibtischaufgaben im Browser-Chat auf\, Teil 3 führt in agentisches Arbeiten ein. Die Module können einzeln und in beliebiger Kombination besucht werden. \n\n\n\nReferent\n\n\n\nPeter Kocmann ist IT-Didaktiker und Spezialist für angewandte KI. Langjähriger Dozent am Weiterbildungszentrum der Freien Universität Berlin und an der Charité Fortbildungsakademie\, mit Schwerpunkten in Auswahl und Bewertung von KI-Werkzeugen und datenschutzbewusster Nutzung – von Cloud-Systemen bis zu lokal gehosteten Modellen. Information Technology Specialist in der Domäne Artificial Intelligence. \n\n\n\nTeilnehmendenanzahl\n\n\n\nmax. 12 Personen \n\n\n\nTechnische Voraussetzungen\n\n\n\n\nTechnische Ausstattung: Ein Computer oder Laptop mit stabiler Internetverbindung sowie Webcam und Headset für Zoom.\n\n\n\nSoftware: keine Installation; ein kostenloser Zugang zu einem KI-Assistenten im Browser (etwa ChatGPT\, Claude oder Microsoft Copilot). Ein Academic-Cloud-Zugang ist nützlich\, aber keine Voraussetzung.\n\n\n\nKenntnisse: Grundlegende Computerkenntnisse; erste Erfahrung mit einem KI-Chat ist hilfreich. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.\n\n\n\nVor dem Workshop: kurze schriftliche Anleitung zum Einrichten der Zugänge (5–10 Minuten). Ablaufplan zur Modellwahl und Prüflisten werden als Handout ausgeteilt.\n\n\n\n\nDas Webinar richtet sich an\n\n\n\nMitarbeitende aus Bibliotheken\, Informationseinrichtungen\, Wissenschaftsmanagement und Verwaltungen\, die vor der Frage stehen\, welches KI-System ihre Einrichtung nutzen soll – oder die prüfen wollen\, ob das System\, das sie bereits nutzen\, zu ihren Aufgaben und Daten passt. \n\n\n\nKosten\n\n\n\nEUR 88\,00- zzgl. 7% MwSt. (DGI-Mitglieder)EUR 104\,00- zzgl. 7% MwSt. (Nicht-Mitglieder)
URL:https://dgi-info.de/event/welche-ki-wofuer-die-modell-landschaft-kennen-vergleichen-auswaehlen/
LOCATION:online\, Deutschland
CATEGORIES:DGI-Praxisseminar
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ORGANIZER;CN="Deutsche Gesellschaft f%C3%BCr Information und Wissen e.V. (DGI)":MAILTO:mail@dgi-info.de
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