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SUMMARY:DGI-Zertifikatskurs KI in Bibliotheken
DESCRIPTION:Achtung! Interessenten für die Runde 2026/2027 können sich hier unverbindlich voranmelden\n\n\n\n\n\n\n\n\nVoranmeldung\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nPraktische Möglichkeiten beim Einsatz von KI-Technologien in Bibliotheken\n\n\n\n\n\n\n\nKI in Bibliotheken: Zukunft gestalten – vom Wissen zum HandelnSeit ChatGPT Ende 2022 die Welt der KI greifbar machte\, ist die Technologie in aller Munde. Doch Bibliotheken nutzen KI längst im Hintergrund: bei der Digitalisierung von Beständen\, in Chatbots oder der Erschließung von Daten. Wie einst das Internet\, Suchmaschinen oder Wikipedia verändert KI nun erneut\, wie wir Informationen organisieren\, vermitteln und nutzen. \n\n\n\nSind Sie bereit\, diese Transformation aktiv mitzugestalten?Unser modularer Zertifikatskurs bietet Bibliotheksfachkräften einen Raum\, um KI praktisch zu erproben\, kritisch zu reflektieren und strategisch einzuordnen.  \n\n\n\nWas Sie erwartet – kurz und knapp\n\n\n\n\n\n\n\n\nAuftaktveranstaltung in Kooperation mit der KOBV Verbundzentrale – Zuse Institut Berlin am 20. November 2026 in Berlin.\n\n\n\n9 Online-Module (2 x 2 Stunden\, Hausaufgaben) im Zeitraum Januar bis April 2027\n\n\n\nInteraktives Lernen in kleiner Gruppe\n\n\n\nZertifikat mit Leistungsnachweis\n\n\n\n\nUnsere Referentinnen und Referenten aus den letzten Jahren\n\n\n\n\n\n\n\n\nProf. Christian Wartena (Hochschule Hannover)\n\n\n\nFabian Rack (iRights.Law und FIZ Karlsruhe)\n\n\n\nMalte Dreyer (Humboldt-Universität zu Berlin)\n\n\n\nTillmann Scheel (AboutSomethinK)\n\n\n\nMoritz Mutter (Digitale Welten VÖBB)\n\n\n\nSascha Safenreider (GWDG – Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen)\n\n\n\nStefan Geißler (Kairntech)\n\n\n\nElisabeth Mödden (Deutsche Nationalbibliothek)\n\n\n\nAnne Jacobs (Deep Thoughts GmbH)\n\n\n\nProf. Dr. David Scheffer (NORDAKADEMIE gemeinnützige Aktiengesellschaft\, Hochschule der Wirtschaft)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nLehrgangsleitung\n\n\n\nDr. Frank Seeliger leitet seit 2006 die Wildauer Hochschulbibliothek\, seit 2015 den berufsbegleitenden Masterstudiengang Bibliotheksinformatik und ist Kuratoriumsmitglied beim Bibliotheksverbund KOBV seit 2017. \n\n\n\nTeilnehmeranzahl\n\n\n\nmaximal 18 Personen \n\n\n\nVoraussetzungen\n\n\n\n\nBerufserfahrung im Bibliotheksumfeld\n\n\n\nInteresse und Aufgeschlossenheit\n\n\n\nErste Erfahrungen mit KI-Tools\n\n\n\nKeine Programmierkenntnisse vorausgesetzt\n\n\n\n\nKosten\n\n\n\nEUR 950- zzgl. 7% MwSt. (DGI-Mitglieder)                                          EUR 1250- zzgl. 7% MwSt. (Nicht-Mitglieder) \n\n\n\nIn Kooperation mit\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nModule:\n\n\n\n\n\n\n\n – Onboarding\n\n\n\nEinführung in den Lehrgang\, Vorstellung der Kursteilnehmenden \n\n\n\n\n\n\n\n– Präsenzveranstaltung\n\n\n\nKOBV Verbundzentrale – Zuse Institut Berlin \n\n\n\n\n\n\n\n – Modul I: Einsatz von LLMs\n\n\n\nEinführung in KI für Beschäftigte in Infrastruktureinrichtungen\, Fokus auf LLMs\, Prompting\, Sicherheit\, Anwendungsfälle und Integration in Hochschul-IT \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul II: Rechtliche Grundlagen\n\n\n\nRechtliche Herausforderungen von KI in Bibliotheken: Datenschutz\, Autorschaft\, Urheberrecht\, AI Act. Auswirkungen von KI auf wissenschaftliches Arbeiten und Bewertung rechtlicher Implikationen. \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul III: Einführung in KI\n\n\n\nGrundlagen und Prinzipien des maschinellen Lernens\, künstliche neuronale Netze und große Sprachmodelle \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VI: LLMS und ihre Optimierung –  RAG\n\n\n\nTechnische Grundlagen von LLM und GPT-Systemen\, Experimentieren mit LLM-Beispielen zum Verständnis der Funktionsweise\, Diskutieren der Verwendung von datenschutzrechtlich geschützten Material und Dokumenten\, Datenquellen der vorhandenen Modelle\, Finetuning von LLM und LoRA (Low-Rank Adaptation)\, Anpassung von vorhandenen LLM im RAG-System \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul V: Chatbots für Mediensammlungen\n\n\n\nFunktionsweise von Chatbots und RAG-Systemen\, Fähigkeiten und Fehler von KI-Modellen einschätzen\, Basiskenntnisse Prompting. \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VII: Agenten: Große Sprachmodelle jenseits von Textverstehen und -generierung einsetzen\n\n\n\nVorstellung aktueller Frameworks zur Kopplung von LLMs mit Agenten. Im Praxisteil setzen Teilnehmenden ein Projekt ihrer Wahl um\, bei der die Kommunikation eines LLM mit einer als Agent einzubindenden externen Funktionalität versucht wird. \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VII: Automatische Erschließung und Fremddatenanreicherung\n\n\n\nEinblick in DNB-Verfahren zur Erschließung digitaler Publikationen\, Fokus auf KI-Technologien und Zukunftsstrategien \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VIII: KI-Strategie / Change Management\n\n\n\nStrategieentwicklung für KI-Projekte (KI-Team zusamenstellen\, Ausgangslage\, Bedarfsermittlung\, Identifizierung von KI-Use Cases\, Stakeholder-Analyse\, Entwicklung von Visionen und Zielen\, KI-Roadmap\,Partizipation von Mitarbeitenden und Kunden) und Basiswissen Changemanagement in KI-Projekten (Kommunikation in KI- und Change-Projekten\, Auswahl und Planung von Changemaßnahmen (Schulungen\, Support\,Handbücher\, Infomaterial etc.)\, Umgang mit Emotionen und Widerständen) \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul IX: Chancen und Risiken beim Einsatz von KI\n\n\n\nAnalyse von Chancen und Risiken von KI in der Bibliothekswelt mittels des Wertequadrates\, Schnittstellen zu Psychologie\, Neurowissenschaften und Informatik \n\n\n\n\n\n\n\n– Abschlussprüfung und Feedbackrunde
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SUMMARY:Python mit KI: Code lesen\, beurteilen\, einsetzen
DESCRIPTION:Anmelden\n\n\n\n\n\n\n\n\nKI-Assistenten schreiben heute auf Zuruf brauchbaren Programmcode. Wer ihn einsetzt\, mussverstehen\, was geliefert wird — und beurteilen können\, ob der Code die gestellte Aufgabe wirklichlöst.  \n\n\n\nDer zweiteilige Kurs vermittelt am ersten Vormittag die acht zentralen Programmierkonzeptein Python; am zweiten Vormittag stehen die Arbeit mit dem KI-Assistenten und die Beurteilungdes generierten Codes im Mittelpunkt. \n\n\n\nInhalte Tag 1 — Die acht Programmierkonzepte\n\n\n\n \n\n\n\n\nMit Google Colab im Browser programmieren: Notebooks anlegen\, Code ausführen\, Ergebnisse teilen\n\n\n\n\n\nVariablen — Werte benennen und wieder hervorholen\n\n\n\n\n\nDatentypen — Werte unterscheiden: Text\, Zahl\, Wahrheitswert\, Liste\, Wörterbuch\, Tabelle\n\n\n\n\n\nOperatoren und Ausdrücke — was rechnet\, vergleicht\, verbindet\n\n\n\n\n\nFunktionen — wiederkehrende Schritte zusammenfassen\n\n\n\n\n\nBedingungen — auf unterschiedliche Datenlagen reagieren\n\n\n\n\n\nSchleifen — eine Aufgabe über alle Einträge einer Liste wiederholen\n\n\n\n\n\nModule — fertige Werkzeuge einbinden\, etwa zum Lesen von CSV-Dateien\, für Datumsoperationen oder für Abfragen an Web-APIs\n\n\n\n\n\nFehler — was Python sagt\, wenn etwas schiefgeht\, und wie sich die häufigsten Stolperstellenlesen lassen\n\n\n\n\nInhalte Tag 2 — Mit dem KI-Assistenten arbeiten\n\n\n\n\nWas KI-Assistenten beim Programmieren leisten\n\n\n\n\n\nAufträge präzise formulieren: was die KI braucht\, um nützlichen Code zu liefern\n\n\n\n\n\nGenerierten Code lesen\, kommentieren und in eigenen Worten fassen\n\n\n\n\n\nTypische Fehlerklassen erkennen: Code mit falschen Annahmen\, erfundene Bibliotheken\,fehlende Behandlung leerer Einträge\, übersehene Sonderfälle\n\n\n\n\n\nIteratives Nachsteuern: Anpassungen anfordern\, Fehlermeldungen zurückspielen\, Schritt für Schritt nachschärfen\n\n\n\n\n\nWerkzeugwahl: wann KI-gestütztes Programmieren trägt und wann ein anderes Werkzeug besser passt\n\n\n\n\nPraktische Übungen\n\n\n\nWir arbeiten an Aufgaben\, in denen Logik gefragt ist — Verzweigungen\, Validierung\, Fehlerbehandlung\, Web-Abfragen mit Pagination\, Dateisystem-Aktionen oder KI-gestützte Klassifikation: \n\n\n\n\nAus einer ISBN-Liste über die Open Library — einen frei zugänglichen Web-Katalog fürBuchmetadaten — automatisch Buchtitel\, Autoren und Erscheinungsjahr abrufen\n\n\n\n\n\nDOIs (Digital Object Identifier\, eindeutige Kennung wissenschaftlicher Publikationen) überdie Crossref-API zu vollständigen Zitationsangaben anreichern\n\n\n\n\n\nAus digitalen PDF-Dokumenten — Rechnungen\, Bestellbestätigungen\, digitale Aktenausdrucke — Beträge\, Daten und Lieferanten- oder Aktenzeichen-Angaben automatisiertauslesen\n\n\n\n\n\nGrößere Dateisammlungen nach inhaltlichen Regeln umbenennen oder in Ordnerstrukturenumsortieren\n\n\n\n\n\nTitel oder Aktenbeschreibungen mit einem KI-Assistenten in standardisierte Schlagworte überführen\n\n\n\n\nDie gezeigten Techniken lassen sich auf vergleichbare Aufgaben aus anderen Verwaltungskontextenübertragen. \n\n\n\nZiel des Workshops\n\n\n\nTeilnehmende können KI-generierten Python-Code in seinen übergeordneten Strukturen wiedererkennen — eine Schleife\, eine Funktionsdefinition mit zugehörigem Aufruf\, das Laden einerDatei — und einschätzen\, ob er zur gestellten Aufgabe passt. Der Schwerpunkt liegt aufMustererkennung\, nicht auf dem Detailverständnis jedes einzelnen Sprachausdrucks. \n\n\n\nDas Webinar richtet sich an \n\n\n\nMitarbeitende aus Bibliotheken\, Informationseinrichtungen und Verwaltungen\, die mit KI mehrmachen wollen als Texte umformulieren — kleine Datenaufgaben automatisieren\, Listen verarbeiten\, wiederkehrende Schritte zusammenfassen. Programmiererfahrung ist nicht vorausgesetzt \n\n\n\nAchtung!\n\n\n\nDie Veranstaltung findet am 23. und 24. November jeweils von 09:00 Uhr bis 12:30 Uhr statt. \n\n\n\n\n\n\n\nReferent\n\n\n\nPeter Kocmann ist IT-Didaktiker und Spezialist für angewandte KI. Langjähriger Dozent amWeiterbildungszentrum der Freien Universität Berlin und an der Charité Fortbildungsakademie\,mit Schwerpunkten in angewandter KI\, Datenanalyse und KI-Didaktik. Curriculum-Entwicklungin den Feldern KI und Datenanalyse\, unter anderem zur Migration von Legacy-Systemen (etwaVBA zu Python). Aktive Arbeit mit agentischen KI-Systemen und dem Model Context Protocol(MCP). \n\n\n\nTeilnehmendenanzahl\n\n\n\n8 bis 12 Personen \n\n\n\nTool / Technik\n\n\n\nBenötigt wird ein internetfähiges Endgerät (PC oder Laptop). Die Seminare finden überZoom statt. Für Zoom benötigen Sie zudem eine Webcam sowie ein Headset oder ein anderesAudiosystem. \n\n\n\nTechnische Ausstattung: Ein Computer oder Laptop mit stabiler Internetverbindung. \n\n\n\nSoftware: Aktueller Webbrowser (z.B. Chrome\, Firefox); Google-Konto für Google Colabals Programmierumgebung (läuft im Browser\, keine Installation). \n\n\n\nKI-Assistent: Zugang zu einem KI-Assistenten der eigenen Wahl. \n\n\n\nKenntnisse: Grundlegende Computerkenntnisse; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. \n\n\n\n \n\n\n\nKosten\n\n\n\nEUR 168\,00- zzgl. 7% MwSt. (DGI-Mitglieder)EUR 198\,00- zzgl. 7% MwSt. (Nicht-Mitglieder)
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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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