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  • Künstliche Intelligenz (KI) in Lehre und Studium

Künstliche Intelligenz (KI) in Lehre und Studium

Lehrplan

  • 8 Sections
  • 18 Lessons
  • 10 Weeks
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  • Einleitung
    Welche Ziele verfolgt dieser Kurs?
    1
    • 1.0
      Zielsetzung und Lizenzierung
  • Begriffsklärungen
    Was ist eine Künstliche Intelligenz (KI)? Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was ist ein Prompt?
    7
    • 2.0
      Künstliche Intelligenz (KI)
    • 2.1
      Lernzielkontrolle (LZK) I
    • 2.2
      Large Language Model (LLM)
    • 2.3
      LZK II
    • 2.4
      Prompt
    • 2.5
      Exkurs: Prompt Engineering
    • 2.6
      LZK III
  • LLMs, ChatBots und Applikationen
    Welche cloudbasierten und lokalen LLMs beziehungsweise ChatBots stehen zur Nutzung bereit?
    2
    • 3.0
      Cloudbasierte Instanzen
    • 3.1
      Lokale Instanzen
  • Arten von Prompts
    Welche Arten von Prompts gibt es?
    2
    • 4.0
      Offene vs. geschlossene Prompts
    • 4.1
      Einfache vs. komplexe Prompts
  • Nutzung von KI zur Unterstützung des Lehralltags und des Studiums
    Welche Möglichkeiten der Unterstützung des Lehralltags mittels sprachbasierter KI gibt es?
    2
    • 5.0
      Unterstützungsmöglichkeiten in der Lehre
    • 5.1
      Unterstützungsmöglichkeiten im Studium
  • Chancen und Risiken
    Welche Chancen und Risiken liefert der Umgang mit KI-basierten ChatBots für Lehre und Studium?
    2
    • 7.0
      Chancen
    • 7.1
      Risiken
  • Abschluss und weiterführende Literatur
    Suchen Sie nach weiteren fachspezifischen Anregungen?
    1
    • 8.0
      Abschließende Worte
  • Literatur
    1
    • 9.0
      Verwendete Quellen

Prompt

Was ist ein Prompt?

Definition von Prompt (ZfL Köln, 2024)

  • Generell: Aufforderung zur Tätigkeit einer Eingabe
  • KI: Anweisungssignal/ Eingabe zur Initiierung einer Antwort/ Aktion
  • Anfangssätze oder Fragen zum Beginn/ zur Weiterführung einer Konversation mit einem LLM

Mechanismus hinter dem „Prompting“ (ZfL Köln, 2024)

  1. Das Modell analysiert den eingegeben Prompt und…
  2. generiert eine Antwort…
  3. basierend auf einem Muster, das es aus den Trainingsdaten gelernt hat.

Die Qualität der Antwort hängt von Fähigkeiten des Modells sowie der Art und Klarheit des Prompts ab.

LZK II
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Exkurs: Prompt Engineering
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Standort

Zentrum für digitales Lehren und Lernen (DigiLLab) der Universität Augsburg

4. Stock, 4003-4005/ 4024 (10D), Werner-von-Siemens-Straße 6 (Sigma Technopark), 86159 Augsburg

Interesse

Wenn Sie Interesse an der Arbeit des DigiLLab haben und/oder auf unser Unterstützungs- und Beratungsangebot zurückgreifen möchten, können Sie uns gerne per E-Mail team@digillab.uni-augsburg.de oder per Telefon +49 (0) 821 598-3150 kontaktieren.

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