KI Kurs für "Sprachmodelle"
LLMs für Text, Recherche und Code
Lernen Sie, wie moderne KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Claude und Grok funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie sie Texte, Code, Recherche, Automatisierung und Unternehmensprozesse unterstützen können.
Dein KI Experte
Johann Dirschl
Drei KI-Kurse für den praktischen Einstieg
ChatGPT, Gemini, Grok, Claude und andere Sprachmodelle: Prompts, Grenzen, Kosten, Datenschutz, API vs. Chat – für Alltag, Firma und Entwicklung.
Demnächst 2. KI für Bilder, Sprache, Musik und Video
Zum Generative Medien Kurs - passende Werkzeuge, Recht, Marketing, Fotografie und Webprojekte.
Demnächst 3. KI im Betrieb
Kurs für KI in der Firma - Automatisierung, API, RAG, lokale LLMs, Corporate-Lösungen, Telefonassistenten, Kostenkontrolle. Zielgruppe: Familien, Selbstständige, Unternehmen, Vereine, Kreative sowie Entwicklerinnen und Entwickler – ohne leere Schlagworte, mit echter Anwendung.
LLMs – mehr als ein besserer Chat
Large Language Models (LLMs) verstehen und erzeugen Sprache – oft auch Programmcode. Sie wirken wie Chatbots, sind aber Textwerkzeug, Recherchehilfe, Lernpartner, Programmierassistent und Strukturierer in einem.
Typische Einsätze
- Texte und E-Mails verbessern, Blogbeiträge vorbereiten, Produktbeschreibungen
- Technische Fragen, WordPress, HTML, CSS, JavaScript, Datenbanken
- Übersetzen, Ideen sammeln, Keywords, Debugging und Erklärungen
Warum LLMs mehr sind als eine bessere Google-Suche
Eine Suchmaschine liefert Links. Ein LLM liefert Antworten, Erklärungen und Lösungswege – Sie können nachfragen, vereinfachen lassen oder Schritt für Schritt verbessern. Es entsteht ein Dialog, keine reine Trefferliste.
Wichtig: KI ist keine unfehlbare Wahrheit. Bei Recht, Medizin, Steuern, Sicherheit oder Geschäftsentscheidungen immer prüfen. Guter Workflow = fragen, prüfen, verbessern, anwenden.
Warum können falsche Antworten entstehen?
LLMs berechnen wahrscheinliche Wortfolgen – sie „wissen“ nicht automatisch, ob eine Aussage stimmt. Fehlen Informationen oder sind Training und Frage unklar, kann eine überzeugend klingende, aber falsche Antwort entstehen.
Im Kurs lernen Sie Kontrolle durch bessere Prompts, klare Aufgaben, Quellenprüfung, Gegenfragen, Rollen, Eingrenzungen und Plausibilitätschecks.
Wie ausführlich muss ein Prompt sein?
Ein Prompt muss nicht lang sein – aber klar. Für einfache Aufgaben reicht oft ein Satz. Für wichtige Ergebnisse helfen Kontext, Ziel, Zielgruppe, Stil und Format.
Wann reicht ein Chatbot – wann braucht man eine API?
| Situation | Chatbot | API |
|---|---|---|
| Typische Nutzung | Einzelne Texte, Ideen, Übersetzungen, Erklärungen, Code-Hilfe | Automatische Einbindung in Website, Plugin, App, CRM, Support |
| Beispiele | Manuell in ChatGPT, Gemini, Claude, Grok | FAQ-Assistent, Produkttexte, Übersetzungen, Dokumentenanalyse, Telefon-Bots |
| Kurzregel | Für manuelle Nutzung reicht der Chat. | Für Automatisierung braucht man meist eine API. |
Was kostet KI?
Ein Chat-Abo ist planbar. APIs rechnen oft nach Tokens (Textbausteine) – je länger Eingabe und Antwort und je stärker das Modell, desto höher können die Kosten werden.
| Modell | Typische Abrechnung | Hinweis |
|---|---|---|
| Chat-Abo | Monatlich pro Nutzer | Oft ausreichend für Privat & kleine Teams |
| API | Nach Nutzung (Tokens) | Eingabe + Antwort + Modellstärke bestimmen den Preis |
| Zusatz | Bild, Audio, Video, Speicher, Automatisierung | Für Unternehmen Kosten planen |
Wo landen meine Daten?
Das hängt von Anbieter, Tarif und technischer Umsetzung ab. Kostenloser Chat, Business-Tarif, Enterprise, API und lokales Modell sind unterschiedliche Szenarien.
Für Kundendaten, Verträge, interne Dokumente oder Geschäftsgeheimnisse: Anbieter, Datenschutzeinstellungen und ggf. lokale oder Corporate-Lösung bewusst wählen.
Lokale LLMs, Corporate LLMs und RAG
Laufen auf eigenem PC oder Server – Daten müssen nicht zwingend in die Cloud. Brauchen Rechenleistung; kleine Modelle für Zusammenfassungen und interne Tests, große Cloud-Modelle oft noch stärker bei Komplexität.
KI für Unternehmen: Rechte, Protokollierung, Teams, Integration – wenn viele Mitarbeitende und interne Dokumente im Spiel sind.
Retrieval-Augmented Generation: KI nutzt eigene PDFs, Handbücher, Webseiten – ideal für Support, Schulung und Wissensmanagement ohne alles ins Modell zu trainieren.
KI-Assistenten und Telefonassistenten
Systeme können zuhören, sprechen und angebunden werden – aus Spracherkennung, LLM, Datenquelle, Sprachausgabe und klaren Regeln für Übergabe und Datenschutz.
Bekannte Systeme im Überblick
| System | Stärken / typischer Einsatz |
|---|---|
| ChatGPT | Allround: Text, Code, Ideen, Analyse, kreative Workflows |
| Claude (z. B. Sonnet) | Lange Texte, strukturierte Analyse, Programmierung, saubere Sprache |
| Gemini | Google-Umfeld, Multimodalität, große Kontexte |
| Grok | Dialog, aktuelle Themen, kreative Anwendungen (xAI) |
| Perplexity | Recherche mit Quellenbezug |
| ElevenLabs | KI-Stimmen, Voiceover, Audio |
| GitHub Copilot | Code direkt in der IDE |
| Ollama / LM Studio | Lokale Modelle auf eigenem Rechner |
Im Kurs geht es nicht um ein einziges „bestes“ Tool, sondern um die passende Wahl zur Aufgabe.
Für wen ist dieser Kurs geeignet?
- Privat & Familie: Schreiben, Lernen, Recherchieren, Planen, kreativ arbeiten
- Unternehmen: Beschleunigung, Datenschutz, erste Automatisierung, sinnvolle Prozesse
- Entwicklung: Code, APIs, WordPress, WebApps, Prototyping
Ziel des Kurses
Am Ende steht kein vages „KI kann Texte“. Sie verstehen: Was kann KI? Was nicht? Welches Werkzeug wofür? Wie schreibt man bessere Prompts? Wann API oder lokal? Wie schützt man Daten?
Wir geben Praxiswissen aus Textarbeit, Webentwicklung, WordPress, Automatisierung, KI-Musik, Bildgenerierung, SEO und eigenen Projekten weiter – auch Teile unserer Webseiten und Plugins entstanden mit KI-Unterstützung.
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