Class Expert Strategy
Intermediate Prompting
Künstliche Intelligenz kann mittlerweile sehr viel – man muss sie nur richtig bedienen können. Wer schon erste Erfahrungen im Umgang mit ChatGPT, Copilot und Co. hat, aber noch bessere Ergebnisse erlangen möchte oder alle Tipps und Tricks im Umgang mit Chatbots kennen lernen möchte, ist hier richtig. Diese Class vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse im Agentic Engineering, um präzise, mehrstufige und komplexe Aufgaben mit KI zu bearbeiten.
Die Teilnehmer:innen lernen, wie sie KI in praktischen Szenarien anwenden können, um ihren Arbeitsalltag effizienter zu gestalten und KI wirklich sinnvoll in ihren Berufsalltag einzubauen. Der Workshop bietet praxisnahe Beispiele und Fallstudien, um fortgeschrittene Strategien direkt umzusetzen.
Fortgeschrittene Techniken für den beruflichen Alltag
Die Class richtet sich an Fachleute aus verschiedenen Bereichen, die bereits Grundkenntnisse im Umgang mit KI haben und ihre Fähigkeiten auf ein fortgeschrittenes Niveau heben möchten. Besonders geeignet ist der Workshop für diejenigen, die KI in spezialisierten beruflichen Kontexten einsetzen oder automatisierte Prozesse optimieren wollen. Dieser Workshop bietet die Gelegenheit, tief in die Welt der KI und des Agentic Engineerings einzutauchen und maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Herausforderungen zu entwickeln.
Facts im Überblick
Dauer
3 Termine zu je 2 StundenUnterrichtszeiten
siehe Termine und FristenSprache
Deutsch (optional auch in Englisch)Kosten
EUR 490,–Ort
onlineDie Übungen erfolgen am eigenen Computer. In der ersten Einheit werden die benötigten Programme und Zugänge gemeinsam mit dem Referenten eingerichtet.
Abschluss
Teilnahmebestätigung (bei einer Anwesenheit von mindestens 75%)Termine & Fristen
Termine November
Montag, 9. November 2026, 14.00–16.00 UhrDienstag, 10. November 2026, 10.00–12.00 Uhr
Dienstag, 10. November 2026, 14.00–16.00 Uhr
Anmeldeschluss
2. November 2026Zielgruppe
- Fachleute aus verschiedenen Bereichen, die bereits Grundkenntnisse im Umgang mit ChatGPT haben und ihre Fähigkeiten auf ein fortgeschrittenes Niveau heben möchten
- Besonders geeignet für diejenigen, die KI Agenten in spezialisierten beruflichen Kontexten einsetzen oder automatisierte Prozesse optimieren wollen
Gut zu wissen: Weiterbildung kann gefördert werden!
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Inhalte
Einführung in Agentic Engineering
Unterschiede zwischen Chatbots, Assistenten und KI-Agenten
Einführung in das Terminal und die Kommandozeile
Installation und Einrichtung von Claude Code
Berechtigungen, Freigaben und Sicherheitsaspekte
erste agentische Aufgabe im Terminal
Ordnerstrukturen und Dateien für ein persönliches Wissensnetz analysieren und vorbereiten
ein eigenes Wissensnetz als Arbeitsgrundlage für KI-Agenten aufbauen
Konzepte, Ablaufpläne und Projektpläne entwickeln
sinnvolle menschliche Kontrollpunkte definieren
Einsetzen des agentischen Netzwerks für Projektanträge, Dokumentenerstellung und mehrstufige Arbeitsschritte
Einführung in KI-gestütztes Coding
Anforderungen für eine einfache Anwendung formulieren
Umsetzungsplan erstellen lassen
kleine Anwendungen und Prototypen erstellen
einfache Benutzeroberflächen gestalten
Möglichkeiten und Grenzen agentisch entwickelter Lösungen beurteilen
Statement Christopher Pollin
Generative KI entwickelt sich rasant. Neben einfachen Chatbots werden zunehmend KI-Agenten eingesetzt, die umfangreiche und mehrstufige Wissensaufgaben bearbeiten können. Entscheidend ist dabei nicht mehr nur die Formulierung einzelner Prompts. KI-Agenten benötigen geeignete Kontextinformationen, eine strukturierte Wissensgrundlage und überprüfbare Arbeitsabläufe. Sie sollten nicht als autonome Akteure verstanden werden, sondern als Teil eines von Menschen gestalteten und verantworteten Arbeitsprozesses. Agentic Engineering verbindet daher Context Engineering, Knowledge Engineering und die systematische Gestaltung von Workflows, um Aufgaben sinnvoll an KI-Agenten zu übertragen, ihre Ergebnisse zu überprüfen und die Arbeitsprozesse schrittweise zu verbessern.
Referent:innen
Christopher Pollin, BA MA MA
Ansprechperson
Benjamin Marx, MA
Kursleitung
Wissenschaftliche Leitung
Dipl.-Ing. (FH) Michael Freidl, MA
IDea_Lab der Universität Graz
Kooperationspartner
