Dieser Kurs dreht sich um das Kernziel 'Lass KI wirklich für dich arbeiten' und zerlegt systematisch vom grundlegenden Verständnis von KI bis zu praktischen Anwendungsszenarien, wie normale Menschen KI nutzen können, um ihre Arbeitseffizienz zu steigern und ihr eigenes KI-Produktivitätssystem aufzubauen. Der Kurs hilft dir zunächst, ein korrektes KI-Verständnis zu entwickeln, die Unterschiede zwischen großen Modellen, Agenten und KI-Tools zu verstehen, die Auswahlmethoden für verschiedene Modelle zu beherrschen und die Falle zu vermeiden, nur Tools zu bedienen, aber keine Probleme lösen zu können.

Der Kurs enthält zahlreiche praktische Übungen in realen Szenarien, die häufige Büroanforderungen abdecken, wie Batch-Bildverarbeitung, automatisches Zusammenführen von Berichten, Umwandlung von Kundenaufnahmen in Lösungen, Datenorganisation, Aufbau von Wissensdatenbanken, Verarbeitung von wissenschaftlichen Arbeiten, Datenanalyse und mehr. Darüber hinaus werden Agenten und Automatisierung eingehend behandelt, einschließlich Agent-Tools, Skills-System, Methoden zur Prompt-Optimierung, damit du KI nicht nur nutzen, sondern auch trainieren kannst, feste Aufgaben zu erledigen und repetitive Arbeit automatisch von KI erledigen zu lassen.

Nach Abschluss dieses Kurses beherrschst du die vollständige KI-Arbeitsmethode von 'Aufgabe erkennen → Wert beurteilen → Prozess entwerfen → KI aufrufen → automatisch ausführen', sodass KI von einem Chat-Tool zu deinem persönlichen digitalen Mitarbeiter aufsteigt und du deine Effizienz wirklich verdoppeln kannst.

• 1.Überlebensstrategien im großen Wandel des KI-Zeitalters
• 2.Präsentation einiger Umsetzungsbeispiele
• 3.Die Zeit enttäuscht die Vorbereiteten nicht

• 4.Der Unterschied zwischen Agenten und gewöhnlichen Chatbots
• 5.Download und Installation von QoderWork
• 6.Demonstration der Grundfunktionen von QoderWork
• 7.Download und Installation von WorkBuddy
• 8.Demonstration der Grundfunktionen von WorkBuddy

• 9.Denkweise ändern
• 10.Praxis: Wie man mehrere Bilder schnell zu einer PDF zusammenfügt
• 11.Praxis: Mehrere Berichte mit einem Klick zusammenführen - Schluss mit Kopieren und Einfügen
• 12.Praxis: Kundenaufzeichnungen in einen umsetzbaren Vertriebs-Follow-up-Plan verwandeln
• 13.Wenn das Ergebnis nicht zufriedenstellend ist, welche Dinge sollte man zuerst tun
• 14.Die 6 häufigsten Fehler, die Anfänger machen
• 15.Kapitelzusammenfassung

• 16.Was genau ist ein großes Modell?
• 17.Sagen Sie nicht nur ChatGPT: Große Modelle gibt es in mehreren Kategorien
• 18.Woran erkennt man, ob ein Modell stark ist?
• 19.Warum antwortet dasselbe Modell manchmal wie ein Experte und manchmal wie ausgedacht?
• 20.Warum sind mehr Daten für die KI nicht immer besser?
• 21.Warum schweift die KI bei längeren Gesprächen eher ab?
• 22.Warum redet die KI manchmal mit voller Überzeugung Unsinn?
• 23.Kostenlos, Abonnement, API, lokale Modelle - wie soll man wählen?
• 24.Was ist ein Agent? Worin unterscheidet er sich von einem normalen Chatbot?
• 25.Was ist der Unterschied, ob eine KI arbeitet oder mehrere KIs die Arbeit aufteilen?
• 26.KI-Ausgabe zuerst verifizieren

• 27.Erst den Wert beurteilen, dann die KI einsetzen: Verschwende keine Zeit mit Aufgaben mit geringem Ertrag
• 28.Hinweise im Tagesablauf finden: Die Aufgabenanalyse-Methode für Lernen, Arbeit und Leben
• 29.Inspiration aus echten Fällen finden: 7 Szenariotypen helfen dir, neue Ideen zu entwickeln
• 30.Zuerst die Aufgabenmerkmale betrachten: Einmalige, wiederkehrende und hochwertige Aufgaben - wo liegen die Unterschiede beim Ertrag
• 31.Mit 5 Fragen die Priorität bestimmen: Lohnt es sich, dieses Szenario jetzt umzusetzen
• 32.Reihenfolge der KI-Aufgaben: Welche eignen sich für den Anfang, welche sollte man zunächst nicht anfassen
• 33.Vor Ort eine Szenario-Analysetabelle ausfüllen: Ideen in eine umsetzbare Liste verwandeln

• 34.Welche gängigen Werkzeuge gibt es
• 35.Wie man große Textmengen extrem schnell und genau eingibt
• 36.Faktenprüfung
• 37.Verwandeln Sie Materialien in einen Wissensassistenten, der Fragen sofort beantwortet
• 38.Anbindung an die IMA-Wissensdatenbank
• 39.15-Tage-Rettung für Projektanträge: Von der vagen Richtung zur Themenbegründung
• 40.Wie man schnell Inhalte aus Videos und Audios lernt und die wertvollsten Inhalte extrahiert
• 41.Wie man eine Arbeit ins Chinesische übersetzt und dabei das Originalformat beibehält
• 42.Wie man KI schnell und effizient für die Datenverarbeitung nutzt
• 43.Ihre KI-Werkzeugkiste
• 44.Was sind die Kriterien für gute und schlechte KI-Tools
• 45.Kapitelzusammenfassung

• 46.Die Modelle sind bereits sehr leistungsstark - warum sollte man trotzdem Prompts lernen
• 47.Die Makro-Denkweise bei Prompts
• 48.Die entscheidenden Techniken für Prompts
• 49.Methoden zur Optimierung von Prompts
• 50.Was sind Skills und warum sollte man Skills lernen
• 51.Empfehlungen für gängige Agent-Tools
• 52.Müheloser Einstieg in die Skills-Installation
• 53.Den ersten Skills mühelos nutzen
• 54.Unverzichtbare Skills: find-skills für die umfangreiche Suche nach gewünschten Skills
• 55.Unverzichtbare Skills: dokobot zum automatischen Erfassen von Webseiteninhalten
• 56.Nützliche Skills: schnell ansprechende PPT erstellen
• 57.Nützliche Skills: superpowers
• 58.Skills-Marktplatz: eine riesige Auswahl an Skills für jeden Bedarf
• 59.Warum reicht der öffentliche Skills-Marktplatz nicht aus?
• 60.Aufgaben schnell erkennen, die es wert sind, als Skills verpackt zu werden
• 61.Standardprozess für die Erstellung von Skills
• 62.Best Practices für Skills
• 63.Verschiedene häufige Missverständnisse bei Skills
• 64.Fallbeispiel: Interpretation von tiefgehenden Artikeln/Papern/Branchenberichten, um die nützlichsten Informationen zu gewinnen
• 65.Echter Fall: Berichte für mehrere Abteilungen in 10 Minuten erledigen, vom Kopieren und Einfügen bis zum Zusammenführen mit einem Klick

💡 Lerntipp:Die Tutorial-Inhalte basieren auf den Branchenpraktiken zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Es wird empfohlen, beim Lernen die aktuellen neuesten Regeln der Plattform zu berücksichtigen.