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Prompting: GPT-Techniken und Prozess­automatisierung

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
1–3 Monate
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
München
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LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • GPT-Prompting + Prozessautomatisierung + Künstliche Intelligenz + Machine Learning
  • Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse über GPT- und LLM-Prompting sowie deren Anwendungen in der künstlichen Intelligenz. Sie umfasst Grundlagen des Prompting für KI-Modelle und den Einsatz von Tools zur Prozessautomatisierung im Unternehmenskontext.
  • Modul 1

    Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting

  • Modul 2

    Grundlagen des Prompting für KI-Modelle

  • Modul 3

    Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse

  • Modul 4

    Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools

  • Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting
  • Prompting im Vergleich

    Struktur, Syntax und Funktionen von GPT Prompting und LLM Prompting im Kontext künstlicher Intelligenz.

  • Einsatzgebiete in der KI: Anwendung von GPT Prompting und LLM-Techniken zur Steuerung von Textausgaben und Modellverhalten.
  • Praktisches Prompting

    Nutzung von KI Prompting zur Generierung, Automatisierung und Datenverarbeitung in KI-Systemen.

  • Einordnung im ML-Umfeld

    Rolle von Prompting im Zusammenspiel mit Machine Learning und Sprachmodellarchitekturen.

  • Grundlagen des Prompting für KI-Modelle
  • Einführung ins Prompting

    Struktur und Funktionsweise textbasierter Eingaben für KI-Modelle und Large Language Models (LLMs).

  • Prompting mit GPT-Systemen

    Anwendung von GPT Prompting und KI Prompting für Textgenerierung, Analyse und Rückfragensteuerung.

  • Anwendung im KI-Kontext

    Nutzung von Prompting-Techniken für machine learning und automatisierte Interaktion mit künstlicher Intelligenz.

  • Deutschsprachiges Prompting

    Einsatz von Prompting Deutsch in LLM Prompting und praktischen Übungen zur KI-Kommunikation.

  • Strukturen und Tools für automatisierte Prozesse
  • Automatisierung im Unternehmenskontext: Ablauflogik, Use Cases aus der Arbeitswelt und Einbindung des EU AI Act.
  • Digitale Transformation von Prozessen: Büroorganisation, smarte Strukturen und veränderte Prozesslogik im Arbeitsalltag.
  • Werkzeuge zur Prozesssteuerung

    Nutzung von Power Automate, Power BI Skripten und Low-Code-Technologien im Unternehmen.

  • Datenanalyse im Systemeinsatz

    Einsatz von Pivot-Funktionen, Visualisierung in Power BI und Monitoring operativer Prozesse.

  • Digitale Prozessunterstützung durch KI-Tools
  • Funktionsweise von KI-Tools

    Einsatz für Automatisierung, Datenverarbeitung und smarte Assistenz im digitalen Büro.

  • Smart Work Strukturen

    Anwendung von KI-Technologien zur Unterstützung digitaler Transformation und Arbeitsoptimierung.

  • KI im New Work Umfeld: Automatisierung von Routineaufgaben im Kontext von New Work und Low-Code Machine Learning.
  • Projektumsetzung mit Tools

    Nutzung von Git, GitHub und IT-Projektmanagement in digitalisierten Arbeitsprozessen.

  • Mit Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, GPT- und LLM-Prompting für KI-Modelle anzuwenden und automatisierte Prozesse mithilfe von Low-Code-Technologien und KI-Tools im Unternehmenskontext zu implementieren.

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  2. 2

    Wuppertal

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  3. 3

    Wiesbaden

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  4. 4

    Ulm

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

  5. 5

    Saarbrücken

    Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten

605Kurse mit aktuellem Termin
12Angebotsorte

605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.

Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.

Themen

KI & Machine LearningData AnalystDatenbanken & SQLLager & LogistikSPS- & Automatisierungstechnik

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

5.387 Kurse zum Vergleich

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir