Was ist und wie funktioniert KI?
Prof. Dr. Volker Ahlers, Fakultät IV
18.03.2026, 10-13 Uhr, Campus Linden Raum 1J.0.21 (Studierendenzentrum)
KI ist in aller Munde und findet auch im wissenschaftlichen Arbeiten zahlreiche Anwendungen. Dabei ist mit KI derzeit meist generative KI (GenAI) gemeint, insbesondere in Form von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT und Co.
In diesem Workshop wird zunächst gezeigt, dass Künstliche Intelligenz mehr ist als ChatGPT und eine lange Tradition hat. Zentrale Konzepte und Begriffe werden diskutiert, bevor wir uns die grundlegende Funktionsweise eines LLM ansehen. Das technische Verständnis hilft, die Möglichkeiten, aber auch die Grenzen des Einsatzes generativer KI besser einschätzen zu können.
Wissenschaftlich Recherchieren mit KI
Prof. Dr.-Ing. Christian Will, Fakultät I
22.04.2026, 14-17:30 Uhr, Campus Linden
Weitere Infos folgen in Kürze.
Wissenschaftliches Schreiben mit KI
Dr. Sylvia Kindlein, HsH-Akademie, Sprachen & Studienkompetenzen, Schreibwerkstatt
28.05.2026, 14-17 Uhr, Campus Linden
Der Workshop richtet sich an Promovierende aller Fachrichtungen und vermittelt eine reflektierte, wissenschaftsethisch fundierte Nutzung von KI-Tools im Schreibprozess. Entlang der Phasen des wissenschaftlichen Schreibens (Ideenfindung, Literaturarbeit, Textproduktion, Revision) lernen die Teilnehmenden, KI gezielt zur Strukturierung, Argumentationsprüfung und sprachlichen Überarbeitung einzusetzen. Ein besonderer Fokus liegt auf der kritischen Bewertung von KI-Outputs, der Wahrung wissenschaftlicher Autorschaft sowie Fragen guter wissenschaftlicher Praxis. Ziel ist die Entwicklung einer eigenständigen, verantwortungsvollen KI-Nutzungsstrategie für den individuellen Promotionsprozess.
Prompt Engineering und wissenschaftliche Verantwortung
Prof. Dr. Fabian Lang, Fakultät IV
09.06.2026, 14:30-17:30 Uhr, Campus Linden
In diesem Workshop lernen Teilnehmende, wie Prompt Engineering die Qualität wissenschaftlicher Arbeit verbessert und zugleich wissenschaftliche Integrität gewahrt bleibt. Struktur, Kontextsteuerung, gezielte Prompt-Techniken sowie erweiterte Tools helfen, KI-Chatbots kontrolliert, reflektiert und effizient einzusetzen. Gleichzeitig wird besprochen, wo Verantwortung bei Forschenden liegt. Transparenz, Dokumentation und kritische Prüfung von KI-Ergebnissen sind dabei zentrale Prinzipien. Ziel ist nicht die Automatisierung des Forschens, sondern eine methodisch saubere Unterstützung für einen souveränen Umgang mit KI.
Ausblick ins Wintersemester 2026/27
Lokales Large Language Modell selbst trainieren
Prof. Dr.-Ing. Hanno Homann, Fakultät I
WiSe 26/27