#### Zielgruppe Beschäftigte, die eine Zusage zur Teilnahme am Qualifizierungskurs für Führungskräfte in Kursgruppe 7.87 erhalten haben. #### Termine Modul 1: 29.06.-30.06.2026 Modul 2: 14.09.-15.09.2026 Modul 3: 18.11.-19.11.2026 Modul 4: 18.01.-19.01.2027 Modul 5: 17.03.-18.03.2027+16.04.2027 Modul 6: 16.06.-17.06.2027 #### Weitere Informationen Sie werden automatisch zu allen Modulen eingeplant und angemeldet. Circa drei Wochen vor Modulbeginn erhalten Sie von der HÜF-NRW eine Einladung. Sollten Sie zu einem Modultermin verhindert sein, melden Sie sich bitte unverzüglich bei der HÜF-NRW sowie Ihrer/ Ihrem Fortbildungsbeauftragten ab und bitten um einen Nachholtermin in einer anderen Kursgruppe. Informationen zu den einzelnen Modulen finden Sie [hier](https://programm.huef-nrw.de/qualifizierungskurs-fuer-fuehrungskraefte)

#### Zielgruppe Beschäftigte, die eine Zusage zur Teilnahme am Qualifizierungskurs für Führungskräfte in Kursgruppe 7.90 erhalten haben. #### Termine Modul 1: 07.12.-08.12.2026 Modul 2: 10.02.-11.02.2027 Modul 3: 13.04.-14.04.2027 Modul 4: 31.05.-01.06.2027 Modul 5: 07.07.-08.07.2027+16.07.2027 Modul 6: 29.09.-30.09.2027 #### Weitere Informationen Sie werden automatisch zu allen Modulen eingeplant und angemeldet. Circa drei Wochen vor Modulbeginn erhalten Sie von der HÜF-NRW eine Einladung. Sollten Sie zu einem Modultermin verhindert sein, melden Sie sich bitte unverzüglich bei der HÜF-NRW sowie Ihrer/ Ihrem Fortbildungsbeauftragten ab und bitten um einen Nachholtermin in einer anderen Kursgruppe. Informationen zu den einzelnen Modulen finden Sie [hier](https://programm.huef-nrw.de/qualifizierungskurs-fuer-fuehrungskraefte)

## Zielgruppe Alle Beschäftigen an Hochschulen in NRW. ## Kurzbeschreibung Erhalte in diesem E-Learning-Kurs einen kompakten und praxisnahen Einstieg in den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Hochschulverwaltung! Lerne, wie generative KI-Tools den Arbeitsalltag unterstützen können, verstehe die grundlegenden Funktionsweisen sowie typische Herausforderungen und Risiken. Der Kurs gibt dir Antworten auf zentrale Fragen: Wie funktionieren KI-Anwendungen in der Verwaltung und welche Aufgaben lassen sich damit effizienter gestalten? Welche rechtlichen und ethischen Anforderungen sind zu beachten? Wie kann KI verantwortungsvoll und sicher eingesetzt werden? Und welche Methoden und Workflows helfen dabei, das Potenzial von KI bestmöglich auszuschöpfen? ## Lernziele - Funktionsweise von KI-Tools - Umgang mit unzuverlässigen KI-Antworten - Urheberrecht & Datenschutz bei KI - EU AI Act & ethische Prinzipien - Effektives Prompting in der Praxis - KI-gestützte Workflows & Strategien ## Zugang Sie können sich mit Ihrem Hochschulaccount oder einem bereits bestehendem ILIAS Account der HÜF einloggen. Bearbeitungshinweis Dieser Kurs ist ein externer Link zur Website des KI-Campus. Über die Schaltfläche "Kurs öffnen" gelangen Sie auf die Webseite. Für die Nutzung ist eine Registrierung erforderlich. > Zum Kurs: [KI-Kompetenzen in der Hochschulverwaltung](https://ilias.huef-nrw.de/ilias/goto.php?target=crs_47779&client_id=huefilias) --- Bei Fragen wenden Sie sich gerne an [elearning@huef-nrw.de](mailto:elearning@huef-nrw.de) --- #### Anbieter dieses Kurses sind der Stifterverband und die KDU.NRW. ---

#### Zielgruppe Zuständige Beschäftigte für Reisekostenangelegenheiten #### Lernziele Erfahrungsaustausch #### Themen Aktuelle Entwicklungen im Reisekostenrecht --- Bitte Fragen und Themen frühzeitig vor Veranstaltungsbeginn einreichen bei: havrien.aytan@hochschule-rhein-waal.de

#### Zielgruppe Das Seminar richtet sich an IT-Beschäftigte und technische Fachkräfte im Hochschulumfeld, die ein fundiertes Verständnis für Architektur, Betrieb und Implementierung von KI-Anwendungen aufbauen möchten. Es wendet sich an Teilnehmende mit bestehenden IT-Grundkenntnissen, die für die Konzeption, den Betrieb oder die Weiterentwicklung intelligenter Systeme verantwortlich sind. #### Lernziele Technische Fundierung: - Verständnis der technischen Funktionsweise von LLMs (Tokenisierung, Embeddings, Transformer-Architekturen) - Fähigkeit zur Unterscheidung und Bewertung verschiedener RAG-Architekturen (Naive RAG, Graph RAG, hybride Ansätze) - Kenntnisse zur fundierten Modellauswahl unter Berücksichtigung von Parametern, Quantisierung und Lizenzmodellen (Open Source vs. kommerziell) Betriebliche Umsetzung: - Kompetenz zur Einschätzung von Systemlast, Performance-Kennzahlen (TPS, TTFT) und Betriebskosten - Praktische Fähigkeiten zur Integration von KI über APIs (OpenAI-Standard, lokale APIs) - Know-how für den eigenständigen Betrieb von Modellen (Hosting-Modelle, Hardware-Bedarf, Performance-Tuning) Entwicklungspraxis: - Beherrschung des Entwicklungsprozesses für Chatbots einschließlich Datenaufbereitung, System-Prompting und Qualitätssicherung - Einblick in konkrete Betriebserfahrungen und Anwendungsszenarien im Hochschulkontext #### Themen Tag 1: Architektur & Hintergründe – Wie funktioniert KI technisch? - Grundlagen der KI-Technik: Transformer, Tokens, Embeddings - RAG-Methoden im Detail: Naive, Advanced und Graph RAG, hybride Suchverfahren - Modellauswahl & -bewertung: Quantisierungsstrategien, Parametergrößen, Open Source vs. kommerzielle Lösungen - Systemarchitektur: Lastabschätzung, Kostenanalyse, API-Key-Management und Performance-Metriken (TPS, TTFT) Tag 2: Anwendung, Betrieb & Entwicklung – KI praktisch umsetzen - KI als API & Integration: Anbindung über Standardschnittstellen und lokale APIs - LLM-Betrieb: Infrastrukturanforderungen, Hosting-Optionen, Hardware-Ressourcen und Performance-Optimierung - Chatbot-Engineering: Implementierungsprozess von der Datenaufbereitung über Prompt-Engineering bis zur QS - Praxisbezug: Erfahrungsberichte, konkrete Beispiele aus dem Hochschulumfeld und Diskussion von Implementierungsstrategien