Julius Kirschbaum, M. Sc. ist gelernter Wirtschaftsingenieur für Werkstoff- & Prozesstechnik (Materialwissenschaften). Nach seinem Studium an der RWTH Aachen wechselt er an die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU). Dort arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Innovation und Wertschöpfung und promoviert dort zum Thema KI-Innovationsökosysteme. Außerdem engagiert er sich ehrenamtlich bei Ingenieure ohne Grenzen e. V. im Bereich Weiterbildung.
Spotlight on: Julius Kirschbaum zum LE Sprachmodelle
1. Was hat Sie dazu inspiriert, in Ihrem Fachgebiet zu arbeiten und Ihr Wissen weiterzugeben?
Die natürliche Sprachverarbeitung bietet einzigartige Möglichkeiten, Sprachmodelle vielseitig anzuwenden und gleichzeitig die Interaktion zwischen Menschen und Informationen grundlegend zu verändern. Es begeistert mich, wie diese Technologien Prozesse revolutionieren, und ich freue mich, mein Wissen weiterzugeben, um Fachkräfte für diese transformative Entwicklung zu begeistern.
2. Welche Kompetenzen sind für Fachkräfte besonders relevant, um mit Gen AI arbeiten zu können?
Fachkräfte benötigen ein hinreichendes Verständnis über die verschiedenen Technologien rund um Sprachmodelle, da diese allein noch keine Lösung ausmachen. Zudem sind für die Anwendung von Ansätzen wie Retrieval-Augmented- Generation (RAG) Fähigkeiten wie Prompt Engineering und Datenintegration entscheidend. Das Wichtigste ist jedoch die Fähigkeit, die verschiedenen Problem-Ebenen zu abstrahieren. Bspw. die konzeptionelle und technische Problemstellung, aber auch die des betriebswirtschaftliche.
3. Welche Entwicklungen könnten die Nachfrage nach Experten in diesem Bereichen besonders ankurbeln?
Die steigende Integration von GenAI in Geschäftsprozesse, die wachsende Bedeutung multimodaler Modelle und der Druck, Daten effizienter zu nutzen, treiben die Nachfrage. Besonders Unternehmen, die Automatisierung, Wissensmanagement und benutzerzentrierte KI-Lösungen anstreben, suchen verstärkt nach qualifizierten Fachkräften mit Expertise in GenAI.
4. Was können die Teilnehmer*innen von diesem Lehrgang erwarten und wie wird er ihnen in ihrer beruflichen Entwicklung helfen?
Die Teilnehmenden erwerben praxisnahes Wissen über die natürliche Sprachverarbeitung, Sprachmodelle und speziell Retrieval-Augmented-Generation (RAG). Der Lehrgang befähigt sie einen ersten großen Schritt in Richtung der Entwicklung einer eigenen Sprachmodell-Lösung zu machen oder auch existierende Lösungen zu verbessern.
Lehrgangsleitung:
