Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten im Engineering, Produkte schneller, effizienter und innovativer zu entwickeln. Unser Training bietet einen fundierten Einstieg in zentrale KI-Begriffe, aktuelle Entwicklungen und Zukunftstrends im technischen Umfeld. Sie lernen, welche Potenziale generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) speziell für Ingenieurinnen und Ingenieure bieten – von der Ideenfindung über das Anforderungsmanagement bis hin zur Konstruktion und dem Testing.

Unser Training setzt typischen Fragen aus der Praxis: Wo fange ich an? Welche Werkzeuge sind relevant? Und wie gelingt ein sicherer und sinnvoller Einstieg – ohne monatelange Vorbereitung? Mit der Unterstützung unserer Trainer identifizieren Sie konkrete Use Cases und erhalten einen strukturierten Überblick über sinnvolle Einsatzbereiche von KI-Lösungen in der Produktentwicklung. Unsere Trainer bringen ihre umfassende KI-Expertise und praktische Erfahrung ein, um Ihnen wertvolle Einblicke in die erfolgreiche Anwendung von KI zu geben. Wir zeigen, welche Werkzeuge und Open-Source-Plattformen heute bereits zur Verfügung stehen und wie Sie typische Herausforderungen bei der KI-Integration in bestehende Prozesse erfolgreich meistern. Dabei geben wir Einblicke in reale Industrieprojekte und zeigen Best Practices für einen erfolgreichen KI-Einsatz.

In praktischen Übungen wenden Sie ausgewählte KI-Tools direkt an und gewinnen wertvolle Hands-on-Erfahrungen. Sie profitieren von unserem KI-Experience-Lab und können in einer vorbereiteten Arbeitsumgebung direkt loslegen. Darüber hinaus bietet das Training Raum für Austausch mit anderen Teilnehmenden, um gemeinsam neue Ideen zu entwickeln und den eigenen Weg in Richtung eines KI-gestützten Engineerings zu gestalten.

Tag 1: Grundlagen, Trends und erste Anwendungen

• Überblick über aktuelle Entwicklungen, Trends und Potenziale von KI im Ingenieurwesen
• Einführung zentraler KI-Begriffe und Schlüsseltechnologien (z. B. RAG, KI-Agenten, Finetuning, MCP)
• Praktische Übungen zu LLMs und generativer KI im Ingenieurskontext
• Strukturierte Übersicht typischer Use Cases und deren Einordnung im technischen Umfeld
• Vorstellung verschiedener Projekte und Lösungen aus der Industrie

Tag 2: Praxistransfer, Tools und eigene Anwendungsideen

• Identifikation & Entwicklung eigener Anwendungsfälle
• KI-Tools, die verfügbar sind und funktionieren
• Prompt Engineering in der Engineering-Praxis
• Open-Source-Tools & -Plattformen zur Umsetzung von KI-Projekten
• Reflexion konkreter Einsatzmöglichkeiten im eigenen Unternehmen
• Herausforderungen bei der Integration von KI sowie Erfolgsfaktoren aus der Praxis