19.05.2026 –, Raum D
Dieser Workshop vermittelt Entscheidungstragenden eine fundierte Einführung in die Entwicklung und den Betrieb von Open Source KI rund um technische, rechtliche und praktische Aspekte. Neben den Vorteilen wie Kosteneffizienz und digitale Souveränität werden auch Herausforderungen wie technische Hürden und juristische Fragen beleuchtet, um Führungskräften, IT-Verantwortlichen und Innovationsmanagern fundierte Entscheidungsgrundlagen zu bieten.
Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet vielfältige Möglichkeiten für Unternehmen und Behörden. Open Source KI-Modelle wie DeepSeek und über 2.7 Millionen weitere Modelle auf Hugging Face spielen dabei eine zentrale Rolle, da sie Innovation, Transparenz und Anpassungsfähigkeit fördern. Wie funktioniert Open Source KI, wie werden sie konkret angewendet und welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich aus der Nutzung von Open Source KI?
Dieser Workshop bietet Entscheidungstragenden eine fundierte Einführung in die Entwicklung und den Betrieb von Open Source KI mit einem technischen Überblick, Einblick in rechtliche und ethische Aspekte und zahlreichen Beispielen aus der Praxis. Wir beleuchten die Vorteile wie Kosteneffizienz, Innovationsbeschleunigung und Unabhängigkeit von proprietären Anbietern (digitale Souveränität), diskutieren aber auch Herausforderungen wie technische Hürden, wirtschaftliche Fragen und die Notwendigkeit von internem Knowhow.
Der Workshop richtet sich an Führungskräfte, IT-Verantwortliche sowie Projekt und Innovationsmanager, die fundierte Entscheidungen zur Nutzung von Open Source KI in ihrer Organisationen treffen möchten. Der Hauptdozent ist Prof. Dr. Matthias Stürmer, Leiter des Instituts Public Sector Transformation der BFH. Als Gastreferierende werden Luca Rolshoven (Informatik-Doktorand) und Veton Matoshi (NLP-Spezialist) Beiträge halten. Das Programm ist wie folgt:
09:00h Überblick Open Source AI -> Matthias Stürmer (BFH)
Kurze Vorstellungsrunde, Fragen abholen, Definition digitale Souveränität und Open Source AI, Einführung KI, LLMs, Pre-Training, Fine-Tuning etc.
10:30h Pause
11:00h Natural Language Processing (NLP) -> Veton Matoshi (BFH)
Verarbeitung von Text in Machine Learning Verfahren, Vektorisierung von Wörtern und Sätzen, Transformers, Praktische Beispiele mit Python, spaCy und Jupyter Notebooks
12:30h Mittagspause
13:30h Deep-Dive in Open Source AI -> Luca Rolshove (BFH)
Aktuelle Tech-Trends in Open Source AI, Vergleich von Open Source und proprietären AI-Modellen, Benchmarks und Leaderboards
14:30h Pause
15:00h Anwendung von Open Source AI -> Matthias Stürmer (BFH)
Betrieb von Open Source AI Modellen, Retrieval-Augmented Generation mit Open Source AI Modellen, Agentic AI und das Model Context Protocol (MCP)
17:00h Abschluss
tbd