Quellenübersicht: KI Literacy Basics (Erweitert)

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[A1] Vaswani et al. · Attention Is All You Need

Vaswani, A. et al. (2017): Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems. Das grundlegende Paper zur Einführung der Transformer-Architektur und des Self-Attention-Mechanismus. Originalquelle (arXiv)

Verwendung: Funktionsweise von LLMs auf Folien 7 und 9.

[E2] UNESCO · GenAI in Education

UNESCO (2023): Guidance for generative AI in education and research. UNESCO-Bericht zur Schärfung der KI-Literacy und Förderung eines menschenzentrierten Einsatzes an Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Originalquelle

Verwendung: Leitlinien auf den Folien 6, 16, 18, 26, 27 und 35.

[W1] WEF · Future of Jobs Report 2025

World Economic Forum (2025): The Future of Jobs Report 2025. Analyse des globalen Kompetenzwandels, der Verschiebung von Aufgaben hin zur IT-Orchestrierung und der Zunahme von Skill-Gaps. Originalquelle

Verwendung: Arbeitsmarkttrends auf den Folien 11, 19 und 29.

[M1] Anthropic · Model Context Protocol (MCP)

Anthropic (2024): Model Context Protocol (MCP) Specification. Ein offenes Protokoll, das beschreibt, wie LLMs sicher mit externen Datenquellen, APIs und Tools verbunden werden können. Originalquelle

Verwendung: Tool-Anbindungen und Schnittstellen auf Folie 18.

[H1] Ouyang et al. · Instruktionstraining (RLHF)

Ouyang, L. et al. (2022): Training language models to follow instructions with human feedback. Zeigt das Training von Instruct-Modellen mittels Reinforcement Learning from Human Feedback und diskutiert das Fortbestehen von Halluzinationen. Originalquelle (arXiv)

Verwendung: Erläuterung des Modelltrainings und der Fehlerursachen auf Folien 9 und 13.

[I1] Interne Vorlesungsunterlagen HFWU

Prof. Dr. Mathias Engel (2026): KI-Literacy-Vorlesungsmaterialien Kapitel 1–5. Lokales Referenzmaterial zur Strukturierung der Präsentationsabschnitte. Siehe reference-material/.

Verwendung: Didaktische Grundstruktur und roter Faden aller Folien.

[S1] HFWU-Studierende · Semesterprojekte

Studierende der HFWU (SoSe 2026): Semesterprojekte im Modul Data Science und KI. Projektarbeiten zur praktischen Anwendung von Prompts und KI-Agenten in Web-Dashboards (RestaurantFinder, StudyBuddy, Karriereberater, swimcoach agent, Essy's Salon Assistant). Originalquelle

Verwendung: Studentische Praxisbeispiele.