Fortbildungsformat: Training

Die Entwicklung kleiner Programme gehört längst nicht mehr ausschließlich zum Aufgabenbereich professioneller Softwareentwickler. Mit modernen Large Language Models können heute auch Fachanwender eigene Werkzeuge entwerfen, testen und schrittweise erweitern – ein Ansatz, der häufig als Vibe Coding bezeichnet wird. Statt jede Programmzeile selbst zu schreiben, beschreiben Sie Ihre Anforderungen in natürlicher Sprache und entwickeln gemeinsam mit der KI funktionierende Lösungen.

In diesem Aufbaukurs setzen Sie die Grundlagen aus dem Einsteigertraining unmittelbar in die Praxis um. Gemeinsam entwickeln wir typische Skripte aus dem Übersetzungs- und Terminologiealltag und zeigen, wie sich wiederkehrende Aufgaben mit Python effizient automatisieren lassen. Darüber hinaus betrachten wir, wie sich vorhandene Skripte erweitern, anpassen und für eigene Arbeitsabläufe wiederverwenden lassen.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Zusammenarbeit mit Large Language Models. Sie lernen, wie Anforderungen präzise beschrieben werden, wie KI-generierter Code kritisch geprüft und schrittweise verbessert wird und wie sich Programme gemeinsam mit der KI iterativ weiterentwickeln lassen. Dabei diskutieren wir bewährte Vorgehensweisen des Vibe Codings sowie Strategien zur Qualitätssicherung und Wartbarkeit der entstandenen Skripte.

Abschließend werfen wir einen Blick über Python hinaus. Viele der vermittelten Konzepte lassen sich auf andere Programmiersprachen übertragen. Anhand ausgewählter Beispiele zeigen wir, wie KI beim Erstellen oder Anpassen von JavaScript-, XSLT- oder anderen Skripten unterstützt und welche Gemeinsamkeiten die verschiedenen Technologien aufweisen.

Nach diesem Training verfügen Sie über das notwendige methodische Wissen, um gemeinsam mit KI eigene Werkzeuge zu entwickeln und bestehende Automatisierungslösungen an Ihre individuellen Anforderungen anzupassen.

Nach dem Training können Sie

1. typische Automatisierungsaufgaben aus Übersetzung und Terminologie mit Python und KI eigenständig umsetzen,
2. Large Language Models im Sinne des Vibe Codings gezielt zur Entwicklung, Erweiterung und Optimierung eigener Skripte einsetzen,
3. verschiedene Dateiformate und sprachliche Ressourcen programmatisch verarbeiten und für unterschiedliche Arbeitsabläufe aufbereiten,
4. die erlernten Konzepte auf weitere Programmiersprachen wie JavaScript oder XSLT übertragen und deren Potenzial für zukünftige Automatisierungslösungen einschätzen.

Vorausgesetzt werden grundlegende Kenntnisse in Python, wie sie beispielsweise im Einsteigertraining vermittelt werden, sowie erste Erfahrungen im Umgang mit einem Large Language Model. Für die praktischen Übungen benötigen Sie einen Laptop oder PC mit installierter Python-Umgebung (Thonny) und Zugang zu einem aktuellen KI-System.

Das Training ist auf 3 Termine aufgeteilt und findet jeweils von 10:00 - 13:15 Uhr an folgenden Terminen statt:
Mittwoch, den 20.01.2027 
Donnerstag, den 21.01.2027
Freitag, den 22.01.2027

Achtung: Dieses Online-Training ist auf 10 Teilnehmer begrenzt.

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• KI trifft Terminologieextraktion: Fachwörter automatisch erkennen – aber wie zuverlässig ist das wirklich? (Webinar)

• KI trifft Terminologieprüfung und -korrektur: Neue Ansätze für Qualitätssicherung und Governance (Webinar)
  
• KI im Übersetzungsbereich - für Anfänger*innen: Grundlagen KI, Large Language Models und Prompt Engineering (Online-Training)
• KI im Übersetzungsbereich - für Fortgeschrittene: Eigene KI-Workflows und Prompt-Strategien entwickeln (Online-Training)
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Prof. Dr. Rachel Herwartz ist Honorarprofessorin für Translation und Terminologiemanagement am SDI München sowie Dozentin für Wirtschaftsinformatik und KI-gestützte Unternehmensprozesse an der FOM Hochschule.

Als Gründerin der gemeinnützigen Initiative TermTechnologies und Beraterin bei LangOps Intelligence beschäftigt sie sich mit der Frage, wie Unternehmen und Organisationen Terminologie, Wissensbestände und Sprachprozesse für den Einsatz generativer KI und KI-Agenten nutzbar machen können.

Ihr Schwerpunkt liegt auf AI Terminology Governance, also der systematischen Verbindung von Terminologiemanagement, Knowledge Management, Content Governance und modernen KI-Workflows. Dabei entwickelt sie Methoden, mit denen Sprachressourcen nicht nur für Übersetzungen, sondern auch für Retrieval-Augmented Generation (RAG), Context Engineering, Agentensysteme und KI-gestützte Unternehmensprozesse eingesetzt werden können.

Als Referentin spricht sie regelmäßig auf Fachveranstaltungen von BDÜ, tekom, DTT und QSD über Terminologie, KI und Language Operations.

Ihr LinkedIn Profil: https://www.linkedin.com/in/rachelherwartz/f