Kurs
digicode: OSOW
Open Source & Open Weight: Modelle, Hosting und KI-Souveränität
Kurs-Facts
Als PDF herunterladen- Kennen der Unterschiede zwischen Proprietary, Open Source und Open Weight AI
- Überblick über führende Modelle (u.a. Apertus, Mistral, DeepSeek, Meta) und deren Benchmarks
- Erkennen von «Open-Washing»: woran du merkst, ob ein als offen vermarktetes KI-Tool wirklich offen ist
- Verstehen von Cloud-Unabhängigkeit, Datenschutz und digitaler Souveränität im Unternehmenskontext
- Praktisches Erproben von Open-Source-Frameworks, lokalen Setups und spezialisierten Interfaces
- Bewerten von Kosten, Performance und Betriebs-Szenarien (On-Premises vs. Sovereign Cloud)
- Compliance und regulatorische Einordnung (EU AI Act, Schweizer Datenschutz und DSGVO)
1 Grundlagen
- Definitionen, Lizenzen und Unterschiede zwischen kommerziellen APIs und Open-Weight-Modellen
- Warum Open Source: Geopolitische Faktoren, Unabhängigkeit vom US Cloud Act und Kosteneffizienz
- Modellübersicht und Benchmarks
- Fokus Schweiz: Apertus (ETH Zürich/EPFL) als Beispiel für vollständig offene, souveräne KI «Made in Switzerland»
- Praxisübung: Vergleichende Evaluation von Modellantworten
2 Open-Source-Ökosysteme & -Interfaces in der Praxis
- Anwendungen und Frameworks (u.a. Euria, Apertus, Mistral, Qwen, Meta, DeepSeek, Hugging Face)
- Case Study: Wenn «offen» nicht offen ist: am Beispiel von Lumo (Proton) Routing-Logik und System-Prompts kritisch hinterfragen
- Lokale Ausführung vs. Sovereign Cloud Hosting (Schweiz/EU)
- Datenschutzkonforme Einbindung in bestehende Arbeitsabläufe
- Praxisübung: Testen verschiedener Open-Weight-Modelle über datenschutzfreundliche Schnittstellen
3 Prompting, RAG & MCP mit Open Models
- Context Engineering und System Prompts für Open-Source-LLMs
- Anbindung eigener Unternehmensdaten über Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Model Context Protocol (MCP)
- Fine-Tuning vs. RAG: Wann lohnt sich das Anpassen eigener Modellgewichte?
- Praxisübung: Aufbau eines einfachen Wissenssystems auf Basis eines Open-Source-Modells
4 Use Cases & Unternehmens-Szenarien
- Verarbeitung hochsensibler Daten (Legal, HR, Finanzen, Gesundheit)
- Einsatz von Open Source im öffentlichen Sektor und in regulierten Branchen
- Kosten-Nutzen-Analyse: TCO (Total Cost of Ownership) von Proprietary vs. Self-Hosted AI
- Praxisübung: Entwicklung eines Open-Source-KI-Use-Cases für das eigene Unternehmen
5 Governance, Recht & Sicherheit
- Regulierung & EU AI Act: Ausnahmen und Vorgaben für Open-Source-Modelle
- Datenschutz und Berufsgeheimnis: Sichere Verarbeitung sensibler Daten ohne Drittanbieter-Risiko
- Sicherheitsaspekte: Model Alignment, Guardrails und Lizenzrecht bei Open-Source-Gewichten
- Verantwortungsvoller und transparenter Einsatz im Unternehmensumfeld
6 Transfer, Strategie & Ausblick
- Bewertung der eigenen KI-Roadmap hinsichtlich Open-Source-Potenzialen
- Erstellung eines Aktionsplans für Sovereign AI im Unternehmen
- Zukunftstrends: Open Source Agents, Lokale On-Device Models und europäische KI-Souveränität
- Vorstellen: Erfahrungen und Fragen abholen
- Präsentieren: Grundlagen vermitteln, Beispiele zeigen und erklären
- Interagieren: Beispiele beurteilen und diskutieren, eigene Ideen entwickeln
- Üben: Funktionen, Use Cases, Praxisprojekte, Infrastruktur
Dieser Kurs eignet sich für Entscheidungsträger/innen, IT-Verantwortliche, Legal & Compliance Officers sowie Fachkräfte aus datensensiblen Bereichen. Unter anderem für:
- Führung & IT-Strategy: CTO, CIO, Chief of Staff, IT Manager
- Legal, Risk & Compliance: Head/Manager Legal, Data Protection Officer (DPO)
- Öffentlicher Sektor & Gesundheit: Projektleiter:innen Digitalisierung, Innovation Leads
- HR & Finanzen: Verantwortliche für vertrauliche und personenbezogene Datenprozesse
- Product & Engineering: AI Engineers, Software Architects, Product Owner
Für IT-Fachleute sind auch folgende Kurse geeignet, um tiefer in jeweilige Themen einzutauchen:
- Souveräne Cloud & Cloud Native Ökosystem
- Souveränes Platform Engineering
- RAG Tech Deep Dive
- LLM Engineering & AIOps
Du möchtest dich tiefergehend mit Governance beschäftigen? Dann schau dir folgenden Kurs an:
Für diesen Kurs gibt es keine formalen technischen Voraussetzungen und man benötigt keine Programmierkenntnisse. Grundlegende Kenntnisse über KI-Anwendungen unabhängig von Open Source und Open Weight werden aber empfohlen.
Bitte bring deinen eigenen Laptop mit und stell sicher, dass du für den Kurstag die vorgängig kommunizierten Accounts einrichtest
Du kannst damit das Gezeigte und Erlernte direkt in deiner Umgebung abspeichern und für die tägliche Arbeit im Unternehmen umgehend einsetzen.
Falls du über keinen Laptop verfügst, können wir dir einen Computer zur Verfügung stellen. Bitte melde dich nach der Kursanmeldung bei info@digicomp.ch.