- Grundlagen (ca. 1:45 Stunden): Was wird in der Wissenschaft unter Intelligenz verstanden? Und wie grenzt sich dies vom Begriff der künstlichen Intelligenz ab? Warum würde AGI alles verändern? Was sind wichtige geschichtliche Meilensteine in Bezug auf künstliche Intelligenz?

- Funktionsweise von KI-Modellen (ca. 2 Stunden): Wichtige Aspekte verstehen wie Natural Language Processing, Tokens, Embeddings, Wortvorhersage, Aufmerksamkeits-Mechanismus, Feed Forward Netzwerk, Neuronale Netze, Gewichte, Neuronen uvm.

- Training (ca. 1:15 Stunden): Wie werden Modelle trainiert? Welche Trainingsmethoden und -Phasen gibt es? Welchen Zweck haben die verschiedenen Trainingsschritte? Was ist das Blackbox-Problem? Was hat es mit "Alignment" auf sich?

- Fähigkeiten von heutigen Modellen (ca. 2 Stunden): Was sind Reasoning Modelle? Wie gut können sie wirklich logisch schlussfolgern (reasoning)? Wie oft halluzinieren Sprachmodelle? Was sind Benchmarks und Scaling? Was hat es mit emergenten Fähigkeiten auf sich?