In diesem Workshop möchten wir die Möglichkeiten und Herausforderungen
der Bereitstellung und Nutzung von KI-Diensten in Deutschland
diskutieren und präsentieren. Der Workshop umfasst Vorträge von
verschiedenen Anbietern deutscher KI-Dienste sowie interaktive
Hands-On-Demonstrationen und Hackathons.
Im Mittelpunkt stehen Themen wie offene Daten, Forschung und Quellcode
sowie Nutzeraspekte wie Datenschutz, Usability und Datensouveränität,
die auch im Kontext der Informatik 2025 von Bedeutung sind. Durch die
Nutzung von KI-Diensten können höchste Datenschutzanforderungen auch für
Behörden umgesetzt werden.
Die deutschen KI-Servicezentren bspw. bieten eine Vielzahl von Diensten
u.a. für Forschende und Wirtschaft kostenlos an. Im Hands-on-Teil des
Workshops haben die Teilnehmer die Möglichkeit selbst aktiv zu werden
und verschiedene KI-Dienste auszuprobieren, wie generative KI-Dienste,
z.B., Chat-AI und Image-AI. Darüber hinaus werden Code-Schnipsel für
Entwicklungsplattformen bereitgestellt, um Entwicklern zu zeigen, wie
sie neue KI-Dienste einfach integrieren können, z.B. mit SAIA.
Der Hands-on-Teil ist niederschwellig und kann mittels bereitgestelltem
JupyterHub oder lokalem Python-Interpreter durchgeführt werden. Ein
Tablet oder Laptop mit Webbrowser genügt. Eine minimale Coding-Erfahrung
mit Python ist empfehlenswert, aber nicht erforderlich. Es ist auch
möglich, in Teams zu arbeiten.
Ziel des Workshops ist es, zu zeigen, dass viele KI-Dienste mit offenen
Daten und Modellen frei und leicht nutzbar sind und damit eigene
Anwendungen umgesetzt werden können.

Weitere Informationen: https://ak-oss.gi.de/veranstaltung/information/liberalisierung-von-ki-diensten-mit-den-deutschen-ki-servicezentren

Inhalte des Hands-On:

- KISSKI: Nach einer kurzen Einführung in das Konzept von Large Language Models (LLMs) und der im Workshop genutzten HPC Desktops VDI Lösung wird am Beispiel von unserem ChatAI Interface die Open-Source Scalable Artificial Intelligence Accelerator (SAIA) Architektur für LLM-Workloads Lösung Hands-On vorgestellt.

- HPI AISC: Paras Mehta zeigt anhand eines Open-Source-Tools, wie Retrieval Augmented Generation (RAG) funktioniert. Dabei werden zentrale Komponenten wie semantische Suche, Vektordatenbank und LLM‑Integration praxisnah vorgestellt. Ziel ist es, Interessierten einen Einstieg in modulare RAG‑Systeme zu geben und deren Anpassungsmöglichkeiten für individuelle Anforderungen aufzuzeigen.

- hessianAI: Lukas Helff demonstriert Live wie mit dem Vision-Language-Model LlavaGuard Bilddatensätze anhand dynamischer Sicherheitspoliken gescannt, analysiert und gefiltert werden können.

- WestAI: Das AI.Lab ermöglicht einen einfachen Einstieg in modulare KI-Anwendungen per Drag & Drop, die sich flexibel kombinieren und in geschützten Umgebungen betreiben lassen. Teilnehmende werden in der Session dazu befähigt, eigene oder bereitgestellte (multimodale) Modelle über das AI.Lab direkt im Browser zu testen und mit Komponenten wie Wissensgraphen oder domänenspezifischen Modulen zu erweitern.