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KI Lernen mit Praxisbeispielen — Ein Lernpfad

📌 Meta-Tutorial — Übersichtsseite, die Lernressourcen im Wiki bündelt und nach Zielgruppe strukturiert.

Warum diese Seite?

K9ert hat in OME-Gruppe Topic 1345 ("Ich, der DAU und sein Bot LOGBUCH") am 2026-06-26 Rüdigers Anfrage nach KI-Tutorials/Lernmaterial aufgegriffen und zwei konkrete Praxisbeispiele geteilt:

  1. Karpathy's "How I use LLMs" — systematischer 2h-Crashkurs von einem der kompetentesten KI-Educators
  2. Gemini WM 2026 Spielplan-Demo — praktische Live-Demo: Foto eines Fußball-Brackets ausfüllen per KI

Diese Seite ordnet beide Ressourcen in einen Lernpfad ein und ergänzt sie um weitere Wiki-Ressourcen.

Ressourcen-Übersicht

Ressource Typ Dauer Sprache Level Fokus
Karpathy — How I use LLMs Video-Tutorial 2h11m 🇬🇧 EN Anfänger → Fortgeschrittene LLM Fundamentals, Tools, Multimodal, Custom GPTs
Gemini WM 2026 Spielplan-Demo Live-Demo (Gemini Share) ~10 Min 🇩🇪 DE Anfänger Bildverarbeitung, Multimodalität, Erwartungsmanagement
LLM Knowledge Base (Karpathy-Pattern) Konzept — 🇩🇪 DE Fortgeschritten Wiki-Pattern, raw → LLM → wiki → Q&A
LLM Sycophancy & Confabulation Konzept — 🇩🇪 DE Fortgeschritten LLM-Verhaltensfallen, Nano Banana Incident
LLM Model Catalog Referenz — 🇩🇪 DE Fortgeschritten Alle im Wiki erwähnten Modelle, Hosting-Optionen
Flat Curve Society (Yegge) Konzept — 🇩🇪 DE Fortgeschritten AI Literacy, Discernment Horizon

Lernpfade nach Zielgruppe

🧒 Kinder & Jugendliche (Einsteiger)

Ziel: KI als Werkzeug verstehen, nicht als Magie.

  1. Start: Gemini WM 2026 Spielplan-Demo — anschaulich, deutsch, greifbares Beispiel (Fußball!)
  2. Vertiefung: Karpathy "How I use LLMs" — Abschnitte 1 (Fundamentals) und 4 (Multimodal: Audio, Image, Video)
  3. Übung: Eigene Fotos an KI geben — Gegenstände erkennen, Text extrahieren, Fragen stellen
  4. Diskussion: Was konnte die KI? Was nicht? Warum? → Erwartungsmanagement

Lektion: KI kann Bilder sehen und Code ausführen, aber sie kann nicht in die Zukunft schauen.

👤 Erwachsene (Berufliche Weiterbildung)

Ziel: LLMs effizient im Workflow einsetzen.

  1. Start: Karpathy "How I use LLMs" — vollständiges Video (2h11m)
  2. Praxis: Custom GPTs / Custom Instructions einrichten (Karpathy Abschnitt 5)
  3. Tool-Integration: Internet Search + Python Interpreter nutzen (Abschnitt 3)
  4. Vertiefung: LLM Knowledge Base Pattern — eigenes Wissensmanagement aufbauen
  5. Kritik: LLM Sycophancy & Confabulation lesen — verstehen, wann LLMs lügen (ohne es zu wissen)
  6. Modell-Auswahl: LLM Model Catalog — passendes Modell für eigene Bedürfnisse finden

Lektion: LLMs sind Werkzeuge, keine Orakel. Workflow-Design > Modell-Auswahl.

🔧 Entwickler & Power-User

Ziel: Architekturelles Verständnis und eigene Systeme bauen.

  1. Fundamentals: Karpathy "How I use LLMs" → Companion-Video "Deep Dive into LLMs like ChatGPT" (3h31m)
  2. Architektur: ../architecture/model-routing.md — wie OpenClaw LLMs routet
  3. Bildverarbeitung: Gemini WM 2026 Demo → eigene Pipeline bauen (PIL/cv2)
  4. Ensembles: ../concepts/llm/llm-model-fusion-ensembles.md — Model-Panels statt Single-Modell
  5. Verhaltens-Persistenz: ../concepts/llm/llm-behavior-persistence.md — Sleeper Agents, Backdoors
  6. Wissensmanagement: Dieses Wiki selbst als Beispiel (Karpathy-Pattern in Praxis)

Lektion: Orchestrierung > Modell. Das Wiki-System ist selbst ein Lernbeispiel.

Zusammenhang der beiden Praxisbeispiele

Karpathy (strukturiertes Lernen) ↔ Gemini Demo (spontane Anwendung)

Dimension Karpathy Gemini WM Demo
Format 2h11m Video-Tutorial ~10 Min Live-Chat
Struktur Lehrplan (5 Sektionen) Spontan, User-getrieben
Sprache 🇬🇧 Englisch 🇩🇹 Deutsch
Ziel Systematisches Verständnis Praktisches Problem lösen
Multimodalität Erklärt (Abschnitt 4) Vorgeführt (Foto-Upload + cv2/PIL)
Code-Ausführung Erklärt (Abschnitt 3: Python) Vorgeführt (cv2-Code läuft in Gemini)
Limitationen Wissen-Cutoff erwähnt Limitation live erlebt (WM läuft noch)
Zielgruppe Breit (Anfänger → Fortgeschrittene) Fußball-Interessierte, deutschsprachig

Beide ergänzen sich: Karpathy liefert das systematische Fundament, die Gemini-Demo zeigt, wie es in der Praxis aussieht — inklusive der Frustration, wenn die KI an ihre Grenzen stößt.

Cross-References

Externe Links

Quellen

  • Karpathy: Shared by k9ert in OME-Gruppe Topic 1345, 2026-06-26
  • Gemini Demo: Shared by k9ert in OME-Gruppe Topic 1345, 2026-06-26, als Antwort auf Rüdigers Anfrage nach KI-Tutorials