Seit dem Start von ChatGPT habe ich jeden KI-Kurs gemacht, den ich finden konnte.
Udemy. Coursera. Google. YouTube-Tutorials. Bezahlte Bootcamps.
Die meisten waren zu langsam, zu theoretisch oder bereits veraltet, als ich sie abschloss.
Also habe ich meinen eigenen Fahrplan erstellt.
15 Wochen. Die besten kostenlosen Ressourcen, die es gibt. Woche für Woche.
Speichere dir das ab. Du wirst darauf zurückkommen.
DIE 15-WÖCHIGE ROADMAP
Der Plan ist in zwei Teile aufgeteilt.
Teil 1 behandelt ChatGPT (Woche 1–6). Teil 2 behandelt den breiteren KI-Stack (Woche 7–15).
TEIL 1: CHATGPT MEISTERN (WOCHE 1–6)
Woche 1 — Die absoluten Grundlagen von ChatGPT
OpenAI hat eine kostenlose Akademie. Perfekt, wenn du völlig neu bist.
→ Erste ChatGPT-Schritte — starte dein erstes Gespräch, verstehe die Modelle, erkunde Anwendungsfälle academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-basics
→ Basis-Prompts — ChatGPT-Prompts für jede berufliche Rolle academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-for-any-role
→ Wie schreibt man einen Prompt — einfache Schritte und zusätzliche Tipps academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/prompting
→ ChatGPT einrichten — wie man keine generischen Antworten mehr bekommt help.openai.com/en/articles/8096356-chatgpt-custom-instructions
Wochen 2–3 — Wie man gute Prompts schreibt
Der Unterschied zwischen einer nützlichen und einer nutzlosen KI ist der Prompt. Diese drei Leitfäden decken alles ab.
→ Prompt-Prinzipien — die 10 wichtigsten Prinzipien und wann man sie einsetzt help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api
→ Prompt-Formel — ein wiederholbares Rezept für bessere Prompts www.promptingguide.ai/introduction/basics
→ Prompt Engineering — vier Kern-Techniken www.promptingguide.ai/techniques
Wochen 4–5 — ChatGPT-Funktionen
Die meisten Leute nutzen 10 % dessen, was ChatGPT kann. Diese decken den Rest ab.
Basis-Funktionen, die es wert sind, bekannt zu sein:
→ Sprachmodus — mit ChatGPT sprechen statt tippen help.openai.com/en/articles/8400625-voice-mode-faq
→ Websuche — eine echte Alternative zum Googeln openai.com/index/introducing-chatgpt-search
→ Bildgenerierung + Projekte — Bilder erstellen und Chats organisieren help.openai.com/en/articles/9260256-chatgpt-capabilities-overview
→ Lernmodus — KI nutzen, um wirklich zu lernen, statt nur Antworten zu bekommen wondertools.substack.com/p/turn-ai-into-your-personal-tutor
Die fortgeschrittenen Funktionen, auf die es sich zu investieren lohnt:
→ Deep Research — ChatGPT durchsucht autonom Dutzende von Websites und erstellt einen Bericht für dich openai.com/index/introducing-deep-research
→ ChatGPT-Agent — klickt Buttons, füllt Formulare, navigiert in deinem Namen durch Websites help.openai.com/en/articles/11752874-chatgpt-agent
→ Atlas — eine ernsthafte Alternative zu Chrome openai.com/index/introducing-chatgpt-atlas
→ Codex — die einzige Programmieranwendung, die du brauchst https://openai.com/codex
Woche 6 — GPT-5.5
GPT-5.5 hat die Möglichkeiten verändert. Diese decken die neuen Modi und die korrekte Aufforderung ab.
→ GPT-5.5-Modi — wann man den Auto-, Instant-, Thinking- und Pro-Modus verwendet https://openai.com/index/introducing-gpt-5
→ GPT-5.5-Prompting — grundlegende und fortgeschrittene Techniken speziell für GPT-5.5 https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
→ Optimiere deine Prompts mit GPT-5.5 — wie du das Modell nutzt, um deine eigenen Prompts zu verbessern https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api
TEIL 2: KI MEISTERN (WOCHE 7–15)
Sobald du ChatGPT kennst, ist der nächste Schritt KI-Kompetenz – genug zu wissen, um jedes Tool intelligent zu nutzen, die Risiken zu verstehen und zu wissen, wann man sich NICHT auf KI verlassen sollte.
KI-Kompetenz (Wochen 7–10)
Wähle einen Kurs aus jeder Kategorie unten. Du brauchst nicht alle – eine solide Grundlage reicht.
Für Berufstätige (nicht-technisch):
→ IBM AI for Everyone: Master the Basics — behandelt KI-Anwendungen und Schlüsselkonzepte, kostenloses Zertifikat edx.org/learn/artificial-intelligence/ibm-ai-for-everyone-master-the-basics
→ Google Generative AI Course — was generative KI ist, wie sie verwendet wird, wie sie sich von traditionellem ML unterscheidet skills.google/course_templates/536
→ AI & Career Empowerment — KI in Unternehmen + Karrierestrategie im Zeitalter der KI, kostenloses Zertifikat rhsmith.umd.edu/programs/executive-education/learning-opportunities-individuals/free-online-certificate-artificial-intelligence-and-career-empowerment
→ HP's AI for Business Professionals — anfängerfreundlich, kostenloses Zertifikat life-global.org/course/423-ai-for-business-professionals
→ Google's Generative AI Leader — Grundlagen der generativen KI, Google Cloud-Angebote, Geschäftsstrategie cloud.google.com/learn/certification/generative-ai-leader
→ Google Prompting Essentials Specialization — wie man effektive Prompts schreibt, von Google-Experten coursera.org/specializations/prompting-essentials-google
Für Berufstätige (Leitfäden, keine Kurse):
→ Beste KI-Bücher — kuratierte Lektüre für Führungskräfte und Manager www.deeplearning.ai/resources/
→ KI als Denkpartner — die eine KI-Fähigkeit, die nie veraltet www.anthropic.com/learn/build-with-claude/prompt-engineering/overview
→ LLM-Datenschutz-Ranking — welche KI-Plattformen deine Daten schützen (und welche nicht) blog.incogni.com/ai-llm-privacy-ranking-2025
→ KI-Kompetenz — wie man effektiv, ethisch und sicher mit KI zusammenarbeitet anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations
→ Perplexity at Work — ein praktischer Leitfaden für smarteres Arbeiten mit KI r2cdn.perplexity.ai/pdf/pplx-at-work.pdf
Für technisch Versierte:
→ IBM AI Fundamentals — NLP, Computer Vision, maschinelles Lernen, Deep Learning, kostenloses Zertifikat skillsbuild.org/adult-learners/explore-learning/artificial-intelligence
→ Wie KI funktioniert — Anthropics Forschung darüber, wie Sprachmodelle tatsächlich denken transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html
→ Wie ChatGPT funktioniert — Erklärung basierend auf OpenAIs eigenem Paper writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
Das ist ein Ausgangspunkt. KI-Kompetenz ist ein fortlaufender Prozess – kein Ziel.
Wochen 11–12 — Claude lernen
Nur ein Tool hat sich einen festen Platz in meinem Workflow neben ChatGPT verdient. Nicht als Ersatz. Als Ergänzung.
Claude denkt anders. Längerer Kontext, besseres Denken bei komplexen Dokumenten, Programmierung, Agenten und Arbeitsabläufen.
Beginne mit den Grundlagen, dann tauche ein in Claude Code, Gedächtnis, Agenten, Automatisierung und reale Workflows.
Grundlagen (Hier starten):
→ Claude-Grundlagen — Artefakte, Projekte, Fähigkeiten und wie Claude für reale Arbeitsabläufe funktioniert https://anthropic.com/learn/claude-for-work
→ Prompt Engineering (Offiziell) — Anthropics offizieller Prompting-Leitfaden https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
→ Interaktives Prompt-Tutorial — praktische Übungen zum Prompt Engineering https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial
Claude Code (Der wahre Durchbruch):
→ Claude Code 101 — Einsteiger-Durchgang durch Claude Code https://anthropic.skilljar.com/claude-code-101
→ Claude Code in Action — echte Beispiele und Arbeitsabläufe https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
→ Claude Code vollständige Dokumentation — offizielle Dokumentation https://code.claude.com/docs/en/overview
→ CLAUDE.md — wie man Claude Gedächtnis, Anweisungen und Projektkontext gibt https://code.claude.com/docs/en/claude-md
→ Skills — Claude wiederverwendbare Arbeitsabläufe und Systeme beibringen https://code.claude.com/docs/en/skills
→ MCP — Claude mit Slack, GitHub, Drive und externen Tools verbinden https://code.claude.com/docs/en/mcp
→ Routines — wiederkehrende Arbeitsabläufe rund um die Uhr automatisieren https://code.claude.com/docs/en/routines
Fortgeschritten / Entwickler:
→ Agentenarchitektur — wie moderne KI-Agenten tatsächlich entworfen werden https://langchain.com/blog?category_equal=%5B%22Agent+Architecture%22%5D
→ Claude Code Ultimate Guide — Community-Tiefgang für ernsthafte Nutzer https://github.com/FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
→ Awesome Claude Code — kuratierte Tools, Hooks, Plugins und Workflows https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
Kostenlose Anthropic Academy:
→ Alle Anthropic Academy-Kurse — kostenlose Kurse + Zertifikate https://anthropic.skilljar.com
Wochen 13–14 — Gemini lernen
Gemini zeichnet sich durch die Tools aus, die es antreibt – Funktionen, die ChatGPT und Claude noch nicht bieten, insbesondere innerhalb des Google-Ökosystems.
→ Gemini 3 — was du mit dem neuen Gemini tatsächlich machen kannst blog.google/products-and-platforms/products/gemini/gemini-3/
→ Gemini Prompting Guide — Schnellstart-Handbuch zum Schreiben effektiver Gemini-Prompts services.google.com/fh/files/misc/gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf
→ NotebookLM Guide — ein Recherchetool, das auf deinen eigenen Dokumenten basiert und weniger halluziniert als alles andere support.google.com/notebooklm/?hl=en
Woche 15 und darüber hinaus — Dein Fachgebiet
Ab hier teilt sich die Roadmap basierend auf dem, was du tust. Wähle aus, was zutrifft.
KI-Bilder, Videos und visuelle Inhalte:
→ Nano Banana Pro Guide — Googles KI-Bildgenerator ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
→ Sora 2 Guide / Veo 3 Guide — KI-Videos mit OpenAI oder Google erstellen developers.openai.com/cookbook/examples/sora/sora2_prompting_guide / docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/video/video-gen-prompt-guide
→ Wie man professionelle visuelle Inhalte mit KI erstellt — Infografiken, Diagramme, Präsentationsmaterialien cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/ultimate-prompting-guide-for-nano-banana
Die Technik hinter KI (für neugierige Nicht-Techniker):
→ Maschinelles Lernen Algorithmen — Teil 1: www.ibm.com/think/topics/machine-learning-algorithms
→ Maschinelles Lernen Algorithmen — Teil 2: www.geeksforgeeks.org/machine-learning/machine-learning-algorithms/
→ Was ist eine Datenbank: www.cloudflare.com/learning/serverless/glossary/what-is-a-database/
→ Vektordatenbanken: www.pinecone.io/learn/vector-database/
→ Was ist NLP: www.ibm.com/think/topics/natural-language-processing
→ Lineare Regression in Python: www.geeksforgeeks.org/machine-learning/ml-linear-regression/
→ Baue dein erstes ML-Modell: developers.google.com/machine-learning/crash-course
Programmierung und Datenanalyse:
→ Wie man Python mit KI lernt — der schnellste Weg, wenn man bei Null anfängt www.coursera.org/articles/python-ai
→ Vibe Coding für Anfänger — wie man baut, ohne programmieren zu können www.ibm.com/think/topics/vibe-coding
→ Wie man KI mit Excel nutzt — vom Erzeugen von Funktionen bis zu kompletten Berichten support.microsoft.com/en-us/office/copilot-in-excel-help-learn-more-about-your-data-with-copilot-in-excel-7fc88a2d-3d24-4d68-8f4a-85f753af8db3
WANN MAN FÜR KI-BILDUNG BEZAHLEN SOLLTE (UND WANN NICHT)
Hier ist die ehrliche Antwort, nachdem ich Jahre damit verbracht habe, KI zu lernen.
95 % von dem, was du lernen möchtest, ist kostenlos verfügbar.
Das eigentliche Problem ist nicht der Zugang. Es ist die Zeit – das Finden von Ressourcen, die tatsächlich gut sind, dauert Stunden der Suche.
Die restlichen 5 % sind entweder zu neu oder zu spezialisiert, um bereits in kostenloser Form zu existieren.
Die Entscheidung ist also einfach:
→ Kein Budget: Nutze die kostenlosen Ressourcen oben. Es dauert nur länger, die guten zu finden.
→ Nachweis erforderlich: Bezahle für ein Zertifikat von Google, IBM oder Coursera.
→ Schneller vorankommen: Erhalte Zugang zu einem strukturierten Kurs und einer Community, in der du Fragen stellen kannst.
Die Artificial Corner Community hat hunderte Mitglieder, die genau diesen Weg gehen – mit Zugang zu ausführlichen Videokursen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Copy-Paste-Prompts für jedes oben genannte Tool.
DAS EINZIGE, WAS ZÄHLT
Du kannst jede Ressource auf dieser Liste lesen und trotzdem nicht gut in KI werden.
Was wirklich funktioniert: Die Tools jeden Tag nutzen.
Wähle eine Ressource pro Woche. Nutze das Tool, das sie lehrt. Wende es auf etwas Reales in deiner Arbeit oder deinem Leben an.
15 Wochen konsequente Praxis schlagen jedes Mal 15 Wochen passives Lesen.
Setze ein Lesezeichen. Komme jede Woche darauf zurück.
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