openHPI Adventskalender
Der openHPI-Adventskalender ist da! ❄️

Jeden Tag ein neues Türchen, jeden Tag eine neue Aufgabe.

Hinter 24 digitalen Türchen warten spannende Lerneinheiten, Logikrätsel und kleine Denkaufgaben auf dich. Jeden Tag gibt es etwas Neues zu entdecken, das dich spielerisch an Konzepte der Informatik heranführt.

Der Adventskalender richtet sich an Schüler:innen ab der 9. Klasse, aber auch alle anderen sind herzlichst willkommen. Wer alle Türchen öffnet und fleißig miträtselt, kann zum Schluss unsere openHPI Ente gewinnen.

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Aktuelle Kurse

Chatbots leicht gemacht: Große Sprachmodelle einfach nutzen
Felix Boelter

Die wachsende Bedeutung von KI-Chatbots in der modernen Arbeitswelt stellt Organisationen vor neue Herausforderungen und Chancen. Wie können intelligente Assistenten dabei helfen, große Dokumentensammlungen zu analysieren oder Daten für Berichte aufzubereiten? Welche Möglichkeiten entstehen, wenn Chatbots direkt mit den Programmen arbeiten, die wir täglich nutzen? Und wie lassen sich diese Technologien praktisch und sicher in bestehende Arbeitsabläufe integrieren?

Entdecken Sie in diesem zweiwöchigen, praxisorientierten Kurs, wie Sie Ihren eigenen funktionsfähigen Chatbot erstellen und mit Ihren Dokumenten und Anwendungen verbinden können. Der Kurs richtet sich an Fachkräfte ohne tiefe Programmierungskenntnisse und folgt dem Prinzip „wenig Theorie, viel Praxis“. Sie lernen, wie moderne KI-Tools wie OpenWebUI, OpenRouter und Docker zusammenarbeiten, um leistungsstarke KI-Assistenten zu schaffen.

  • 26. Nov. 2025 - 10. Dez. 2025
  • Data Science
  • Leistungsnachweis
  • de
  • de, en
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openHPI Adventskalender
openHPI Teaching Team
Der openHPI-Adventskalender ist da! ❄️

Jeden Tag ein neues Türchen, jeden Tag eine neue Aufgabe.

Hinter 24 digitalen Türchen warten spannende Lerneinheiten, Logikrätsel und kleine Denkaufgaben auf dich. Jeden Tag gibt es etwas Neues zu entdecken, das dich spielerisch an Konzepte der Informatik heranführt.

Der Adventskalender richtet sich an Schüler:innen ab der 9. Klasse, aber auch alle anderen sind herzlichst willkommen. Wer alle Türchen öffnet und fleißig miträtselt, kann zum Schluss unsere openHPI Ente gewinnen.

  • 1. Dez. 2025 - 5. Jan. 2026
  • Fundamentals
  • Leistungsnachweis
  • de
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Efficient AI for Weather Forecasting
PD Dr. Haojin Yang, Weixing Wang, Jona Otholt, Zi Yang , Gregor Nickel , Dr. Zhitong Xiong, Constantin Le Cleï , Dr. Peng Yuan , Dr. Liangjing Zhang

Extreme weather events have caused severe damage and loss of life in recent decades. Traditional numerical weather prediction, while accurate, is computationally intensive—requiring supercomputers that consume massive amounts of energy. In contrast, energy-efficient AI offers a transformative alternative. This course explores how modern AI models can drastically reduce energy consumption and CO₂ emissions while improving the accuracy and accessibility of weather forecasting. Through practical examples, we demonstrate how techniques like LoRA fine-tuning, diffusion models, and GNSS-based sensing can enhance forecasting capabilities on both large and personal devices. By the end of this course, learners will understand how efficient AI methods enable sustainable, high-precision weather prediction for the future.

  • 3. Dez. 2025 - 17. Dez. 2025
  • Big Data and AI
  • Leistungsnachweis
  • en
  • de, en
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Zukünftige Kurse

Digitale Gerechtigkeit - Wie du dich für eine fairere KI-Zukunft engagieren kannst (Schüler:innen-Kurs)
Jennifer Fritz

Künstliche Intelligenz ist längst Teil deines Alltags geworden. Von Empfehlungsalgorithmen in sozialen Medien bis hin zu dem generieren von Geburtstagsgrüßen – fast überall kann heute KI drin stecken. Doch KI-Systeme sind nicht neutral: Sie können diskriminieren, ausgrenzen und bestehende Ungerechtigkeiten verstärken. Wir zeigen dir, wie du das erkennst und was du dagegen tun kannst.

Dieser Kurs richtet sich an Schüler:innen ab der 9. Klasse, aber auch alle anderen sind herzlichst willkommen.

  • 15. Jan. 2026 - 5. Feb. 2026
  • Leistungsnachweis
  • de
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Kurse im Selbststudium

Lehrkräfteprofessionalisierung für KI in Schule und Unterricht
Prof. Dr. Katrin Böhme, Sarah Bormann, Anja Henke, Dr. Thorben Jansen , Janne Mesenhöller

Künstliche Intelligenz ist längst Teil des gesellschaftlichen und schulischen Alltags und eröffnet neue Möglichkeiten für das Lehren und Lernen. Besonders im sprachlichen Unterricht können KI-Systeme individuelle Lernprozesse unterstützen, etwa durch automatisiertes Feedback zu Texten oder das individualisierte Lernen mit Intelligenten Tutoriellen Systemen. Gleichzeitig bringt der Einsatz von KI-basierten Systemen im schulischen Kontext ethische, rechtliche und soziale Herausforderungen mit sich. Der Kurs thematisiert all dies und unterstützt Lehrkräfte dabei, die Chancen KI-basierter Systeme zu nutzen und Risiken reflektiert sowie konstruktiv zu begegnen.

  • Seit 3. Dez. 2025 im Selbststudium
  • Professional Skills
  • Leistungsnachweis
  • de
  • de, en
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Python for Beginners
Christian Drumm, Stephan Jacobs

Join this free online course to learn how to program with Python. You’ll be introduced to the fundamentals of the programming language like variables, data types, and loops. More complex topics like functions, libraries, and file input and output will also be covered. At the end of the course, you’ll be able to write simple Python programs to be prepared for your next programming challenges.

  • Seit 26. Nov. 2025 im Selbststudium
  • Programming
  • Leistungsnachweis
  • en
  • de, en
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Introduction to Enterprise Applications

In this course, you’ll get an overview of the key ingredients of enterprise applications - in general as well as on the example of SAP's offerings. The course covers an introduction to SAP and its history, business processes, as well as different modules of ERP Systems (e.g., Financials, Supply Chain Management, and Customer Relationship Management). The content is rounded up by an outlook into enterprise cloud platforms.

You don’t require much prior knowledge to attend the course and you’ll experience it like a student in the lecture hall. All sessions were recorded during the in-person lecture at the HPI in 2022. This course is a good foundation for to the (also free) courses Enterprise Goes Cloud 1 and Enterprise Goes Cloud 2.

This course is aimed at providing basic knowledge. There is no final examination. In this course, participants can only obtain a certificate of attendance. There is no discussion forum.

  • Seit 15. Nov. 2025 im Selbststudium
  • Teilnahmebestätigung
  • en
  • en
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Argumentieren lernen mit KI - für Schule & Alltag
Dr. Thorben Jansen , Hannah Pünjer , Nils-Jonathan Schaller

Du bist überzeugt, aber noch nicht überzeugend? In diesem Kurs lernst du, wie du deine Meinung klar und verständlich rüberbringen kannst. Schritt für Schritt entwickelst du die Fähigkeit, ein Thema zu verstehen, dir eine eigene Meinung zu bilden und mit anderen zu diskutieren. Dabei unterstützt dich ein KI-gestütztes Lerntool, das dich als Coach, Feedbackgeber und Gesprächspartner begleitet.

Wichtige Infos

Zusätzlich zu den Kursmaterialien auf openHPI kannst du in diesem Kurs Schreibübungen machen und bekommst dazu Feedback von einer KI. Das Ganze läuft direkt im Browser – du musst also nichts installieren und dich auch nicht registrieren. (Denk Link findest du in dem Kurs.) Beim ersten Start bekommst du automatisch einen 10-stelligen Code (z. B. abc123defg). Den solltest du dir unbedingt aufschreiben, weil du ohne ihn später nicht mehr an deine Texte kommst.
Wichtig: Nach 30 Tagen werden alle deine Texte automatisch gelöscht. Wenn du sie behalten möchtest, speichere sie also vorher ab. Chats und Feedback liefert eine KI auf Basis der OpenAI-Technologie.

  • Seit 24. Okt. 2025 im Selbststudium
  • Fundamentals
  • Leistungsnachweis
  • de
  • de, en
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Time Series Analysis
Mario Tormo Romero

In this course, you’ll learn how to work with time series data — one of the most common and challenging types of data across industries. We’ll start from the basics, introducing you to key concepts like trends, seasonality, and stationarity, and gradually move into more advanced forecasting techniques. You’ll explore both classical statistical models and modern machine learning approaches, and see how deep learning architectures like RNNs, LSTMs, and transformers are being used for cutting-edge forecasting tasks today. Along the way, we’ll cover real-world examples from finance, healthcare, weather forecasting, and beyond. By the end of the course, you’ll have the skills to analyze time series data, build reliable forecasting models, and apply them to practical problems.

  • Seit 1. Okt. 2025 im Selbststudium
  • Big Data and AI, Data Science
  • Leistungsnachweis
  • en
  • de, en
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Summer Coding Ferienkurse
openHPI Teaching Team
🎓 Code your Future – Deine Skills. Deine Ferien. Deine Zukunft.🚀

Lust auf was richtig Nützliches in den Ferien? In unseren Summer Coding Kursen 2025 lernst du nicht nur programmieren sondern du baust Skills auf, die dich weiterbringen. Egal ob du Games feierst, Apps cool findest oder einfach mal wissen willst, wie Computer eigentlich „denken“ – bei uns bist du richtig.

Python – einfach zu lernen, super vielseitig, ideal für Einsteiger:innen. Von Mini-Games bis hin zu Webentwicklung oder KI, mit Python kannst du sofort loslegen.

Java – die Sprache hinter vielen Games, Android-Apps und Unternehmenssoftware. Wenn du tiefer eintauchen willst, ist Java genau dein Ding.

Suche dir einen Kurs aus oder mache beide!

Was bringt es dir?

Du lernst echte Coding-Skills, die du sofort anwenden kannst. Du trainierst dein logisches Denken ganz nebenbei. Du stärkst deine digitale Selbstbestimmung: Versteh die Technik, statt von ihr gesteuert zu werden. Du bekommst einen Leistungsnachweis, den du z. B. für Bewerbungen nutzen kannst.

Die Ferienkurse richten sich an Schüler*innen ab der 8. bzw 10. Klasse und dauern jeweils ca. 4 Wochen. Du brauchst keine Vorkenntnisse. Es gibt die Möglichkeit, einen Leistungsnachweis zu erhalten. Die Kurse sind kostenlos. Wir freuen uns auf deine Teilnahme und dein Feedback!

  • Seit 15. Sep. 2025 im Selbststudium
  • Programming
  • de
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Sustainability in the digital age: AI and Sustainability - Balancing Innovation and Responsibility
Gunther Rothermel, Christian Boos, Surajit Mitra, Dr. Kerstin Verzano, Vikram Nagendra, Johanna Latt, Klaus Schimmer
Welcome to the "Sustainability in the Digital Age" series

This course explores the critical  intersection of AI and sustainability, highlighting how technological advancement can align with environmental responsibility. It offers insights into the dual nature of AI, noting its potential for increasing efficiency and driving sustainable innovation, while also acknowledging the significant energy consumption involved in training and applying AI models. In this course, we are not only examining the paradox of AI and sustainability but also provides actionable recommendations for incorporating sustainability into AI application development. By examining AI's transformative role and its environmental impact, the course offers a comprehensive understanding of how AI can be harnessed to support global sustainability goals effectively.

This course is part of the Sustainability in the Digital Age series, a collaborative project between colleagues from Stanford University, SAP and the Hasso Plattner Institute.

  • Seit 26. Jun. 2025 im Selbststudium
  • Leistungsnachweis
  • en
  • de, en
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Sustainability in the Digital Age: Efficient AI Techniques in the LLM Era
Haojin Yang
Welcome to the "Sustainability in the Digital Age" series

In an era where digital technologies are reshaping industries and daily life, the environmental impact of AI systems has become a growing concern. This course explores efficient AI methodologies to address these challenges. From deep learning model compression to low-bit quantization and collaborative inference, we delve into techniques that enhance computational efficiency and reduce energy consumption. We will also focus on low-bit quantization specifically for large language models (LLMs), showcasing cutting-edge open-source tools and models. Join us to learn how to build sustainable AI systems while pushing the boundaries of innovation.

This course is part of the Sustainability in the Digital Age series, a collaborative project between colleagues from Stanford University, SAP and the Hasso Plattner Institute.

  • Seit 10. Jun. 2025 im Selbststudium
  • Leistungsnachweis
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  • de, en
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Practical Computer Vision with PyTorch
Antonio Rueda-Toicen

Practical Computer Vision in PyTorch is a comprehensive, hands-on course for developers and practitioners eager to explore computer vision with PyTorch. It spans image classification, object detection, segmentation, and generative modeling. Emphasizing implementation, participants work through coding demos and projects with industry-standard tools and libraries. By the end, they will be able to build and fine-tune computer-vision models for real-world applications.

  • Seit 21. Mai. 2025 im Selbststudium
  • Big Data and AI, Data Science
  • Leistungsnachweis
  • en
  • de, en
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Potsdam Cyber Games

Durch ein geheimes Auswahlverfahren wurde Euer Team auserwählt, in die dunklen Gassen von Berlin und Potsdam einzutauchen - zur Infiltration des Verstecks einer berüchtigten Hacker-Organisation. Eure Mission: Unmask the Underground! :male-detective: Schon beim ersten Schritt wird Euch klar: Hinter der Fassade verbirgt sich eine große kriminelle Infrastruktur, die es zu durchbrechen gilt.

Für mehr Informationen schau doch mal auf unserer Website vorbei.

Willkommen zu den 3. Potsdam Cyber Games. Mögen die Spiele beginnen.

  • Seit 29. Apr. 2025 im Selbststudium
  • de
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Sustainability in the digital age: Energy-Efficient Software Development
Detlef Thoms, Manfred Mensch , Jonas Keil, Christian Golze , Robert Werlich, Richard Bremer
Welcome to the "Sustainability in the Digital Age" series

Digital systems offer a great opportunity to significantly reduce carbon emissions and can contribute to the efficient use of energy. However, all systems also need energy. This area of tension is addressed in the course: Sustainability in the digital age - Energy-Efficient Software Development. To effectively reduce the carbon footprint of digitalization, it is necessary to apply algorithmic efficiency and sustainability by design as guiding principles in digital engineering. We will introduce strategies to develop software that prioritizes minimized energy consumption through optimal coding and green testing practices. We will look at how the CO2 emissions of operating software applications can be measured and calculated. How to measure the performance and energy consumption of Large Language Models will be covered as well. Further we share approaches how to use advances in hardware technology and operate digital systems efficiently in data centers based on eco-friendly and cost-effective capacity management strategies.

This course is part of the Sustainability in the Digital Age series, a collaborative project between colleagues from Stanford University, SAP and the Hasso Plattner Institute.

  • Seit 8. Apr. 2025 im Selbststudium
  • Enterprise Computing, Cloud and Operating Systems, Programming
  • Leistungsnachweis
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  • de, en
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Sustainability in the digital age: Environmental Impacts of AI Systems
Vanessa Parli
Welcome to the "Sustainability in the Digital Age" series

Artificial Intelligence (AI) offers transformative potential across industries, but its development and deployment come with environmental costs. The course covers topics such as the carbon footprint of AI models, methods for measuring and reporting environmental impacts, and challenges in estimating the sustainability of AI technologies. Students will gain insights into energy and carbon accounting, along with case studies demonstrating how AI’s environmental footprint is assessed. The course aims to provide a comprehensive understanding of the relationship between AI and the environment, equipping learners with knowledge to contribute to more sustainable AI practices.

This course is part of the Sustainability in the Digital Age series, a collaborative project between colleagues from Stanford University, SAP and the Hasso Plattner Institute.

  • Seit 18. Mär. 2025 im Selbststudium
  • Big Data and AI
  • Leistungsnachweis
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  • de, en
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