KI-Grafik-Design-Schulung

Lektion 1 • Was KI-Grafikdesign bedeutet

Definiert KI-gestütztes Design und grenzt es von traditionellen Methoden ab. Schafft die konzeptionelle Basis für alles folgende werkzeugbasierte Lernen.

Lektion 2 • Designprinzipien, die jeder KI-Nutzer braucht

Wiederholt die grundlegenden visuellen Designprinzipien – Hierarchie, Kontrast, Balance und Farbe – angewendet auf KI-Ausgaben. Stellt sicher, dass das ästhetische Urteil von Anfang an die Werkzeugnutzung leitet.

Lektion 3 • Einrichten Ihres KI-Design-Arbeitsbereichs

Führt durch die Kontoerstellung, die Navigation in der Benutzeroberfläche und die Dateiverwaltung auf den wichtigsten Plattformen. Beseitigt technische Hürden, damit sich die Studierenden auf kreative Aufgaben konzentrieren können.

Lektion 4 • Überblick über führende KI-Designplattformen

Bietet einen Überblick über die wichtigsten Plattformen zur KI-Bild- und Layoutgenerierung, geordnet nach Fähigkeitskategorien. Studierende gewinnen Orientierung, bevor sie sich für eine praktische Arbeit entscheiden.

Lektion 1 • Komposition und Framing durch Prompts

Behandelt Kamerawinkel, Seitenverhältnis, Blickfang und räumliche Anordnung als Prompt-Parameter. Die Studierenden lenken die Komposition so, wie es ein Fotograf oder Art Director tun würden.

Lektion 2 • Fortgeschrittene Prompt-Techniken

Erkundet Prompt-Gewichtung, die Kombination mehrerer Konzepte und verkettete Prompts für komplexe Szenen. Bereitet Studierende auf eine professionelle Ausgabekontrolle vor.

Lektion 3 • Iteratives Prompting und Verfeinerung

Führt systematische Prompt-Iteration ein, um Ausgaben schrittweise zu verbessern. Studierende üben, schwache Ergebnisse zu diagnostizieren und Variablen methodisch anzupassen.

Lektion 4 • Kontrolle von Stil und Ästhetik

Lehrt, wie man durch gezielte Sprache bestimmte Kunstrichtungen, Farbpaletten und visuelle Töne hervorruft. Verbindet Prompt-Vokabular mit erkennbaren Designästhetiken.

Lektion 1 • Bewerten und Auswählen von KI-Ausgaben

Vermittelt objektive Kriterien zur Beurteilung von Bildqualität, Relevanz und Nutzbarkeit anhand eines Design-Briefings. Studierende entwickeln ein konsistentes Auge für die Kuratierung.

Lektion 2 • Hochskalieren und Verbessern von KI-Bildern

Behandelt KI-gestütztes Hochskalieren, Detailverbesserung und Rauschunterdrückung, um Bilder für Druck und Bildschirm vorzubereiten. Überbrückt die Lücke zwischen Generierung und produktionsreifem Output.

Lektion 3 • Inpainting- und Outpainting-Techniken

Führt selektive Bereichsbearbeitung und Arbeitsflächenerweiterung ein, um generierte Bilder zu korrigieren oder zu erweitern. Gibt Studierenden präzise Kontrolle über bestimmte Bildbereiche.

Lektion 4 • Aufbau einer kuratierten Asset-Bibliothek

Führt Studierende bei der Organisation, Verschlagwortung und Speicherung freigegebener KI-Assets für die Wiederverwendung in Projekten an. Etabliert professionelle Asset-Management-Gewohnheiten.

Lektion 1 • Automatisierte Inhaltsplatzierung

Erkundet KI-Werkzeuge, die Text, Bilder und grafische Elemente automatisch in einem Layout platzieren. Studierende lernen, automatisierte Platzierungsentscheidungen zu lenken und zu überschreiben.

Lektion 2 • Rastersysteme und KI-Layout-Werkzeuge

Wiederholt die rasterbasierte Designtheorie und ordnet sie den KI-Layout-Vorschlagsfunktionen zu. Studierende nutzen KI, um die Rasterkonstruktion zu beschleunigen, ohne die strukturelle Disziplin zu verlieren.

Lektion 3 • Farbpalettengenerierung und -anwendung

Generiert markenkonforme Farbpaletten mit KI-Werkzeugen und wendet sie konsistent über Layouts hinweg an. Studierende üben Farbharmonie und Kontrast in echten Kompositionen.

Lektion 4 • Typografie-Paarung mit KI-Unterstützung

Nutzt KI-Schriftarten-Paarungswerkzeuge, um Schriftarten auszuwählen und zu kombinieren, die den Markenton verstärken. Verbindet typografische Entscheidungen mit der gesamten Layout-Harmonie.

Lektion 1 • Logokonzeptgenerierung mit KI

Generiert vielfältige Logokonzepte mit Text-zu-Bild- und Vektor-KI-Werkzeugen und verfeinert dann die besten Kandidaten. Studierende üben schnelle Ideenfindung und Konzeptauswahl.

Lektion 2 • Entwickeln eines Markenfarbensystems

Baut ein Primär-, Sekundär- und Neutralfarbensystem unter Verwendung von KI-Palettenwerkzeugen und Markenstrategieeingaben auf. Studierende dokumentieren Farbwerte für eine konsistente plattformübergreifende Nutzung.

Lektion 3 • Erstellen eines Marken-Styleguides

Fasst alle Markenelemente mit KI-Layout-Werkzeugen in einem strukturierten Styleguide-Dokument zusammen. Studierende erstellen ein Arbeitsergebnis, das Kunden und Teams eigenständig anwenden können.

Lektion 4 • Markentypografie und Ikonografie

Wählt Markenschriftarten aus und generiert mit KI-Illustrationswerkzeugen ein benutzerdefiniertes Icon-Set. Etabliert visuelle Konsistenz über alle Markenberührungspunkte hinweg.

Lektion 1 • Integration von KI-gestütztem Copywriting

Kombiniert KI-Bildgenerierung mit KI-Textwerkzeugen, um vollständige Social-Media-Beiträge zu erstellen. Studierende üben, visuelle und verbale Botschaften innerhalb eines einzigen Arbeitsablaufs aufeinander abzustimmen.

Lektion 2 • Entwerfen wiederverwendbarer KI-Vorlagen

Baut modulare, markenkonforme Vorlagen, die KI-generierte Bilder und Textvarianten aufnehmen können. Ermöglicht die Content-Produktion in hohem Volumen, ohne die Konsistenz zu beeinträchtigen.

Lektion 3 • Arbeitsabläufe für die Batch-Content-Produktion

Automatisiert repetitive Content-Aufgaben mit Bulk-Generierung, Vorlagenbefüllung und Planungswerkzeugen. Studierende produzieren effizient die Assets eines gesamten Content-Kalenders.

Lektion 4 • Plattformspezifikationen und visuelle Strategie

Ordnet Abmessungen, Formate und ästhetische Anforderungen der wichtigsten Social-Media-Plattformen zu. Studierende richten KI-Ausgabeeinstellungen an plattformspezifischen visuellen Strategien aus.

Lektion 1 • Mehrschicht-Compositing-Techniken

Setzt mehrere KI- und Foto-Assets zu einer einheitlichen, glaubwürdigen Composite-Abbildung zusammen. Studierende wenden Überblendmodi, Schatten und Farbkorrektur für Realismus an.

Lektion 2 • Hintergrundentfernung und Subjektisolierung

Nutzt KI-gestützte Auswahl- und Maskierungswerkzeuge, um Subjekte sauber aus KI-generierten Hintergründen zu isolieren. Bereitet Assets für das Compositing in neuen Szenen vor.

Lektion 3 • Erstellen surrealer und konzeptioneller Composings

Erweitert die Compositing-Fähigkeiten in kreatives Terrain, indem KI-Bilder für konzeptionelle und redaktionelle Arbeiten kombiniert werden. Studierende entwickeln durch Experimentieren einen unverwechselbaren visuellen Stil.

Lektion 4 • Integrieren von KI-Assets in Bearbeitungssoftware

Importiert KI-generierte Bilder in professionelle Raster- und Vektoreditoren zur weiteren Verfeinerung. Etabliert den hybriden KI-plus-manuellen Arbeitsablauf als professionellen Standard.

Lektion 1 • Preisgestaltung und Positionierung von KI-Design-Dienstleistungen

Führt Studierende bei der Bewertung KI-gestützter Arbeit, der Strukturierung von Dienstleistungspaketen und der Kommunikation der Rolle von KI in der Preisgestaltung an. Bereitet Absolventen darauf vor, selbstbewusst im Markt zu konkurrieren.

Lektion 2 • Präsentieren von KI-Design-Arbeiten gegenüber Kunden

Behandelt Präsentationsstruktur, Mockup-Erstellung und die Erklärung der Rolle von KI im Designprozess. Schafft Kundenvertrauen und steuert die Wahrnehmung KI-generierter Arbeit.

Lektion 3 • Abgrenzung und Briefing von KI-Designprojekten

Übersetzt Kunden-Briefings in strukturierte KI-Designpläne mit definierten Ergebnissen und Zeitplänen. Verhindert schleichende Ausweitung des Projektumfangs und gleicht Erwartungen vor der Produktion aus.

Lektion 4 • Qualitätssicherung vor der Abgabe

Wendet eine Checkliste vor der Abgabe an, die Auflösung, Farbprofile, Dateiformate und Markenkonformität abdeckt. Eliminiert Fehler, die den professionellen Ruf schädigen.