KI für Design & CAD
Von Generative Design bis Copilot-Workflows: Entwerfen, prüfen und dokumentieren mit KI, ohne Qualitäts- und Normenrisiken.
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KI für Design & CAD Themen
4 - Themen
KI im Grafik- & Mediendesign
Workflows mit Midjourney, Adobe Firefly & Co. aufsetzen, Qualität steuern, Rechte klären, Output skalieren.
KI für CAD
Von generativem Design bis Bauteilprüfung: KI-Workflows, die CAD-Daten in belastbare Entscheidungen übersetzen.
KI für Produkt- & Industriedesign
Von der Idee bis zur Serie: KI-Workflows, die Entwurf, Varianten und Validierung beschleunigen
KI für Rendering
Von Prompt bis Pipeline: KI-Workflows für Architektur, Produkt und VFX ohne Qualitätsverlust.
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8 Kurse
KI-Bildgenerierung: Kreative Gestaltung für Ihren Arbeitsalltag
Bilder mit Midjourney & Adobe Photoshop
Einsatz von KI Tools in der Mediengestaltung
DALL-E
Stable Diffusion, Midjourney, Adobe Firefly und DALL-E
Instagram & Canva in Verbindung mit KI
Adobe Firefly – KI und Kreativität
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Adobe Firefly – KI und Kreativität
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Midjourney
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Instagram & Canva in Verbindung mit KI
Einsatz von KI Tools in der Mediengestaltung
DALL-E
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Midjourney
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KI in Design und CAD ist mehr als „schneller zeichnen“. Sie verschiebt den Schwerpunkt von manueller Modellierung hin zu zielbasierten Workflows: Anforderungen definieren, Varianten generieren, bewerten und sauber in die Produktdokumentation überführen. In dieser Kategorie finden Sie Weiterbildungen, die genau diese Praxis abdecken.
Sie lernen, wie Generative Design und Topologieoptimierung belastbare Geometrien erzeugen, wie KI-gestützte Simulation und DFM/DFA-Checks frühe Fehlentscheidungen reduzieren und wie Sie Variantenmanagement, Bauteilfamilien und Konfigurationslogik effizient aufsetzen. Ein weiterer Fokus liegt auf KI-Assistenz in gängigen CAD-Umgebungen, Prompting für technische Aufgaben sowie der Automatisierung von Zeichnungen, Stücklisten, Toleranzen und technischen Texten.
Wichtig: Die Kurse adressieren auch die Risiken. Sie lernen, Ergebnisse zu verifizieren, Daten- und IP-Schutz zu berücksichtigen, Modellannahmen transparent zu machen und KI so einzusetzen, dass Normen, Nachvollziehbarkeit und Freigabeprozesse nicht unterlaufen werden.
Fragen und Antworten zu KI für Design & CAD
Für wen sind Kurse zu KI für Design & CAD besonders relevant?
Welche Vorkenntnisse brauche ich für Generative Design und KI-Workflows im CAD?
Wie stelle ich sicher, dass KI-Ergebnisse normgerecht und freigabefähig sind?
Welche konkreten Use Cases decken die Kurse typischerweise ab?
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du hier .
Wer nach „KI für CAD“ oder „Generative Design Weiterbildung“ sucht, meint oft ein konkretes Problem: zu lange Iterationsschleifen, zu viele Varianten, zu späte Fehler in der Fertigung oder ein Dokumentationsaufwand, der die Entwicklung ausbremst. Genau hier setzt KI im Engineering an. Moderne KI-Methoden unterstützen nicht nur beim Skizzieren oder Rendern, sondern vor allem bei der strukturierten Variantenbildung, der automatisierten Bewertung von Entwürfen und der robusten Ableitung von Fertigungs- und Prüfunterlagen.
In unseren Kursen zur KI für Design & CAD lernen Sie praxisnah, wie Sie Generative Design, Topologieoptimierung und parameterbasierte Modellierung kombinieren, um Bauteile leichter, steifer oder kostengünstiger zu entwickeln. Sie verstehen, wie KI-gestützte Simulation und heuristische Optimierung eingesetzt werden, um Designentscheidungen früh zu testen, und wie DFM/DFA-Prüfungen typische Fertigungsprobleme sichtbar machen. Ein weiterer Schwerpunkt ist der Einsatz von KI-Assistenten und Copilot-Workflows: von Prompting für technische Aufgaben über Feature-Erkennung bis zur teilautomatisierten Erstellung von Zeichnungen, Stücklisten und technischen Beschreibungen.
Damit KI im CAD-Alltag wirklich funktioniert, braucht es klare Regeln: Verifikation der Ergebnisse, nachvollziehbare Annahmen, saubere Datenbasis und ein Umgang mit IP, der Unternehmensrichtlinien respektiert. Deshalb behandeln die Weiterbildungen auch Themen wie Datenklassifizierung, On-Premises vs. Cloud, Auditierbarkeit und Qualitätskriterien für KI-Outputs. So bauen Sie Fähigkeiten auf, die direkt in der Konstruktion, Produktentwicklung und im Industrial Design wirken und die Time-to-Release messbar verkürzen, ohne Normen und Freigaben zu riskieren.