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NotebookLM kompakt: Dokumentenflut effizient meistern
- (Online-)Seminar

Ihr Gewinn / Ziele NotebookLM von Google ist das KI-Werkzeug der Stunde, wenn es darum geht, umfangreiche Dokumente mit einem innovativen Tool im auszuwerten.
In diesem praxisnahen Seminar lernen Sie, wie Sie mit NotebookLM große Mengen an Dokumenten – ob Forschungsliteratur, Verträge, Projektdokumentation oder Marktanalysen – blitzschnell analysieren, zusammenfassen und durchsuchbar machen können. Sie erhalten dabei nicht nur einen umfassenden Überblick über die vorhandenen Funktionen, sondern lernen, wie Sie die Ergebnisse auf Ihre Bedürfnisse anpassen können.
Sie arbeiten direkt am eigenen Laptop und probieren alles selbst aus – mit Ihren eigenen Dokumenten und Fragestellungen. So verlassen Sie das Seminar nicht nur mit theoretischem Wissen, sondern mit einem funktionierenden Werkzeug für Ihren Arbeitsalltag.

Wichtig: Bitte bringen Sie Ihren eigenen Laptop mit. Grundkenntnisse im Umgang mit KI sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.


Das erwartet Sie / Inhalte
  • Orientierung: Die Arbeitsfläche von NotebookLM kennenlernen und sicher navigieren
  • Projekt-Setup: Eigene Quellen hochladen und die automatischen Entdeckungsfunktionen nutzen
  • Arbeiten mit NotebookLM: Chat-Funktion für gezielte Fragen und die Lernwerkzeuge im Studio
  • Effizienter arbeiten: Praktische Tipps und Tricks für bessere Ergebnisse
  • Praxiszeit: Eigene Anwendungsfälle ausprobieren und individuelle Fragen klären

Zielgruppe Personen, die regelmäßig mit großen Mengen an Informationen arbeiten und diese effizienter verarbeiten möchten

Dozent(in) Herr Michael Grüterich (Prompt Engineer – Certificate of Advanced Studies (CAS))

Dauer 1 Tag (4 Seminarstunden)




    Termin Beginn 1. Tag Ort freie Plätze Dozent(in)
zur Anmeldung
07.05.2026 09:00 Uhr Dortmund 12 Michael Grüterich (Prompt Engineer – Certificate of Advanced Studies (CAS))
zur Anmeldung
13.10.2026 09:00 Uhr Zoom-Seminar 12 Michael Grüterich (Prompt Engineer – Certificate of Advanced Studies (CAS))

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