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Schulungsübersicht
Einführung in die fortgeschrittenen Funktionen von Cursor
- Verständnis der Erweiterbarkeit sowie der Architektur von Cursor
- Überblick über verschiedene Arten von KI-Modellen und deren Anschlussmöglichkeiten
- Vorbereitung der Entwicklungsumgebung für individuelle Anpassungen
Grundprinzipien des erfolgreichen Prompt-Engineerings
- Gestaltung von Prompts, die Präzision, Konsistenz sowie Flexibilität gewährleisten
- Strukturierung der Hierarchien von Kontextinformationen und dynamische Variableneinspielung
- Auswertung von Prompt-Ergebnissen sowie kontinuierliche Optimierung
Erstellung und Verwaltung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen
- Entwicklung von standardisierten Prompt-Templates für Teams
- Versionierung sowie Pflege zentraler Repositories mit Prompts
- Integration der Vorlagen in CI/CD-Workflows
Anbindung von Cursor an interne Wissensdatenbanken
- Anschluss an Dokumentations-APIs sowie andere interne Datenquellen
- Einbindung fachbezogener Informationen in die Prompt-Generierung
- Automatisierte Aktualisierungen und Synchronisation dynamischer Datenbestände
Feinabstimmung von Modellen für domänenspezifische Code-Generierung
- Bestimmung geeigneter Einsatzszenarien für spezialisierte Modelle
- Sammlung sowie Bearbeitung von Datensätzen zur Feinabstimmung
- Test, Validierung und Bereitstellung individuell trainierter Modelle
Entwicklung eigener Werkzeuge und Adapter
- Erweiterung von Cursor durch API-basierte Hilfsprogramme
- Erstellung sicherer Schnittstellen für komplexe Unternehmensprozesse
- Implementierung individueller Aktionen direkt im Editor-Umfeld
Sicherheit, Governance und Leistungsoptimierung
- Gewährleistung der sicheren Verarbeitung von vom System generierten Codes
- Einrichtung regulatorischer Regeln sowie Sicherheitsfilter für die Nutzung
- Verbesserung der Performance und optimale Ressourcennutzung
Zukunftsorientierte Strategien im Bereich KI-gestützte Entwicklung
- Analyse neuerer Funktionen sowie API-Ergänzungen von Cursor
- Etablierung kontinuierlicher Optimierungsprozesse für Feinabstimmung und Prompt-Verwaltung
- Aufbau interner Strukturen, die nachhaltige KI-Entwicklungsprozesse ermöglichen
Zusammenfassung sowie konkrete nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in Programmierung und Softwarearchitektur
- Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungstools sowie APIs
- Grundverständnis von Konzepten des maschinellen Lernens bzw. Prompt-Engineerings
Zielgruppe
- KI-Entwickler, die individuelle KI-Workflows entwerfen
- Entwickler von Werkzeugen und Plattformen, die interne Entwicklungshilfen schaffen
- Erfahrene Entwickler, die spezialisierte KI-Modelle in ihre Projekte integrieren
14 Stunden