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Schulungsübersicht

Einführung in das erweiterte Prompt Engineering

  • Verstehen der Rolle von Prompts im DeepSeek LLM
  • Wie die Struktur von Prompts KI-generierte Antworten beeinflusst
  • Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs hinsichtlich ihres Prompt-Verhaltens

Entwicklung effektiver Prompts

  • Erstellung präziser und strukturierter Prompts
  • Techniken zur Steuerung von Ton, Länge und Format
  • Umgang mit mehrdeutigen und offenen Fragen

Optimierung von KI-Antworten

  • Anpassung von Prompts für spezifische Aufgaben
  • Anpassung von Temperatur und maximalen Token zur Steuerung der Antworten
  • Nutzung von Systemnachrichten und rollenbasiertem Prompting

Kontextmanagement und Prompt-Verkettung

  • Beibehaltung des Kontexts über mehrere KI-Interaktionen hinweg
  • Verkettung von Prompts zur Steuerung komplexer Aufgaben
  • Nutzung von Gedächtnis- und Referenztechniken in langen Gesprächen

Reduzierung von Bias und Verbesserung der Zuverlässigkeit der KI

  • Erkennung und Minderung von Bias in KI-generierten Ausgaben
  • Sicherstellung faktischer Genauigkeit in KI-Antworten
  • Ethische Überlegungen im Prompt Engineering

Testen und Bewerten der Prompt-Leistung

  • Messung der Qualität und Konsistenz von KI-Antworten
  • Automatisierung des Prompt-Testens und der Bewertung
  • Fallstudien zu effektiven Strategien im Prompt Engineering

Bereitstellung KI-gestützter Anwendungen mit optimierten Prompts

  • Integration verfeinerter Prompts in Unternehmens-Workflows
  • Optimierung KI-gesteuerter Chatbots und Automatisierungstools
  • Skalierung von Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle

Neue Trends im Prompt Engineering

  • Fortschritte bei LLMs und Techniken zur Prompt-Optimierung
  • Hybride Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI durch Prompt Engineering
  • Zukünftige Innovationen bei der Steuerung KI-generierter Inhalte

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) und KI-APIs
  • Profizienz in einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript)
  • Grundlegendes Verständnis von NLP und Techniken zur Textgenerierung

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure, die mit LLM-basierten Anwendungen arbeiten
  • Entwickler, die KI-gestützte Workflows optimieren
  • Datenanalysten, die KI-generierte Ausgaben verfeinern
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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