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Schulungsübersicht
Einführung in das fortgeschrittene Prompt Engineering
- Die Bedeutung von Prompts für das DeepSeek LLM verstehen
- Wie die Struktur eines Prompts Einfluss auf KI-Antworten hat
- Vergleich zwischen den Verhalten von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 sowie anderen LLMs bei der Prompt-Verarbeitung
Gestaltung effektiver Prompts
- Präzise und strukturiert formulierte Prompts entwerfen
- Techniken zur Steuerung von Ton, Länge sowie Format der Antworten
- Umgang mit vagen oder offenen Fragestellungen
Optimierung von KI-Antworten
- Prompts gezielt für spezifische Aufgaben anpassen
- Einstellung von Temperatur-Parametern und maximaler Tokenzahl zur Steuerung der Antwort
- Nutzung von Systemnachrichten sowie rollenbasierten Prompting-Methoden
Kontextverwaltung und Prompt-Kettenbildung
- Erhalt des Kontexts bei mehreren KI-Interaktionen sicherstellen
- Prompt-Ketten als Mittel zur Steuerung komplexer Aufgaben nutzen
- Anwendung von Gedächtnis- und Referenzmechanismen in langfristigen Dialogverläufen
Bias-Reduktion und Erhöhung der Zuverlässigkeit von KI-Systemen
- Erkennung sowie Minimierung möglicher Bias-Effekte im erzeugten Text
- Sicherstellung der sachlichen Richtigkeit bei generierten Antworten
- Ethische Aspekte des Prompt Engineerings berücksichtigen
Testung und Bewertung von Prompt-Leistungsfähigkeit
- Messung der Qualität sowie Konsistenz von KI-Antworten
- Automatisierung von Test- und Evaluationsverfahren für Prompts
- Praxisbeispiele erfolgreicher Prompt-Engineering-Ansätze analysieren
Einsatz optimierter Prompts in KI-basierten Anwendungen
- Integration von verbesserten Prompts in geschäftliche Arbeitsprozesse
- Optimierung von chatbasierten Assistenten sowie Automatisierungswerkzeugen
- Skalierung von Prompt-Strategien auf verschiedene Einsatzbereiche
Aktuelle Trends im Bereich des Prompt Engineerings
- Neuentwicklungen bei LLMs und deren Einfluss auf Optimierungsmethoden
- Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI durch gezieltes Prompt-Design
- Zukünftige Innovationen zur präziseren Kontrolle von KI-generiertem Inhalt
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) sowie KI-APIs
- Gute Kenntnisse einer Programmiersprache (z. B. Python oder JavaScript)
- Grundlegendes Verständnis von NLP sowie Techniken zur Texterzeugung
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die mit LLM-basierten Anwendungen arbeiten
- Entwickler, die KI-gestützte Arbeitsabläufe optimieren wollen
- Datenanalysten, die Ergebnisse von KI-Modellen verbessern möchten
14 Stunden