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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