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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in GPT-5 und Entwicklerfähigkeiten
- Wichtige Fähigkeiten von GPT-5, Multimodalität und Agentenfunktionen
- Auswahl von Modellen, Verständnis von Preisen und Limitierungen
- Ethische Überlegungen und Enterprise-Governance
Prompting und Systemdesign für zuverlässige Ausgaben
- Prompt-Muster, Systemnachrichten und Context Engineering
- Chain-of-Thought vs. prägnantes Prompting und Few-Shot-Techniken
- Testen von Prompts und Festlegung von Akzeptanzkriterien
APIs, SDKs und lokale Entwicklungsumgebung
- Aufruf von GPT-5-APIs, Nutzung von SDKs, Authentifizierung und Geheimnisverwaltung
- Lokale Entwicklung, Mocking von Antworten und Sandboxing
- Versionierung, Request/Response-Schemata und Fehlerbehandlung
Aufbau von Agenten und Tool-Integrationen
- Design sicherer Agentenarchitekturen und Tool-Schnittstellen
- Routing, Orchestrierung und Fallback-Strategien
- Rate-Limits, parallele Verarbeitung und transaktionsbezogene Überlegungen
Testen, Auswertung und Validierung
- Automatisierte Testsuiten für Prompts und Verhalten
- Red-Teaming, Fuzz-Testing und adversariale Beispiele
- Metriken für Genauigkeit, Halluzinationsraten und Kundenzufriedenheit
Deployment, Monitoring und Observability
- CI/CD-Muster für modellgestützte Funktionen und Canary-Releases
- Logging, Tracing und Telemetrie für Prompt-Beobachtbarkeit
- Alerting, SLA-Überlegungen und Incident Response
Sicherheit, Datenschutz und Kostenoptimierung
- Datenverarbeitung, Überlegungen zu PI/PHI und Kontextsanierung
- Zugriffskontrolle, Auditing und Compliance-Kontrollpunkte
- Optimierung des Token-Verbrauchs, Batching und Caching-Strategien
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Python oder JavaScript
- Erfahrung beim Aufruf von REST-APIs oder SDKs
- Grundlegende Vertrautheit mit ML/KI-Konzepten und JSON-Datenstrukturen
Zielgruppe
- Software-Ingenieure
- ML-Ingenieure
- DevOps-/SRE-Ingenieure
Erfahrungsberichte (2)
richtige Vorgehensweise beim Erstellen von Prompts und bei der Integration von Schutzmaßnahmen in Anweisungen.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Kurs - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Maschinelle Übersetzung
In der Lage, auf Vorschläge des Publikums einzugehen - d.h. ein reales KI-Agent-Szenario即兴地创建。
Brett McLaren - Zoll Itamar
Kurs - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Maschinelle Übersetzung