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Schulungsübersicht

Einführung in GPT-5 und dessen Entwicklerfähigkeiten

  • Wichtige Funktionen von GPT-5, Multimodalität sowie Agentenfunktionen
  • Auswahl geeigneter Modelle, Verständnis der Preisgestaltung und Grenzwerte
  • Ethische Aspekte und unternehmensweite Governance-Richtlinien

Prompting-Techniken und Systemdesign zur Gewährleistung zuverlässiger Ergebnisse

  • Gängige Prompt-Muster, Systemnachrichten sowie Kontextgestaltung
  • Vergleich zwischen ausführlichem Denkprozess und kurzen Prompts sowie Techniken mit Beispielen
  • Testen von Prompts und Festlegen von Akzeptanzkriterien

APIs, SDKs und lokale Entwicklungsumgebungen

  • Aufrufen der GPT-5-APIs, Nutzung von SDKs, Authentifizierung sowie Verwaltung vertraulicher Daten
  • Lokales Entwickeln, Nachbilden von Antworten und Absicherung durch Sandbox-Umgebungen
  • Versionsverwaltung, Formatierung von Anfrage- und Antwortdaten sowie Fehlerbehandlung

Erstellung von Agenten und Integration von Tools

  • Entwurf sicherer Agentenarchitekturen sowie Tool-Schnittstellen
  • Routing-Strategien, Orchesteration und Ausweichmechanismen bei Fehlern
  • Berücksichtigung von Ratenbegrenzungen, Konkurrenzsteuerung sowie Transaktionssicherheit

Testen, Bewertung und Validierung

  • Automatisierte Tests für Prompts und deren Verhalten
  • Rote-Team-Analysen, Fuzz-Tests sowie Analyse von Angriffsbeispielen
  • Messgrößen zur Bewertung der Genauigkeit, Fehlinterpretationsrisiken und Nutzerzufriedenheit

Bereitstellung, Überwachung und Analyse

  • CI/CD-Prozesse für modellbasierte Funktionen sowie stufenweise Veröffentlichungen
  • Protokollierung, Nachverfolgung und Telemetrie zur detaillierten Überwachung der Prompt-Ausführung
  • Einrichtung von Alarme, Berücksichtigung von SLAs sowie Vorgehensweisen bei Vorfällen

Sicherheit, Datenschutz und Kostenoptimierung

  • Umgang mit Daten, Einhaltung von Regeln zu personenbezogenen Informationen sowie Bereinigung des Kontexts
  • Zugriffssteuerung, Überwachungsmechanismen und Compliance-Prüfungen
  • Optimierung der Token-Nutzung durch Batching und Caching-Strategien

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Python oder JavaScript
  • Erfahrung im Aufrufen von REST-APIs oder SDKs
  • Allgemeine Kenntnisse zu Konzepten des maschinellen Lernens/KI sowie JSON-Datenstrukturen

Zielgruppe

  • Softwareentwickler
  • ML-Ingenieure
  • DevOps-/SRE-Engineers
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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