Prompt Engineering
Praxisorientierte Anleitung zur effektiven Steuerung von KI-Modellen, die präzise und kreative Resultate liefert, Zeit spart und die Qualität der Anwendungen nachhaltig steigert.
Grundlagen und Aufbau von Prompts
Ein strukturierter und gut formulierter Prompt ist der Schlüssel, um präzise und relevante Antworten von LLMs zu erhalten.
Wir bieten fundierte Möglichkeiten zur Weiterbildung, die einer erfolgreichen Zukunft verhelfen werden.
Prompting-Strategien und Techniken
Durch gezielte Techniken wie Few-Shot-Lernen oder Prompt Chaining lassen sich komplexe Aufgaben effizient und zielgerichtet lösen. Prompts ermöglichen den maßgeschneiderten Einsatz von LLMs in vielfältigen Branchen und realen Szenarien.
Kosten für Online-Schulungen Prompt Engineering
Die Teilnahmegebühren für einen Kurs Prompt Engineering betragen 350 Euro pro Person. Bei einer Gruppenbuchung von mindestens fünf Teilnehmern wird ein Rabatt von 15 % gewährt. Die Kurse werden in remote-Formaten angeboten.
Kommende Termine
Die bevorstehenden Termine gestalten sich wie folgt: Jede Schulung hat eine Dauer von 2,5 Stunden. Die Daten sind:
- 19. Juli 2025 (Samstag) vormittags 10:00 bis 12:30 oder nachmittags von 13:00 bis 15:30 und
- 29. Juli 2025 (Dienstag) vormittags 10:00 bis 12:30 oder nachmittags von 13:00 bis 15:30 oder abends von 17:30 bis 20:00.
Die Prompt Engineering Schulung richtet sich an alle Interessierten – sowohl an Erfahrene als auch an Einsteiger ohne Vorkenntnisse.
Die Themen können je nach Bedarf modular einzeln oder als komplettes Gesamtpaket gebucht werden. Kontaktieren Sie uns gern für weitere Informationen.
Grundlagen und Aufbau von Prompts
- Definition, Bedeutung und Struktur von Prompts
- Unterschied zwischen offenen und geschlossenen Prompts
- Schlüsselkomponenten wie Kontext, Rollenzuweisung, Formatierung und Klarheit
- Beispiele für effektive Prompt-Formulierungen
Prompting-Strategien und Techniken
- Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought und Prompt Chaining
- Iteratives Design und Testing von Prompts
- Anpassung der Antwortlänge, Struktur und Stil
- Verwendung von hierarchischen, dynamischen und kontextabhängigen Prompts
Praktische Anwendung und Anwendungsfälle
- Einsatz von Prompts in Chatbots, Text- und Bildgenerierungssystemen
- Steuerung der Modellantworten für spezifische Aufgabenstellungen
- Integration von Kontext und Umgang mit mehrstufigen Dialogen
- Branchenrelevante Anwendungen z.B. Kundenservice, Marketing, Forschung
Qualitätsverbesserung, Ethik und Grenzen
- Identifikation und Korrektur von Fehlern in Modellantworten
- Umgang mit Bias und ethischen Herausforderungen im Prompt Design
- Verständnis der Limitationen von LLMs und verantwortungsvoller KI-Einsatz
- Zukunftstrends und fortlaufende Optimierung von Prompts
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