Schulungsübersicht

Einführung in fortgeschrittenes Prompt-Engineering

  • Verstehen der Rolle von Prompts in DeepSeek LLM
  • Wie die Struktur von Prompts die AI-generierten Antworten beeinflusst
  • Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs in Bezug auf das Prompt-Verhalten

Erstellung effektiver Prompts

  • Präzise und strukturierte Prompts erstellen
  • Techniken zur Steuerung von Ton, Länge und Format
  • Ambige und offene Fragen behandeln

Optimierung von AI-Antworten

  • Prompts für spezifische Aufgaben feinjustieren
  • Temperatur und maximale Token für die Antwortsteuerung anpassen
  • Systemnachrichten und rollenbasierte Prompts verwenden

Kontextverwaltung und Prompt-Chaining

  • Kontext über mehrere AI-Interaktionen hinweg beibehalten
  • Prompts koppeln, um komplexe Aufgaben zu leiten
  • Erinnerungs- und Referenztechniken in langen Gesprächen verwenden

Vorurteile reduzieren und AI-Verlässlichkeit verbessern

  • Vorurteile in AI-generierten Ausgaben erkennen und verringern
  • Faktische Genauigkeit in AI-Antworten sicherstellen
  • Ethische Aspekte im Prompt-Engineering

Testen und Evaluieren der Prompt-Leistung

  • Messen der Qualität und Konsistenz von AI-Antworten
  • Automatisieren des Prompt-Testens und der Evaluierung
  • Fallstudien effektiver Prompt-Engineering-Strategien

Bereitstellung von AI-gestützten Anwendungen mit optimierten Prompts

  • Verfeinerte Prompts in Unternehmensworkflows integrieren
  • AI-gestützte Chatbots und Automatisierungstools optimieren
  • Skalieren von Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle

Entwicklungen im Prompt-Engineering

  • Fortschritte in LLMs und Prompt-Optimierungstechniken
  • Hybride AI-Mensch-Zusammenarbeit durch Prompt-Engineering
  • Zukünftige Innovationen in der Steuerung von AI-generiertem Inhalt

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) und AI-APIs
  • Profisprüfung in einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript)
  • Grundverständnis von NLP und Textgenerierungstechniken

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure, die mit LLM-basierten Anwendungen arbeiten
  • Entwickler, die AI-gestützte Workflows optimieren
  • Datenanalysten, die AI-generierte Ausgaben verfeinern
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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