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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