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Schulungsübersicht
Einführung in das erweiterte Prompt Engineering
- Verständnis der Rolle von Prompts bei DeepSeek LLM
- Wie die Struktur des Prompts die KI-generierten Antworten beeinflusst
- Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs hinsichtlich des Prompt-Verhaltens
Entwicklung effektiver Prompts
- Formulierung präziser und strukturierter Prompts
- Techniken zur Steuerung von Tonfall, Länge und Format
- Umgang mit mehrdeutigen und offenen Fragen
Optimierung der KI-Antworten
- Fine-Tuning der Prompts für spezifische Aufgaben
- Anpassung von Temperatur und maximaler Token-Anzahl zur Steuerung der Ausgabe
- Einsatz von Systemmeldungen und rollenbasiertem Prompting
Kontextmanagement und Prompt Chaining
- Aufrechterhaltung des Kontexts über mehrere KI-Interaktionen hinweg
- Verknüpfung von Prompts, um komplexe Aufgaben zu steuern
- Nutzung von Speicher- und Referenzmethoden bei langen Gesprächen
Verringerung von Verzerrungen und Verbesserung der KI-Zuverlässigkeit
- Erkennen und Mildern von Verzerrungen in KI-generierten Ausgaben
- Sicherstellung der faktischen Richtigkeit der KI-Antworten
- Ethische Aspekte im Prompt Engineering
Testen und Bewerten der Prompt-Performance
- Messung der Qualität und Konsistenz der KI-Antworten
- Automatisierung von Tests und Bewertungen der Prompts
- Case Studies zu effektiven Prompt-Engineering-Strategien
Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen mit optimierten Prompts
- Integration verfeinerter Prompts in Unternehmensworkflows
- Optimierung von KI-gesteuerten Chatbots und Automatisierungstools
- Skalierung der Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle
Aktuelle Trends im Prompt Engineering
- Neuerungen bei LLMs und Techniken zur Prompt-Optimierung
- Hybride Zusammenarbeit zwischen KI und Mensch durch Prompt Engineering
- Zukünftige Innovationen in der Steuerung KI-generierter Inhalte
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) und KI-APIs
- Sicherer Umgang mit einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript)
- Grundkenntnisse in NLP- und Textgenerierungstechniken
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die mit LLM-basierten Anwendungen arbeiten
- Entwickler, die KI-gestützte Workflows optimieren
- Datenanalysten, die KI-generierte Outputs verfeinern
14 Stunden