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Schulungsübersicht
Einführung in fortgeschrittene Prompt Engineering
- Verständnis der Rolle von Prompts in DeepSeek LLM
- Wie die Struktur von Prompts auf künstlich generierte Antworten wirkt
- Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs in Bezug auf Prompt-Verhalten
Erstellung effektiver Prompts
- Erstellen präziser und strukturierter Prompts
- Techniken zur Kontrolle von Ton, Länge und Format
- Umgang mit zweideutigen und offenen Fragen
Optimierung von AI-Antworten
- Feinabstimmung von Prompts für spezifische Aufgaben
- Anpassung der Temperatur und Max-Tokens zur Antwortsteuerung
- Verwendung von Systemnachrichten und rollenbasierten Prompts
Kontextmanagement und Prompt-Chaining
- Erhalt des Kontexts über mehrere AI-Interaktionen hinweg
- Verkettung von Prompts zur Führung komplexer Aufgaben
- Nutzung von Speicher- und Referenztechniken in langen Konversationen
Reduzierung von Vorurteilen und Verbesserung der AI-Verlässlichkeit
- Erkennung und Minderung von Vorurteilen in künstlich generierten Ausgaben
- Sicherstellung der faktischen Richtigkeit in AI-Antworten
- Ethische Überlegungen im Prompt Engineering
Test und Bewertung von Prompt-Leistung
- Messung der Qualität und Konsistenz von AI-Antworten
- Automatisierung des Prompt-Testens und -Bewertens
- Fallstudien effektiver Prompt Engineering Strategien
Bereitstellung von AI-gestützten Anwendungen mit optimierten Prompts
- Integration verfeinerter Prompts in Unternehmensabläufe
- Optimierung von AI-gestützten Chatbots und Automatisierungstools
- Skalierung von Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle
Entwicklungen im Prompt Engineering
- Fortschritte in LLMs und Prompt-Optimierungstechniken
- Hybride AI-Mensch-Kollaboration durch Prompt Engineering
- Zukünftige Innovationen in der Kontrolle von künstlich generiertem Content
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) und KI-APIs
- Profi-Fähigkeiten 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