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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in GPT-5 und Entwicklerfähigkeiten
- Kernfähigkeiten von GPT-5, Multimodalität und Agentenfunktionen
- Modellauswahl, Verständnis von Preisen und Limitierungen
- Ethische Überlegungen und Enterprise-Governance
Prompting und Systemdesign für zuverlässige Ausgaben
- Prompt-Muster, Systemnachrichten und Kontext-Engineering
- Chain-of-Thought im Vergleich zu knappem Prompting und Few-Shot-Techniken
- Testen von Prompts und Festlegung von Akzeptanzkriterien
APIs, SDKs und lokale Entwicklungs-Workflows
- Aufruf der GPT-5-APIs, Nutzung von SDKs, Authentifizierung und Geheimnisverwaltung
- Lokale Entwicklung, Mocking von Antworten und Sandboxing
- Versionierung, Schemas für Anfragen/Antworten und Fehlerbehandlung
Erstellung von Agenten und Tool-Integrationen
- Gestaltung sicherer Agentenarchitekturen und Tool-Schnittstellen
- Routing, Orchestrierung und Fallback-Strategien
- Rate-Limits, Gleichzeitgkeitssteuerung und transaktionale Aspekte
Testen, Bewertung und Validierung
- Automatisierte Testsuiten für Prompts und Verhaltensweisen
- Red-Teaming, Fuzz-Testing und adversariale Beispiele
- Kennzahlen für Genauigkeit, Halluzinationsraten und Nutzerzufriedenheit
Deployment, Überwachung und Observability
- CI/CD-Muster für modellgestützte Funktionen und Canary-Releases
- Logging, Tracing und Telemetrie für promptbasierte Observability
- Alarmierung, SLA-Überlegungen und Incident-Response
Sicherheit, Datenschutz und Kostenoptimierung
- Datenbehandlung, Überlegungen zu PI/PHI und Kontext-Sanitization
- Zugriffskontrolle, Auditierung und Compliance-Prüfpunkte
- Optimierung des Token-Verbrauchs, Batching und Caching-Strategien
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis mindestens einer Programmiersprache wie Python oder JavaScript
- Erfahrung im Aufruf von REST-APIs oder SDKs
- Grundlegendes Vertrautsein mit ML/AI-Konzepten und JSON-Datenstrukturen
Zielgruppe
- Softwareingenieure
- ML-Ingenieure
- DevOps- / SRE-Ingenieure
Erfahrungsberichte (2)
richtige Vorgehensweise beim Erstellen von Prompts und bei der Integration von Schutzmaßnahmen in Anweisungen.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Kurs - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Maschinelle Übersetzung
In der Lage, auf Vorschläge des Publikums einzugehen - d.h. ein reales KI-Agent-Szenario即兴地创建。
Brett McLaren - Zoll Itamar
Kurs - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Maschinelle Übersetzung