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Dauer 14 Stunden (2 Tage)
Schulungsübersicht
Einführung in GPT-5 und Entwicklerfähigkeiten
- Schlüsselfunktionen von GPT-5, Multimodalität und Agentenfunktionen
- Wahl der Modelle, Verständnis von Preisen und Grenzen
- Ethische Überlegungen und Unternehmensgovernance
Prompting und Systemdesign für zuverlässige Ergebnisse
- Mustertechniken für Prompts, Systemmeldungen und Kontext-Engineering
- Ketten-gedanklicher Herangehensweise vs. präzises Prompting und Few-Shot-Techniken
- Testen von Prompts und Festlegung von Akzeptanzkriterien
APIs, SDKs und lokaler Entwicklungsworkflow
- Aufruf von GPT-5-APIs, Nutzung von SDKs, Authentifizierung und Geheimnisverwaltung
- Lokale Entwicklung, Mocking von Antworten und Sandboxing
- Versionierung, Schemas für Anfragen/Antworten und Fehlerbehandlung
Entwicklung von Agenten und Tool-Integrationen
- Gestaltung sicherer Agentenarchitekturen und Tool-Schnittstellen
- Routing, Orchestrierung und Fallback-Strategien
- Rate-Limits,Concurrency-Kontrolle und transaktionale Überlegungen
Testen, Evaluierung und Validierung
- Automatisierte Testsuiten für Prompts und Verhaltensweisen
- Red-Teaming, Fuzz-Testing und adversariale Beispiele
- Metriken für Genauigkeit, Halluzinationsraten und Nutzerzufriedenheit
Deployment, Monitoring und Beobachtbarkeit
- CI/CD-Muster für modellgestützte Funktionen und Canary-Veröffentlichungen
- Logging, Tracing und Telemetrie für Prompt-bezogene Beobachtbarkeit
- Alerting, SLA-Überlegungen und Incident-Response
Sicherheit, Datenschutz und Kostenoptimierung
- Datenverarbeitung, Überlegungen zu PI/PHI und Kontextbereinigung
- Zugriffskontrolle, Auditierung und Compliance-Prüfpunkte
- Token-Nutzungsoptimierung, Batching und Caching-Strategien
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie Python oder JavaScript
- Erfahrung im Aufruf von REST-APIs oder SDKs
- Grundlegende Vertrautheit mit ML-/KI-Konzepten und JSON-Datenstrukturen
Zielgruppe
- Software-Ingenieure
- ML-Ingenieure
- DevOps-/SRE-Ingenieure
Erfahrungsberichte (1)
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