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Schulungsübersicht
Einführung in Fortgeschrittene Prompt Engineering
- Verständnis der Rolle von Prompts in DeepSeek LLM
- Wie die Prompt-Struktur AI-generierte Antworten beeinflusst
- Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs im Prompt-Verhalten
Entwerfen effektiver Prompts
- Präzise und strukturierte Prompts entwerfen
- Techniken zur Kontrolle von Ton, Länge und Format
- Umgang mit zweideutigen und offenen Fragen
Optimieren von KI-Antworten
- Feinabstimmung von Prompts für bestimmte Aufgaben
- Anpassen der Temperatur und der maximalen Token für die Antwortkontrolle
- Verwendung von Systemmeldungen und rollenbasierten Prompts
Kontext Management und Prompt Chaining
- Aufrechterhaltung des Kontexts über mehrere KI-Interaktionen hinweg
- Verkettung von Prompts zur Steuerung komplexer Aufgaben
- Verwendung von Gedächtnis- und Referenztechniken in langen Gesprächen
Verringerung von Verzerrungen und Verbesserung der KI-Zuverlässigkeit
- Erkennen und Abschwächen von Verzerrungen in KI-generierten Ergebnissen
- Sicherstellung der sachlichen Richtigkeit von KI-Antworten
- Ethische Überlegungen bei der Entwicklung von Prompts
Testen und Auswerten der Prompt-Leistung
- Messung der Qualität und Konsistenz von KI-Antworten
- Automatisiertes Testen und Bewerten von Prompts
- Fallstudien zu effektiven Prompt-Engineering-Strategien
Einsatz von KI-gesteuerten Anwendungen mit optimierten Prompts
- Integration verfeinerter Prompts in Unternehmens-Workflows
- Optimierung von KI-gesteuerten Chatbots und Automatisierungstools
- Skalierung von Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle
Aufkommende Trends in Prompt Engineering
- Fortschritte bei LLMs und Prompt-Optimierungstechniken
- Hybride KI-Mensch-Zusammenarbeit durch Prompt-Engineering
- Zukünftige Innovationen bei der Kontrolle von KI-generierten Inhalten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) und KI-APIs
- Beherrschung einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript)
- Grundlegendes Verständnis von NLP und Textgenerierungstechniken
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die mit LLM-basierten Anwendungen arbeiten
- Entwickler, die KI-gestützte Arbeitsabläufe optimieren
- Datenanalysten, die KI-generierte Ergebnisse verfeinern
14 Stunden