Beschreibung
- Grundlagen & Methodik
- Funktionsweise und Logik großer Sprachmodelle (LLMs)
- Tokenisierung, Kontextfenster, Temperatur und andere Parameter
- Unterschiede zwischen GPT, Claude, Mistral etc.
- Prompting-Basics: Zero-shot, One-shot, Few-shot, Rollenbasiertes Prompting, Struktur und Klarheit in Prompts
- Strategien & Techniken im Prompt Engineering
- Chain-of-Thought-Prompting (mehrstufiges Denken)
- ReAct-Ansatz (Reasoning + Action)
- Self-ask + Search / Retrieval-gestütztes Prompting (RAG-Prinzip)
- Iteratives Prompting und Debugging
- Einsatz von Prompt-Bibliotheken und Vorlagen
- Praktische Anwendung & Tools
- Prompt Engineering in gängigen Tools (z. B. ChatGPT, Claude, Notion AI, MS Copilot)
- API-Nutzung (OpenAI / Anthropic – Einführung)
- Textgenerierung, Ideenfindung, Content-Automatisierung
- Analyse, Zusammenfassung, Klassifizierung
- Programmierunterstützung: Code-Vervollständigung, Debugging, Refactoring, Testgenerierung
- Prozessautomatisierung mit KI (z. B. via Zapier, Make)
- Projektarbeit & Use Cases
- Entwicklung eines eigenen Prompt-Projekts (z. B. Content, Kundenservice, HR, Bildung, Code)
- Dokumentation, Test, Präsentation
- Feedback und Verbesserungsschleifen
- Qualität & Verantwortung
- Checklisten zur Prompt-Qualität
- Umgang mit Bias, Halluzinationen und Falschinformationen
- Transparenz, Sicherheit, Datenschutz im Prompt Engineering
- Prüfung
Seminar nach Art. 4 KI-VO für den Nachweis von KI-Kompetenz
Inhouse-SeminarDieses Seminar fuehren wir auch als individuelles Firmenseminar bei Ihnen vor Ort oder als Live-Online-Seminar durch. Gerne erstellen wir Ihnen ein unverbindliches Angebot.
ZielgruppeFach- und Führungskräfte aus IT, Kommunikation, Marketing, HR, Bildung, Produktmanagement und Recht sowie Entwickler:innen, Analyst:innen, Texter:innen, Consultants und alle KI-Interessierten mit digitalen Grundkenntnissen.