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Schulungsübersicht
Einführung in das fortgeschrittene Prompt-Engineering
- Verständnis der Rolle von Prompts in DeepSeek LLM
- Wie die Prompt-Struktur KI-generierte Antworten beeinflusst
- Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs im Hinblick auf das Prompt-Verhalten
Entwicklung effektiver Prompts
- Erstellung präziser und strukturierter Prompts
- Techniken zur Steuerung von Tonfall, Länge und Format
- Umgang mit mehrdeutigen und offenen Fragen
Optimierung der KI-Antworten
- Fine-Tuning von Prompts für spezifische Aufgaben
- Anpassung der Temperatur- und Max-Token-Werte zur Steuerung der Antwort
- Nutzung von Systemnachrichten und rollenbasiertem Prompting
Kontextverwaltung und Prompt-Verkettung
- Beibehaltung des Kontexts über mehrere KI-Interaktionen hinweg
- Verkettung von Prompts zur Führung komplexer Aufgaben
- Einsatz von Speicher- und Referenztechniken in langen Gesprächen
Reduzierung von Bias und Verbesserung der KI-Zuverlässigkeit
- Erkennung und Abschwächung von Voreingenommenheiten in KI-generierten Ausgaben
- Sicherstellung der faktischen Genauigkeit von KI-Antworten
- Ethische Aspekte des Prompt-Engineerings
Testen und Evaluieren der Prompt-Leistung
- Messung der Qualität und Konsistenz der KI-Antworten
- Automatisierung des Testens und Bewertens von Prompts
- Fallstudien effektiver Prompt-Engineering-Strategien
Bereitstellung KI-gestützter Anwendungen mit optimierten Prompts
- Integration verfeinerter Prompts in Unternehmens-Workflows
- Optimierung von KI-gestützten Chatbots und Automatisierungstools
- Skalierung von Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle
Aktuelle Trends im Prompt-Engineering
- Fortschritte bei LLMs und Techniken zur Prompt-Optimierung
- Gemischte KI-Mensch-Zusammenarbeit durch Prompt-Engineering
- Zukünftige Innovationen in der Kontrolle von KI-generierten Inhalten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) und KI-APIs
- Kenntnisse in 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 Workflows optimieren
- Datenanalysten, die KI-generierte Ausgaben verfeinern
14 Stunden