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Schulungsübersicht
Einführung in Generative KI und Prompt Engineering
- Was Generative KI ist und wie sie sich von traditioneller Automatisierung unterscheidet
- Die Rolle des Prompt Engineerings bei der Gestaltung der Qualität der KI-Ausgaben
- Übersicht über das aktuelle Ökosystem von Text-, Bild-, Audio- und Videotools
- Wo Prompt Engineering Geschäftswert schafft
Grundlagen von KI-Modellen für Text- und Bildgenerierung
- Wie Large Language Models und Diffusionsmodelle funktionieren, in einfachen Worten erklärt
- Der Unterschied zwischen Trainingsdaten, Fine-Tuning und Prompting
- Stärken und Grenzen vortrainierter Modelle
- Warum die Modellarchitektur die Art und Weise, wie wir Prompts formulieren, verändert
Der Vergleich der führenden KI-Assistenten
- Microsoft Copilot, mit Stärken in der Microsoft 365-Integration, Workflows in Word, Excel, Outlook und Teams, unternehmensspezifischem Datenabgleich und Schwächen in der kreativen Bandbreite und der Tiefe der Schlussfolgerungen im Vergleich zu Konkurrenzprodukten
- Google Gemini, mit Stärken in der nativen Multimodalität, der Workspace-Integration, der Echtzeit-Suchbegründung und Schwächen in der Inkonsistenz, der regionalen Verfügbarkeit und dem Befehlsfolgenden bei komplexen Aufgaben
- ChatGPT, mit Stärken in der Reifung des Ökosystems, benutzerdefinierten GPTs, der Bildgenerierung über DALL-E, dem Sprachmodus und Schwächen in der Faktenzuverlässigkeit ohne Abgleich und strengeren Nutzungslimits für Premium-Funktionen
- Claude, mit Stärken in der Bearbeitung langer Kontexte, nuancierten Schlussfolgerungen, der Erstellung längerer Texte und der klaren Analyse, mit Schwächen in der Breite des Tool-Ökosystems und der Bildgenerierung
- Die Wahl des richtigen Tools für eine gegebene Aufgabe, Zielgruppe oder Compliance-Anforderung
- Ein Schritt-für-Schritt-Vergleich desselben Prompts über alle vier Assistenten hinweg
Prinzipien des effektiven Prompt-Designs
- Klarheit, Spezifität und Kontext als die drei Säulen eines guten Prompts
- Strukturierung von Anweisungen, Ton, Format und Einschränkungen
- Häufige Fehler, die Einsteiger machen, und wie man sie erkennt
- Iteratives Verbessern eines schwachen Prompts zu einem hochperformanten
Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Prompting
- Der Unterschied zwischen den drei Ansätzen und wann jeweils welcher passt
- Das Verhalten von Modellen lesen und Beispiele entsprechend anpassen
- Ein Modell eine neue Aufgabe beibringen, indem nur einige gut ausgewählte Samples verwendet werden
- Praktische Übungen über ChatGPT, Copilot, Gemini und Claude
Fortgeschrittene Techniken im Prompt Engineering
- Bedingungs- und kontextsensible Prompts für nuancierte Ausgaben
- Stilübertragung, Persona-Prompting und kreative Anleitung
- Chain-of-Thought und Schritt-für-Schritt-Raisonnement-Prompts
- Reduzierung von Halluzinationen, Mehrdeutigkeit und Verzerrungen in den Antworten
Few-Shot Fine-Tuning ohne Code
- Was Few-Shot Fine-Tuning ist und wie es sich vom vollständigen Modelltraining unterscheidet
- Anpassung eines Modells an eine Nischenaufgabe mit beispielgesteuerten Prompts
- Wann Prompt Engineering und wann Fine-Tuning die bessere Investition ist
- Bewertung der Ausgabenqualität und iterative Verbesserung
Hyperrealistische Textgenerierung
- Generierung von Texten mit kontrolliertem Ton, Stil und Länge
- Erstellung von Langtexten, Zusammenfassungen, Berichten und strukturierten Dokumenten
- Aufrechterhaltung der Kohärenz über mehrstufige Generation hinweg
- Kombination von Mustern für wiederholbare, markenkonsistente Ergebnisse
Anwendung des Prompt Engineerings auf Geschäftsprozesse
- Automatisierung von routinemäßigem Entwurf, Recherche und Informationssichtung
- Kurzüberblick über Anwendungsfälle im Kunden-support und bei Chatbots
- Entwurf von Prompt-Vorlagen, die Teams wiederverwenden können, ohne erneutes Training
- Qualitätssicherung, Eskalationslogik und menschliche Prüfpunkte (Human-in-the-Loop)
Bildgenerierung und -bearbeitung
- Vergleich von DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney und Leonardo AI
- Schreiben von Prompts, die Stil, Komposition, Beleuchtung und Subjekt steuern
- Negative Prompts, Gewichtung und iterative Feinjustierung
- Bild-zu-Bild-Umwandlung und Bearbeitung durch Prompts
Audio und Sprache mit KI
- Generierung natürlicher Sprache aus Textprompts
- Voice-Cloning und Synthese auf konzeptioneller Ebene
- Anwendungsfälle in Schulungscontent, Barrierefreiheit und Marketing
Videoproduktion mit Generativer KI
- Überblick über aktuelle Text-zu-Video-Tools und deren realistische Leistungsfähigkeit
- Drehbucherstellung und Storyboarding über Promptsequenzen
- Kombinierung von KI-generierten Texten, Bildern, Audios und Videos zu einem einzelnen Asset
- Bearbeitung und Verfeinerung von KI-erzeugter Videoausgabe
Multimodale KI und integrierte Workflows
- Wie multimodale Modelle Text-, Bild-, Audio- und Video-Schlussfolgerungen vereinen
- Aufbau von End-to-End-Inhaltspipelines ohne Programmierung
- Praxisbeispiele aus Marketing, Design, Schulung und Werbung
Ethik, verantwortungsvolle Nutzung und was kommt
- Verzerrungen, Urheberrecht, Quellenangabe und Inhaltsmoderation
- Erwägungen zum Datenschutz und zur Datensicherheit bei der Nutzung generativer Plattformen
- Offenlegung, Transparenz und Vertrauen bei Endkunden
- Aufkommende Tools, Modelle und Trends, die in den nächsten 12 Monaten zu beobachten sind
Voraussetzungen
Zielgruppe
Marketing-, Kommunikations- und Kreativfachkräfte, die KI-gestützte Inhaltsproduktion erkunden. Teams im Geschäftsbetrieb und im Kundenkontakt, die wiederkehrende Interaktionen durch promptgesteuerte Tools automatisieren möchten. Einsteiger ohne Vorkenntnisse in KI oder Programmierung, die einen strukturierten, toolorientierten Einstieg in die Generative KI suchen.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Einsatz von angemessenen und wirksamen Prompts
Marses Pacaldo
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Maschinelle Übersetzung
Der interaktive Stil, die Übungen
Tamas Tutuntzisz
Kurs - Introduction to Prompt Engineering
Maschinelle Übersetzung
