Was erwartet Dich in diesem Kurs?
Prompt Engineering ist ein Feld, das immer mehr Beachtung gewinnt. Es gibt viele Stellschrauben, an denen man drehen kann, um den Output von LLM Modellen zu verbessern und besser zu steuern. Einige dieser werden wir uns in diesem Kurs anschauen und versuchen zu verstehen, wie diese Zusammenhängen und wann es sich lohnt an ihnen zu schrauben oder doch einfach drauf los zuschreiben.
Was kannst du in diesem Kurs lernen?
Am Ende dieses Kurses kannst Du…
- die sechs grundlegenden Bausteine eines erfolgreichen Prompts gezielt einsetzen
- einschätzen, wann sich der Aufwand für ausführliches Prompt Engineering lohnt und wann einfache Prompts ausreichen
- verschiedene KI-Modelle (ChatGPT, Claude, Gemini etc.) anhand ihrer Stärken und Schwächen für Ihre spezifischen Aufgaben auswählen
- spezialisierte KI-Assistenten wie Custom GPTs und Claude Projects für wiederkehrende Aufgaben einrichten und optimieren
- fortgeschrittene Prompt-Techniken wie Chain of Thought, Few-Shot Learning und Self-Reflection für bessere Ergebnisse anwenden
- KI-Tools in Ihren Arbeitsalltag integrieren, um Prozesse zu automatisieren und Workflows zu optimieren
Wie ist der Kurs aufgebaut?
Wir werden Anhand verschiedener Meilensteine das Prompt Engineering näher kennenlernen:
- Einführung ins Prompting und Aufbau und Struktur
- Tiefergehendes Prompt Engineering mit den verschiedenen Bausteinen eines Prompts
- Wann lohnt sich Prompt Engineering?
- Kurzer Ausblick in weiterführende Techniken des Prompt Engineering
- Überblick über die bekanntesten KI-Modelle und ihre Vor- und Nachteile
- Spezialisierte KI-Assistenten erstellen
- Praxisbeispiele aus unserer Arbeit