Prompt like a pro - KI-Anweisungen perfektionieren

Prompt Engineering Online Kurs

Die Kommunikation mit Künstlicher Intelligenz entscheidet über deren Nutzen. Prompt Engineering ist der Schlüssel, um das volle Potenzial von KI-Systemen auszuschöpfen, weil die Qualität der Ergebnisse direkt von den Anweisungen (Prompts) abhängt.

AI Prompting Training

KI-Anwender lernen die Grundlagen des Prompt Engineering und verstehen, wie Sprachmodelle und verschiedene KI-Tools funktionieren. Erfahren Sie in Theorie und Praxis, wie Sie klare, präzise Prompts formulieren, häufige Fehlinterpretationen durch KI vermeiden und korrigieren. Vertiefen Sie Ihr Wissen mit fortgeschrittenen Prompting Techniken wie Chain-of-Thought-Prompting, um auch komplexe Aufgaben zu meistern.

Zielgruppe KI Schulung

Dieser Prompt Enginieering Kurs richtet sich an alle ambitionierten Anwender, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit generativen KI-Systemen wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini oder Claude verbessern möchten.

Prompting Seminar

• Prompt Engineering Definition
  Was sind Prompts und warum wollen wir sie verbessern?
  Überblick über verschiedenste KI-Tools
  Wie genau funktionieren Sprachmodelle?
  Wurzeln von Generativer KI
  Arten von Generativer KI (Text, Bild, Video, Audio, Code...)
  Zukunft von KI und Prompt Engineering
• Klare und präzise Prompts schreiben
  Welche Regeln verbessern den Output?
  Best Practices und typische Fehler beim Prompting
  Vergleich von unstrukturierten & strukturierten Prompts
  Praxis mit realen Szenarien
• Umgang mit Fehlinterpretationen durch KI
  Häufige Fehler beim Prompting und deren Auswirkungen
  Fehlerhafte Prompts und Antworten erkennen
  Live-Optimierung fehlerhafter Prompts
  Schreibstil anpassen
  Texte mit genauen Strukturvorgaben generieren
• Fortgeschrittene Prompt-Techniken
  Einführung in Multisep-Prompting (mehrstufige Anfragen)
  Zwischenziele für komplexe Aufgaben festlegen
  Datenbasierte Analysen durchführen
  Parameter, Einstellungen und Stilvorgaben für KI-Systeme
  Rollenzuweisungen, Generiertes Wissen, Gedankenketten