| Kursbeschreibung (description): |
Prompt Engineering ist die Gestaltung von Eingabeaufforderungen (Prompts) für KI-Modelle, um die Qualität der Ausgabe zu optimieren und spezifische Antworten zu erzeugen. Es kann als die Kunst angesehen werden, die richtigen Fragen oder Anweisungen zu stellen, um die gewünschten KI-generierten Antworten zu erhalten.
Der Workshop AI250 Einführung Prompt Engineering für Entwickler vermittelt Grundlagen des Prompt Engineering explizit für technische Fach- und Entwicklungskräfte. Ziel ist es zu verstehen, wie effektive Prompts aufgebaut und mit Daten angereichert werden können, um verschiedenste Use Cases zu implementieren. Der Kurs beinhaltet die Einführung von Begriffen, das Lernen verschiedener Prompting Techniken, die Diskussion unterschiedlicher Anwendungsszenarien sowie die Betrachtung von Möglichkeiten und Limitationen. Die Teilnehmer erleben das Potenzial der Technologie und lernen Basistechniken zur Integration von LLMs (Large Language Models) kennen.
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| Zielgruppe (target group): |
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| Voraussetzungen (requirements): |
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| Ziele (objectives): |
Verstehen von Prompt Engineering, Lernen effektiver Prompting-Techniken, Erkennen von Potenzial und Limitationen, Integration von LLMs.
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| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
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| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
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| Inhalte (agenda): |
- Einführung in Prompt Engineering und Begrifflichkeiten: LLMs, Prompts, Kontext, etc.
- Grundlagen verschiedener Prompting-Techniken: Best Practices, Beispiele und Übungen
- Anwendungsszenarien: Diskussion verschiedener Use Cases und deren Umsetzung
- Möglichkeiten und Limitationen von Prompts: Erkennen von Chancen und Grenzen anhand von Beispielen
- Integration von LLMs: Basistechniken zur Einbindung von LLMs in eigene Projekte
- Abschlussdiskussion: Erfahrungen, Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen
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