Lernen Sie, wie man Promptings für verschiedene generative KI-Modelle erstellt und optimiert. Zunächst behandelt der Kurs die Grundlagen von Foundation Models, einschließlich einer Untergruppe von Foundation Models (FMs), den sogenannten Large Language Models (LLMs). Anschließend werden die grundlegenden Konzepte des Prompt Engineerings vermittelt, wie die verschiedenen Elemente eines Prompts und einige allgemeine Best Practices, um Prompts effektiv zu nutzen. Schließlich bietet der Kurs Informationen über grundlegende Prompt-Techniken, darunter Zero-Shot-, Few-Shot- und Chain-of-Thought (CoT)-Prompting.

Datum: 20.06.2025

Beginn: 10:00 – 11:00 Uhr

Sprache: Deutsch

🔎Kursinhalt

Der Kurs besteht aus Vorträgen, visuellen Präsentationen und Beteiligung des Publikums

⚡Agenda

• Verstehen Sie die wesentlichen Prinzipien und Ideen, die Foundation Models (FMs) und Large Language Models (LLMs) zugrunde liegen
• Erklären Sie, was Prompt Engineering ist, und beschreiben Sie die bewährten Methoden, um effektive und zielführende Prompts zu entwerfen
• Lernen Sie die grundlegenden Typen von Prompt-Techniken kennen, darunter Zero-Shot (ohne Beispiele), Few-Shot (mit wenigen Beispielen) und Chain-of-Thought (CoT, schrittweises Denken) Techniken

Modul 1: Grundlagenmodelle und große Sprachmodelle

• Wie funktioniert ein Grundlagenmodell?
• Training von Grundlagenmodellen
• Arten von Grundlagenmodellen
• Große Sprachmodelle
• Transformer-Architektur
• Neuronale Netzwerke
• Anwendungsfälle großer Sprachmodelle

Modul 2: Zentrale Konzepte des Prompt-Engineerings

• Feinabstimmung und Prompt-Engineering
• Elemente eines Prompts
• Best Practices für effektive Prompts
• Praxisübungen mit Prompts

Modul 3: Grundlegende Prompt-Techniken

• Zero-Shot-Prompting
• Few-Shot-Prompting
• Chain-of-Thought-Prompting

✨Zielgruppe

• Prompt engineers
• Data scientists
• Entwickler*innen