Lerne das Handwerk der Zukunft – mit der Prompt Engineering 2.0 Masterclass
Entdecke, wie du mit gezielten Prompts das volle Potenzial von KI-Tools wie ChatGPT & Co. ausschöpfst – und damit echte Ergebnisse erzielst!
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Wie Du professionelle Prompts entwickelst
Verstehe die Grundlagen von Prompt Engineering – und wie du durch präzise Anweisungen bessere Antworten von KI bekommst.
Wie du dir eigene KI-Workflows aufbaust
Lerne, wie du mit Prompts wiederkehrende Aufgaben automatisierst – z. B. Content-Erstellung, Recherche oder Kundenkommunikation.
Wie du in Sekunden kreative Ideen generierst
Mit strukturierten Prompt-Techniken entstehen blitzschnell neue Ansätze für Blogposts, Ads, Produkte und mehr – ganz ohne Grübeln.
Wie du KI-Ergebnisse gezielt steuerst
Du lernst, wie du Prompts systematisch analysierst und verfeinerst, um wiederholbar hochwertige Ergebnisse zu erzielen – ganz ohne Trial & Error.
Ein Prompt-Engineering-Kurs vermittelt, wie man gezielt und präzise Texteingaben (Prompts) formuliert, um optimale Ergebnisse von KI-Systemen wie ChatGPT oder DALL·E zu erhalten. Teilnehmende lernen Techniken zur Strukturierung, Verfeinerung und Automatisierung von Prompts für verschiedene Anwendungsbereiche wie Marketing, Programmierung oder Design. Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit generativer KI durch kluge Eingaben systematisch zu maximieren.
FAQ: Häufig gestellte Fragen
Du bekommst sofort Zugriff auf alle Inhalte und kannst direkt loslegen – ohne Wartezeit. Der Kurs ist modular aufgebaut: kurze, verständliche Lektionen, viele Praxisbeispiele und konkrete Prompts, die du direkt einsetzen kannst. Du entscheidest selbst, wann und wie schnell du lernst – ganz flexibel und in deinem Tempo.
Was ist ein Prompt Engineering Kurs
Ein Prompt Engineering Kurs vermittelt die Fähigkeiten, effektive Anfragen (Prompts) für generative KI-Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini zu erstellen, um deren Leistungsfähigkeit zu maximieren und gewünschte Ergebnisse zu erzielen. Diese Kurse richten sich an alle, die mit KI-Tools arbeiten oder arbeiten möchten, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund.Ein Kurs für Prompt Engineering lehrt die Kunst, wirkungsvolle Anfragen (Prompts) für generative KI-Modelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini zu formulieren. Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit dieser Modelle optimal zu nutzen und präzise Ergebnisse zu erzielen. Diese Kurse sind für alle gedacht, die aktuell oder zukünftig mit KI-Tools arbeiten möchten, unabhängig von ihren technischen Vorkenntnissen.
Was lernt man in einem Prompt Engineering Kurs?
Die Teilnehmer lernen, wie Prompts aufgebaut sind, welche Elemente wichtig sind und wie man sie formuliert, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Techniken zur Optimierung von Prompts:
Kurse vermitteln verschiedene Techniken, um Prompts zu verfeinern und zu optimieren, wie z.B. Rollen-Prompting, Chain-of-Thought und Few-Shot-Prompting. Grundlagen des Prompt Engineerings:
Du lernst den Aufbau und die wichtigen Elemente von Prompts sowie deren Formulierung für gewünschte Ergebnisse.
Techniken zur Prompt-Optimierung:
Wir vermitteln dir verschiedene Verfeinerungs- und Optimierungstechniken, darunter Rollen-Prompting, Chain-of-Thought und Few-Shot-Prompting.
Was ist Few-Shot-Prompting?
Few-Shot-Prompting ist eine Methode, bei der dem LLM neben der eigentlichen Aufgabe auch einige (wenige) Beispiele von Input-Output-Paaren präsentiert werden. Diese Beispiele dienen dem Modell als Kontext und Orientierung, um die gewünschte Aufgabe zu verstehen und die richtigen Antwortmuster zu erkennen. Es ist eine Form des In-Context Learnings, bei der das Modell seine Fähigkeiten adaptiert, ohne dass seine Parameter direkt trainiert oder feinabgestimmt werden müssen.
Wie ist die Funktionsweise von Few-Shot-Prompting?
Im Gegensatz zum Zero-Shot-Prompting (keine Beispiele) oder Fine-Tuning (umfangreiches Training mit vielen Beispielen) erhält das Modell hier eine kleine Stichprobe von vollständigen Anfragen und deren erwarteten Antworten. Diese Beispiele helfen dem Modell, die Absicht hinter dem Prompt zu entschlüsseln, den Stil der gewünschten An
Welche Vorteile hat Few-Shot-Prompting
- Geringer Ressourcenverbrauch: Es ist wesentlich weniger aufwendig als das Fine-Tuning, da kein umfangreicher Trainingsdatensatz oder spezielle Hardware erforderlich ist.
- Schnelle Anpassung: Das Modell kann schnell an neue Aufgaben oder Domänen angepasst werden, ohne dass eine langwierige Modellschulung notwendig ist.
- Verbesserte Leistung: Auch mit nur wenigen Beispielen kann die Leistung des Modells bei bestimmten Aufgaben erheblich gesteigert werden, da es eine klarere Vorstellung von der erwarteten Ausgabe erhält.
- Flexibilität: Die Technik ist sehr flexibel und kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, von Textklassifizierung über Texterzeugung bis hin zur Beantwortung von Fragen.
Was bring die Kombination von Chain-of-Thought und Few-Shot-Prompting?
Die synergistische Anwendung von CoT und Few-Shot-Prompting kann die Leistungsfähigkeit von LLMs noch weiter steigern. Man spricht hier oft von "Few-Shot Chain-of-Thought Prompting". Dabei werden in den Few-Shot-Beispielen nicht nur die finalen Input-Output-Paare, sondern auch die detaillierten Schritt-für-Schritt-Gedankengänge präsentiert. Das Modell lernt somit nicht nur die gewünschte Antwort, sondern auch den Weg dorthin.
- Vorteile der Kombination:
- Maximale Präzision und Robustheit: Das Modell erhält sowohl die Anleitung zum schrittweisen Denken als auch konkrete Beispiele für die Anwendung dieses Denkens.
- Effektives Lernen komplexer Muster: Selbst bei wenigen Beispielen kann das Modell komplexe logische oder argumentative Strukturen besser erfassen.
Anwendbarkeit auf sehr anspruchsvolle Aufgaben: Die Kombination ermöglicht es, Aufgaben zu bewältigen, die sowohl vielschichtige Logik als auch eine präzise Formatierung erfordern.
