Vertiefungsschulung Prompt Engineering

Du arbeitest schon mit KI-Tools und möchtest deine Resultate optimieren?

Erfahre, worauf es beim Prompten ankommt und mit welchen Methoden, Fragen und Techniken die Interaktion mit KI-Systemen professioneller wird.

in Kooperation mit der Hochschule Ansbach AN[ki]T - Zentrum für angewandte KI & Transfer

• ein tiefgreifendes Verständnis für die Struktur und Funktionsweise von generativen KI-Systemen entwickeln
• die Grundlagen und Methoden des Prompt Engineerings erlernen und prakisch anwenden
• Strategien zur Optimierung  von Prompts für spezifische Anwendungsfälle im Unternehmen entwickeln
• ein Bewusstsein für ethische und rechtliche Implikationen im Umgang mit KI-generierten Inhalten aufbauen

1. Einstieg: Interaktive Demonstration eines generativen KI-Systems (z.B. Erstellung eines Textes oder Bildes basierend auf einem einfachen Prompt)

2. Grundlagen des Prompt Engineerings

• Was ist Prompt Engineering
• Anatomie eines Prompts
• Praktische Übung

3. Methodiken und Techniken des Prompt Engineerings

• Grundlegende Techniken:
  • Iteratives Verfeinern von Prompts.
  • Nutzung von System- und Benutzeranweisungen.
• Fortgeschrittene Strategien:
  • Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Learning.
  • Arbeiten mit komplexen Aufgabenstellungen (z. B. Mehrstufige Prompts).
• Praxisübung: Erstellung eigener Prompts für typische IHK-Anwendungen (z. B. Eventtexter oder Teams-GPT).

4. Anwendungsszenarien und Optimierungsstrategien

• Anwendungsfälle im Unternehmen:
  • Effiziente Nutzung des Eventtexters (z. B. für Veranstaltungsankündigungen).
  • Optimierung von Antworten im Gründungsbot.
  • Einsatz von Teams-GPT für interne Kommunikation.
• Optimierungsstrategien:
  • Umgang mit fehlerhaften Ausgaben.
  • Nutzung von Feedback zur Verbesserung.
• Gruppenarbeit: Entwicklung und Austausch von Best Practices.

5. Ethische und rechtliche Aspekte

• Ethische Herausforderungen:
  • Bias und Diskriminierung in generativen KI-Modellen.
  • Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse.
• Rechtliche Implikationen:
  • Haftung bei Fehlern.
  • Urheberrechtliche Aspekte bei KI-generierten Inhalten.
• Diskussion: Fallbeispiele und Lösungsansätze.

6. Abschluss und Fragerunde

• Zusammenfassung: Wesentliche Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen.
• Offene Fragen: Gelegenheit für Teilnehmer:innen, spezifische Themen anzusprechen.

Feedback: Digitale Umfrage zur Evaluation der Schulung