Zielsetzung des Kurses
Der Kurs KI-Prompt Engineering befasst sich mit der Gestaltung, Strukturierung und Steuerung von Eingaben für generative KI-Systeme. Im Mittelpunkt steht die Ausarbeitung präziser Anweisungen, die Modellverhalten, Ausgabestil und Inhaltsgrenzen definieren. Behandelt werden Methoden zur Formulierung, Variation und Evaluierung von Prompts im Kontext maschinellen Lernens und natürlicher Sprachverarbeitung. Ziel ist die Vermittlung eines methodischen Vorgehens zur reproduzierbaren Erstellung von Prompt-Setups für unterschiedliche Anwendungsfälle.
Inhalte
Einführung in generative KI und Sprachmodelle mit Fokus auf Modellfähigkeit, Kontextfenster, Tokenisierung sowie Rollen- und Systemanweisungen; Ableitung von Prompt-Komponenten und Steuerparametern.
Methodik des Prompt-Designs: Strukturierung von Aufgaben, Rollen, Constraints, Beispielen (Few-Shot), Ketten von Gedanken, Werkzeugeinsatz und Iterationsverfahren zur Ergebnisstabilisierung.
Spezifische Prompt-Formate für Text, Code und multimodale Eingaben: Muster für Zusammenfassungen, Extraktion, Klassifikation, Stiltransfer, Code-Generierung, Fehlersuche und Bildbeschreibungen.
Qualitätssicherung und Evaluationsverfahren: Definition von Erfolgskriterien, Erstellung von Testfällen, A/B-Vergleichen, Metriken zur Ausgabekonsistenz sowie Dokumentation von Prompt-Versionen.
Risikomanagement und Compliance: Umgang mit Halluzinationen, Quellenangaben, Rollenbeschränkungen, Datenschutzaspekten, Urheberrecht, Prompt-Injektionen und Sicherheitsvorgaben.
Integration in Arbeitsabläufe: Übergabe an Schnittstellen, Nutzung von Tools und APIs, Erstellung von Prompt-Bibliotheken, Versionierung und Kollaboration in Teams.
Lernziele
- Analysieren von Anforderungen und Zerlegen komplexer Aufgaben in klar definierte Prompt-Komponenten
- Erkennen und Identifizieren typischer Fehlerquellen wie Mehrdeutigkeit, Prompt-Injektion und unklare Erfolgskriterien
- Anwenden strukturierter Prompt-Muster für Textgenerierung, Klassifikation, Extraktion und Code-Erstellung
- Durchführen iterativer Prompt-Experimente einschließlich Testfalldefinition, Variation und Dokumentation
- Entwickeln und Implementieren von Evaluationsverfahren zur Beurteilung von Konsistenz und Inhaltsgrenzen
- Integrieren von Prompt-Workflows in bestehende Prozesse, inklusive Versionierung, Rollenmodellen und Schnittstellen
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Conversational-AI-Design, mit Schwerpunkt auf Dialogführung, Prompt-Struktur und Qualitätskontrolle.
Typische Tätigkeitsfelder umfassen Data- und AI-Product-Management, in denen Anforderungsspezifikation, Evaluationskriterien und Governance für KI-Ausgaben formuliert werden.
Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Content- und Knowledge-Engineering, bei denen Prompt-Bibliotheken, Vorlagen und Dokumentationen erstellt und gepflegt werden.
Einsatzgebiete bestehen zudem im Bereich Developer Enablement und Automatisierung, etwa bei der Ausarbeitung von Prompts für Code-Generierung und API-gestützte Workflows.
Zusammenfassung
Der Kurs KI-Prompt Engineering behandelt die strukturierte Erstellung, Prüfung und Dokumentation von Prompts für generative KI-Anwendungen. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Methoden des Prompt-Designs, Evaluationsverfahren sowie Integrationsaspekte in Arbeitsabläufen thematisiert. Die vermittelten Themen finden Anwendung in Tätigkeitsfeldern wie Conversational-AI-Design, AI-Product-Management und Content-Engineering.