Zielsetzung des Kurses
Der Kurs KI-Prompt Engineering behandelt die Planung, Formulierung und Auswertung von Eingaben für Sprach- und Multimodalmodelle. Im Mittelpunkt stehen Methoden zur Strukturierung von Prompts, zur Steuerung von Ausgabeformaten und zur Qualitätssicherung generierter Inhalte. Der Kurs ist im Fachgebiet der angewandten Künstlichen Intelligenz verortet und adressiert sprachverarbeitende und generative Systeme. Ziel ist die Vermittlung eines methodischen Vorgehens von der Aufgabenanalyse bis zur Implementierung nutzbarer Prompt-Workflows.
Inhalte
Einführung in Grundlagen generativer KI mit Fokus auf Sprachmodelle, Rollen- und Zieldefinitionen, Kontextbereitstellung, Instruktionsdesign sowie Format- und Ausgabesteuerung
Techniken des Promptings einschließlich Ketten-of-Thought-Ansätzen, Few-/Zero-Shot-Beispielen, Output-Validierung, Iterationslogik und Umgang mit Halluzinationen
Strukturierung von Aufgaben in mehrstufige Prompt-Ketten, Planung von Workflows, Übergabeformaten und Schnittstellen zu externen Ressourcen
Qualitätssicherung durch Testsets, Metriken für Ausgabeprüfung, A/B-Varianten, Guardrails, Fehlertypisierung und Dokumentation von Prompt-Änderungen
Domänenspezifische Anpassungen für Textgenerierung, Rechercheunterstützung, Datenextraktion, Klassifikation, Zusammenfassungen und multimodale Eingaben
Rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen wie Datenschutz, Urheberrechtsaspekte, Prompt-Logging, Richtlinienumsetzung und Risikobetrachtung
Lernziele
- Analysieren von Aufgabenstellungen und Identifizieren der benötigten Kontextinformationen für wirksame Prompts
- Erstellen und Anwenden von Prompt-Vorlagen mit Rollenbeschreibung, Instruktionen, Beispielen und Ausgabespezifikation
- Durchführen von Iterationen zur Verbesserung der Ausgabequalität anhand definierter Testfälle und Metriken
- Entwickeln und Implementieren von mehrstufigen Prompt-Workflows einschließlich Übergaben zwischen Teilschritten
- Bewerten von Modellantworten hinsichtlich Genauigkeit, Konsistenz, Quellenbezug und Risikoaspekten
- Integrieren von Guardrails, Formatprüfungen und Validierungsregeln in bestehende Arbeitsabläufe
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Prompt Engineer oder AI Solutions Specialist mit Schwerpunkt auf Gestaltung und Pflege von Prompt-Workflows. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Data- oder Content-Operations, in denen strukturierte Generierung, Extraktion und Zusammenfassung von Texten erforderlich sind. Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Produktmanagement für KI-Funktionen und technische Redaktion mit Fokus auf KI-gestützte Textproduktion.
Zusammenfassung
Der Kurs KI-Prompt Engineering behandelt Planung, Formulierung und Qualitätssicherung von Eingaben für generative KI-Modelle. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Methoden zur Strukturierung von Prompts, zur Workflow-Entwicklung und zur Validierung von Ausgaben vermittelt. Die Inhalte finden Anwendung in Tätigkeitsfeldern wie Prompt Engineering, AI-Lösungsentwicklung und Content-Operations.