Zielsetzung des Kurses
Der Lehrgang "KI-Prompt Engineering" adressiert die strukturierte Entwicklung und Steuerung von Texteingaben für generative KI-Systeme im Feld der angewandten Informatik und Sprachverarbeitung. Ziel ist die Vermittlung von Verfahren zur Spezifikation, Variation und Auswertung von Prompts für Aufgaben wie Textgenerierung, Wissensextraktion und Informationsaufbereitung.
Inhalte
Die Weiterbildung "KI-Prompt Engineering" behandelt die Formulierung von Eingabeanweisungen für große Sprachmodelle, einschließlich Kontextsetzung, Rollenbeschreibung und Constraints. Thematisiert werden Musterbildung durch Prompt-Design, Ketten von Anweisungen (Chain-of-Thought, Tool-Aufrufe) sowie Fehlertypisierung und Qualitätskontrolle. Ergänzt wird dies durch Datensensibilität, Urheberrecht und Quellenkennzeichnung. Abschließend erfolgt die Überführung in Anwendungsfelder wie Wissensmanagement, Textproduktion, Code-Assistenz und Auswertung von Nutzeranfragen. Eingebettet werden Begriffe wie generative KI, Prompt-Templates, Prompt-Parameter, Halluzinationen, Ausgabenvalidierung.
Lernziele
- Identifikation von Strukturelementen eines Prompts (Rolle, Ziel, Input, Kriterien) und Unterscheidung typischer Fehlermuster
- Durchführung von Iterationen zur Prompt-Variation einschließlich Test, Dokumentation und Bewertung der Ausgabequalität
- Implementierung von Prompt-Ketten und Integration externer Vorgaben (Richtlinien, Datenhinweise) in reproduzierbare Workflows
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Conversational-AI-Specialist mit Fokus auf Dialoggestaltung und Prompt-Design. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Content-Redaktion mit KI-Unterstützung in der Textproduktion und Wissenskuration. Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Data- und Knowledge-Management mit Schwerpunkt auf Ausgabenvalidierung und Richtlinienumsetzung. Ebenfalls anschlussfähig ist die Rolle AI-Product-Operations zur Pflege von Prompt-Bibliotheken und Qualitätskontrolle.
Zusammenfassung
Der Kurs "KI-Prompt Engineering" behandelt die strukturierte Entwicklung, Variation und Bewertung von Prompts für generative KI. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Verfahren zur Formulierung, Dokumentation und Qualitätsprüfung in Anwendungsfeldern wie Redaktion, Wissensmanagement und AI-Operations vermittelt. Der Weiterbildungskurs bietet damit einen fachlichen Bezug zu Tätigkeiten an der Schnittstelle von Sprachmodell-Nutzung und Inhaltsaufbereitung.