Prompt Engineering mit Zusatzqualifikation Data Science und AI-Development In dieser Weiterbildung setzen Sie sich intensiv mit der Nutzung von Chatsystemen auseinander. Sie lernen, wie Sie durch gezieltes Prompt Engineering die Interaktion mit KI-basierten Chatsystemen optimieren und effektive Kommunikationsstrategien entwickeln. Sie erwerben fundierte Kenntnisse in Data Science, um Daten zu analysieren und für die Entwicklung von KI-Anwendungen zu nutzen. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, eigene KI-Modelle zu entwickeln und in bestehende Chatsysteme zu integrieren. Ein besonderer Fokus liegt auf der Anwendung von Prompt Engineering, um die Nutzung von Chatsystemen effizient zu gestalten. Durch praxisorientierte Übungen und Projekte wenden Sie das erlernte Wissen direkt an. Sie entwickeln eigene Lösungen für die Nutzung von Chatsystemen und optimieren bestehende Anwendungen durch gezieltes Prompt Engineering. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, die Nutzung von Chatsystemen durch effektives Prompt Engineering zu verbessern und eigene KI-Modelle zu entwickeln und zu implementieren.

Prompt Engineering und ChatGPT
  • Einführung in Prompt Engineering: Grundlagen und Überblick zur Nutzung von Chatsystemen
  • ChatGPT: das Sprachmodell von OpenAI
  • Training von ChatGPT: Verbesserung der Leistung durch Feinabstimmung und Anwendungen in der Nutzung von Chatsystemen
  • Interaktive Konversation: dialogbasierte Nutzung von ChatGPT
  • Nutzung von ChatGPT: Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale für Chatsysteme
  • Konversationelle Herangehensweise: interaktive Nutzung von ChatGPT in Chatsystemen
  • Kontextsensitive Nutzung in ChatGPT: Verbesserung der Antworten durch Verständnis von Chatsystemen
  • Chatten mit ChatGPT: praktische Umsetzung von Chatanwendungen

AI-Development und Chatbots
  • Einführung in AI-Development mit Fokus auf Nutzung von Chatsystemen
  • Aufbau eines einfachen Chatbots
  • Trainieren von Chatbot-Modellen für die Nutzung in Chatsystemen
  • NLP-Grundlagen für Chatbots
  • Fortgeschrittene Chatbot-Techniken im Kontext der Nutzung von Chatsystemen
  • Optimierung und Evaluation von Chatbots
  • Voice-Based Chatbots und ihre Rolle in der Nutzung von Chatsystemen
  • AI-Ethik und Datenschutz in Chatbots

Datenverarbeitung und Analyse
  • Datenreinigung zur optimalen Nutzung in Chatsystemen
  • Einführung in Pandas und Dataframes
  • Grundlegende statistische Kenngrößen im Zusammenhang mit der Nutzung von Chatsystemen
  • Einführung in Machine Learning
  • Datenvisualisierung mit Fokus auf Anwendungen in Chatsystemen

Maschinelles Lernen
  • K-means Clustering und Anwendungen in der Nutzung von Chatsystemen
  • Logistische Regression
  • Hyperparameteroptimierung für verbesserte Ergebnisse in Chatsystemen