Prompt-Engineer-Trainingskurs

Lektion 1 • Wichtige Terminologie und mentale Modelle

Definiert das im gesamten Kurs verwendete Kernvokabular – Temperatur, Top-p, Kontextfenster, Halluzination. Bietet eine gemeinsame Sprache für die präzise Prompt-Analyse.

Lektion 2 • Die Rolle von Prompts in der Modellausgabe

Erklärt, wie Eingabetext durch Kontext, Rahmung und Klarheit der Anweisung die Modellantworten prägt. Verbindet die Prompt-Struktur direkt mit der Ausgabequalität.

Lektion 3 • Prompt Engineering als Disziplin

Verortet Prompt Engineering innerhalb von KI-Workflows und beruflichen Rollen. Die Teilnehmer verstehen den Umfang, die Grenzen und die iterative Natur des Handwerks.

Lektion 1 • Techniken zur Ausgabenspezifikation

Behandelt Formatdirektiven, Längenbeschränkungen und strukturelle Vorlagen zur Steuerung der Ausgabeform des Modells. Stellt sicher, dass Ausgaben in nachgelagerten Workflows unmittelbar verwendbar sind.

Lektion 2 • Kernkomponenten eines Prompts

Unterteilt Anweisung, Kontext, Eingabedaten und Ausgabeindikator als die vier primären Bausteine. Lehrt, wie jede Komponente zur Antwortgenauigkeit beiträgt.

Lektion 3 • Klare Anweisungen schreiben

Konzentriert sich auf die Wahl der Verben, die Definition des Umfangs und die Festlegung von Einschränkungen innerhalb der Anweisungskomponente. Reduziert direkt Mehrdeutigkeit und unpassende Antworten.

Lektion 4 • Schwache Prompts diagnostizieren

Führt eine systematische Checkliste zur Identifizierung vager, widersprüchlicher oder unvollständiger Prompt-Elemente ein. Entwickelt die für iterative Verbesserungen wesentliche Diagnosegewohnheit.

Lektion 1 • Chain-of-Thought-Prompting

Führt das Auslösen von schrittweisem Denken ein, um die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben zu verbessern. Verbindet die Transparenz des Denkens mit der Fehlererkennung und der Zuverlässigkeit der Ausgabe.

Lektion 2 • Die richtige Technik auswählen

Bietet einen Entscheidungsrahmen, um die Prompting-Technik auf Aufgabentyp, Komplexität und Ressourcenbeschränkungen abzustimmen. Fasst den Abschnitt zu angewandtem Urteilsvermögen zusammen.

Lektion 3 • Zero-Shot-Prompting

Lehrt, wie man ohne Beispiele genaue Antworten erzielt, indem man die Präzision der Anweisung maximiert. Etabliert die Basistechnik, auf der alle anderen Methoden aufbauen.

Lektion 4 • Instruction Tuning und Prompt-Verkettung

Lehrt, wie man mehrere Prompts sequenziert, um Aufgaben zu bewältigen, die für einen einzelnen Aufruf zu komplex sind. Baut das für fortgeschrittene Anwendungen wesentliche Pipeline-Denken auf.

Lektion 1 • Selbstkritik und iterative Verfeinerung

Lehrt Prompts, die das Modell anweisen, seine eigene Ausgabe zu überprüfen und zu verbessern. Baut einen geschlossenen Qualitätsmechanismus innerhalb einer einzelnen oder mehrzügigen Sitzung auf.

Lektion 2 • Selbstkonsistenz und Mehrheitsabstimmung

Behandelt die Generierung mehrerer unabhängiger Antworten und deren Aggregation für höhere Genauigkeit. Verbindet statistisches Sampling mit der Verbesserung der Zuverlässigkeit bei risikoreichen Aufgaben.

Lektion 3 • Umgang mit Mehrdeutigkeit und Grenzfällen

Befähigt die Teilnehmer, Prompts zu entwerfen, die unklare Eingaben und unerwartete Szenarien elegant behandeln. Reduziert brüchiges Prompt-Verhalten in Produktionsumgebungen.

Lektion 4 • Tree-of-Thought und verzweigtes Reasoning

Erweitert Chain-of-Thought auf parallele Reasoning-Pfade für Probleme mit mehreren gültigen Ansätzen. Lehrt, wann Verzweigung lineare Argumentationsketten übertrifft.

Lektion 1 • Konversationelle und kundenorientierte Prompts

Entwirft Prompts für Chatbots, virtuelle Assistenten und Support-Agenten, die Kontext und Ton wahren. Adressiert Benutzererfahrung und Eskalationsbehandlung.

Lektion 2 • Prompts für Inhaltserstellung und Werbetext

Behandelt Tonkalibrierung, Zielgruppenansprache und Formatkontrolle für Marketing-, redaktionelle und kreative Inhalte. Verbindet Prompt-Design mit Marken- und Kommunikationszielen.

Lektion 3 • Prompts für Recherche und Wissenssynthese

Lehrt Prompts, die Informationen aus mehreren Quellen oder Perspektiven aggregieren, vergleichen und synthetisieren. Erzeugt durch strukturierte Untersuchung Ausgaben in Forschungsqualität.

Lektion 4 • Prompts für Datenanalyse und Zusammenfassung

Lehrt strukturierte Prompts zur Extraktion von Erkenntnissen, Zusammenfassung von Dokumenten und Formatierung analytischer Ausgaben. Erstellt Prompts, die sich in Datenworkflows integrieren.

Lektion 1 • Mehrzügiges Konversationsdesign

Behandelt zugweises Prompt-Design, das Kohärenz aufrechterhält, Benutzerabsichten verfolgt und sich dynamisch anpasst. Baut das Gerüst für zuverlässige konversationelle KI-Produkte.

Lektion 2 • Kontextfenstermanagement

Lehrt Strategien, um relevante Informationen innerhalb der Token-Limits über lange Konversationen hinweg unterzubringen. Adressiert direkt Gedächtnisverlust und Kontextverschlechterung in ausgedehnten Sitzungen.

Lektion 3 • Testen mehrzügiger Prompt-Systeme

Führt Simulation, Red-Teaming und Regressionstests für konversationelle Prompt-Systeme ein. Sichert die Zuverlässigkeit vor dem Deployment in benutzerorientierten Umgebungen.

Lektion 4 • System-Prompt-Architektur

Behandelt die Struktur, den Umfang und die Autorität von System-Prompts im Verhältnis zu Benutzerzügen. Etabliert, wie systemebene Anweisungen alle nachgelagerten Interaktionen steuern.

Lektion 1 • Erfolgsmetriken für Prompts definieren

Behandelt Genauigkeit, Relevanz, Kohärenz und Aufgabenabschlussrate als messbare Dimensionen der Prompt-Qualität. Verbindet die Metrikauswahl mit spezifischen Anwendungsfallanforderungen.

Lektion 2 • Iterativer Workflow zur Prompt-Optimierung

Etabliert einen strukturierten Zyklus aus Hypothese, Test, Analyse und Überarbeitung zur kontinuierlichen Prompt-Verbesserung. Integriert Evaluierungsergebnisse in umsetzbare Neugestaltungsschritte.

Lektion 3 • A/B-Tests und Prompt-Varianten

Behandelt den kontrollierten Vergleich von Prompt-Varianten zur Identifizierung statistisch bedeutsamer Leistungsunterschiede. Entwickelt rigorose Experimentiergewohnheiten für die Prompt-Optimierung.

Lektion 4 • Manuelle und automatisierte Evaluierungsmethoden

Lehrt Bewertungsrubriken für menschliche Prüfer sowie automatisierte Scoring-Tools für eine skalierbare Prompt-Bewertung. Gleicht Evaluierungstiefe mit operativer Effizienz aus.

Lektion 1 • Skalierung von Prompt Engineering über Teams hinweg

Behandelt Governance-Modelle, Styleguides und Kollaborations-Workflows für die teamübergreifende Prompt-Entwicklung. Baut die organisatorische Fähigkeit für Prompt-Operationen im Unternehmensmaßstab auf.

Lektion 2 • Sicherheit, Bias und verantwortungsvolles Deployment

Adressiert Bias-Auditing, Verhinderung schädlicher Ausgaben und Transparenzanforderungen für Produktions-Prompts. Verbindet ethisches Design mit organisatorischem Risikomanagement.

Lektion 3 • Integration von Prompts in KI-Pipelines

Lehrt, wie Prompts mit APIs, Orchestrierungs-Frameworks und Datenpipelines in der Produktion verbunden werden. Verknüpft Prompt-Design mit Deployment-Praktiken der Softwareentwicklung.

Lektion 4 • Überwachung der Prompt-Leistung in der Produktion

Behandelt Protokollierung, Alarmierung und Drift-Erkennung für Live-Prompt-Systeme. Stellt sicher, dass die Prompt-Qualität bei sich änderndem Benutzerverhalten und Modellaktualisierungen erhalten bleibt.