Der umfassende Workshop zum Prompt Engineering führt die Teilnehmerinnen und Teilnehmer von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken. Er deckt das gesamte Spektrum der effektiven Kommunikation mit KI-Systemen ab. Im ersten Teil des Kurses lernen die Teilnehmer, präzise Anfragen zu formulieren, die KI-Modelle wie ChatGPT zu nützlichen Antworten führen. Sie erwerben Kenntnisse über Best Practices und fortgeschrittene Techniken des Prompt-Designs, um die Effizienz und Effektivität des KI-Einsatzes zu maximieren.

Der zweite Teil des Workshops behandelt Zero-Shot und Few-Shot Learning, komplexe Problemlösungen mithilfe von Thought Prompting und die Einbindung externer Datenquellen sowie fortgeschrittene Codegenerierungstechniken.

Durch Fallstudien, praktische Übungen und projektbasierte Herausforderungen werden die Teilnehmer befähigt, ihre eigenen Prompts zu erstellen und zu optimieren. Diese Übungen reichen von der Erstellung klarer Prompts bis zur Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen für spezifische Anforderungen. Dieser ganzheitliche Ansatz stattet die Teilnehmer nicht nur mit den notwendigen Werkzeugen aus, sondern inspiriert sie auch, innovative Lösungen für ihre Projekte und Arbeitsbereiche zu entwickeln. Der Workshop betont zudem die ethischen Implikationen des Prompt Engineerings. Er bereitet die Teilnehmer darauf vor, diese Fähigkeiten in ihrem Arbeitsalltag anzuwenden.

Das Seminar wird über eine Videokonferenzplattform durchgeführt und erfordert lediglich einen Webbrowser. Es wird in deutscher Sprache abgehalten. Alle notwendigen Informationen, einschließlich der Zugangsdaten, werden im Voraus per E-Mail bereitgestellt. Nach Abschluss des Seminars erhalten die Teilnehmer ein Teilnahmezertifikat.

Agenda

Grundlagen des Prompt Engineerings

• Was ist Prompt Engineering?
• Techniken des Prompt Designs: Explicit, Implicit, und Chain-of-Thought Prompts
• Einsatz von Templates und Variablen in Prompts

Fallstudien und praktische Anwendungen

• Fallstudie: Wie ein gut formulierter Prompt die Qualität von ChatGPT-Antworten
  verbessert.
• Anwendungsbeispiele erfolgreichen Prompt Engineerings
• Fallstudie: Verbesserung der Ergebnisse von KI-generierten Texten durch
  fortgeschrittene Prompt-Techniken

Techniken und Strategien

• Vom Verstehen einfacher Anfragen zu komplexen Prompt-Strategien
• Wie KI-Modelle auf Prompts reagieren
• Stärken des Prompt Engineerings in der Praxis

Optimierung und Feinabstimmung

• Grundlagen des Prompt-Tunings
• Erstellung, Testen und Optimieren von Prompts
• Anwendung von Prompt Engineering auf bestehende KI-Modelle

Herausforderungen und Lösungsansätze

• Limitationen und Herausforderungen beim Prompt Engineering
• Umgang mit Mehrdeutigkeiten in Antworten
• Identifizierung und Korrektur von Bias in KI-Antworten

Bekannte Anwendungen und Tools

• Große Sprachmodelle und ihre Anpassung durch Prompt Engineering (ChatGPT,
  GPT-4, Claude 2 etc.)
• Erzeugung kreativer Inhalte mit KI (DALL-E 2, Midjourney etc.)
• Verbesserung der Zugänglichkeit durch Transkriptionsmodelle (Whisper, etc.)
  

Fortgeschrittene Techniken im Prompt Engineering

• Erweiterte Prompt-Formulierungen für Zero-Shot und Few-Shot Learning
• Anwendung von Chain-of-Thought Prompting für komplexe Problemlösungen
• Einsatz von Selbstkonsistenz zur Erhöhung der Antwortqualität

Strategien zur Wissenserweiterung

• Generierung von Wissen durch Advanced Prompting Techniken
• Entwicklung von Prompt Chains für umfassende Informationsabfragen
• Implementierung von Tree of Thoughts für strukturierte Problemanalysen

Integration externer Datenquellen

• Retrieval Augmented Generation zur Verbesserung der Informationsbreite
• Kombination von Automatic Reasoning und Tool-use in Prompts
• Einsatz von Program-Aided Language Models für spezialisierte Anwendungen

Automatisierung und Reflexion

• Techniken für Automatic Prompt Engineering zur Effizienzsteigerung
• Active-Prompting zur dynamischen Anpassung von Prompts
• Reflexionsmechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung von Prompts

Anwendungsspezifische Prompts

• Erstellung funktionaler Aufrufe durch spezialisierte Prompts
• Generierung und Umgang mit synthetischen Datensätzen für KI-Anwendungen
• Fortgeschrittene Codegenerierungstechniken durch maßgeschneiderte Prompts
• Spezielles Eingehen auf die Bedürfnisse der Teilnehmer*innen
  

Zielgruppe und Voraussetzungen

Voraussetzung zur Teilnahme ist ein Grundinteresse an der Nutzung sprach-basierter KI-Dienste. Der Kurs für Anfänger geeignet, geht jedoch rasch zu komplexeren Prompting-Themen über.