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Training: Künstliche Intelligenz

AI102 Einführung Prompt Engineering für Entscheider

 

Kursbeschreibung (description):

In unserem Workshop AI102 Einführung Prompt Engineering für Entscheider werden die Teilnehmer in die Grundlagen von LLMs und Prompt Engineering eingeführt. Der Kurs richtet sich an nicht technische Fach- und Führungskräfte, die das transformative Potenzial von LLMs und deren Anwendungsmöglichkeiten erkennen und nutzen möchten.

Nach einer Einführung in die zentralen Begriffe und Konzepte werden verschiedene Prompting-Techniken vermittelt und anhand von praktischen Beispielen erläutert. Im weiteren Verlauf des Kurses werden unterschiedliche Anwendungsszenarien diskutiert und die Möglichkeiten und Limitationen von LLMs und Prompt Engineering aufgezeigt.


Zielgruppe (target group):
  • IT-Fachkräfte
  • Entwickler
  • Fach- und Führungskräfte ohne Programmiererfahrung

Voraussetzungen (requirements):
keine
Ziele (objectives):

Grundkonzepte von LLMs verstehen, Prompting-Techniken erlernen, Anwendungsszenarien erkennen, Möglichkeiten und Limitationen einschätzen können.


Preis und Dauer (price and duration):
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 490,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.

Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
Termine (dates):
Dieser Workshop findet an folgenden Terminen statt:


Ort KursformatBeginnEndePlätze
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Online-Training02.07.2024 | 09:0002.07.2024 | 13:30
 
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Online 

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Karte
Online-Training02.10.2024 | 09:0002.10.2024 | 13:30
 
Jetzt anmelden

Inhalte (agenda):
  • Einführung in Large Language Models (LLMs) und Prompt Engineering
  • Erläuterung zentraler Begriffe und Konzepte wie: Prompts, Kontext, Token
  • Vermittlung verschiedener Prompting-Techniken und deren praktischer Anwendung
  • Diskussion unterschiedlicher Anwendungsszenarien von LLMs und Prompt Engineering
  • Aufzeigen von Möglichkeiten und Limitationen der Technologie
  • Abschließende Diskussion und Empfehlungen für den Einsatz von LLMs und Prompt Engineering im eigenen Kontext