Prompt Engineering ist eine unverzichtbare Fähigkeit im Zeitalter fortschrittlicher KI, bei der die richtigen Prompts die Fähigkeiten von Großsprachmodellen (LLMs) wie GPT verwandeln können. Diese Einführungssitzung ist speziell für versierte Entwickler:innen konzipiert, die neu in der Welt des Prompt Engineerings sind und soll eine solide Grundlage für den Einstieg bieten.

Wir führen in die Grundlagen des Prompt Engineerings ein und erläutern dessen entscheidende Rolle bei der Steuerung von LLMs, um gewünschte Ergebnisse in der Textanalyse und Absichtserkennung zu erzielen. Du wirst die Feinheiten von LLMs kennenlernen und erfahren, wie effektive Prompts deren Leistung erheblich steigern können.

Diese Sitzung wird dir eine Reihe von praktischen Techniken und Best Practices an die Hand geben, mit denen du Prompts erstellen kannst, die effektiv mit LLMs kommunizieren. Mit einem Schwerpunkt auf praktischen Beispielen werden wir häufige Herausforderungen für Anfänger:innen ansprechen und wie man sie überwinden kann.

Ganz gleich, ob du beabsichtigst, LLMs in deine Entwicklungsprojekte zu integrieren oder einfach nur neugierig auf das Potenzial der KI bist, diese Sitzung wird dir die Werkzeuge an die Hand geben, um die Welt des Prompt Engineerings zu erkunden. Verlasse die Sitzung bereit, Prompts zu entwerfen, die das Beste aus der LLM-Technologie herausholen und deiner Entwicklungsexpertise eine neue Dimension verleihen.

Entdecke die Kraft des Prompt Engineerings für Großsprachmodelle (LLMs) wie GPT in unserer fokussierten Einführungssession. Erlerne, wie du durch das richtige Prompting die Leistung von KIs entscheidend verbessern und komplexe Aufgaben wie Textanalyse und Absichtserkennung meistern können wirst. Diese praxisnahe Präsentation vermittelt dir die Grundlagen, Herausforderungen und bewährte Methoden, um effektive Prompts zu erstellen. Nehme teil und gewinnen die Fähigkeiten, um KI-gestützte Projekte auf ein neues Niveau zu heben. Starte mit uns in die Welt des Prompt Engineerings – deine Eintrittskarte in die Zukunft der Technologieentwicklung.