Der Bereich der Softwareentwicklung wird zunehmend durch den Einsatz von Sprachmodellen und generativer künstlicher Intelligenz geprägt. Das Prompt Engineering stellt hierbei die methodische Schnittstelle dar, um diese Modelle durch präzise Instruktionen für spezifische technische Aufgaben zu kalibrieren. Fachkräfte im Bereich der KI-Anwendungsentwicklung benötigen diese Fertigkeit, um robuste und deterministische Ergebnisse in komplexen IT-Infrastrukturen zu erzielen.

Kursinhalt
1. Grundlagen und fachlicher Kontext
  • Funktionsprinzipien von Large Language Models in der Informationstechnologie
  • Bedeutung von Kontextfenstern und Token-Limits für die Entwicklung
  • Einordnung generativer Modelle in bestehende Software-Architekturen

2. Methoden und Arbeitsweisen
  • Anwendung von Zero-Shot und Few-Shot Prompting Techniken
  • Strukturierung von Anweisungen zur Steuerung komplexer Programmierlogik
  • Einsatz von Delimitern und klaren Befehlshierarchien in der Kommunikation

3. Praktische Anwendung im Arbeitskontext
  • Integration von Prompts in automatisierte Software-Workflows
  • Entwicklung von Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben in der Anwendungsentwicklung
  • Anpassung von Modellausgaben an spezifische Datenformate für die Weiterverarbeitung

4. Analyse, Optimierung und Weiterentwicklung
  • Systematische Testverfahren zur Überprüfung der Konsistenz von Antworten
  • Strategien zur Minimierung von Fehlern und unerwünschten Modell-Halluzinationen
  • Iterative Anpassung der Eingabeparameter an unterschiedliche Modellversionen

Berufliche Relevanz
  • Technisch fundierte Steuerung von KI-Komponenten in professionellen Applikationen
  • Steigerung der Effizienz bei der Konzeption und Umsetzung komplexer Code-Strukturen
  • Sicherstellung der funktionalen Zuverlässigkeit bei der Nutzung externer Sprachmodelle