Der Kurs vermittelt die Konzepte des Prompt Engineering im Rahmen von Big Data-Anwendungen. Er befasst sich mit der methodischen Analyse von Eingabeaufforderungen zur Steuerung von KI-Systemen im Umfeld großer Datenmengen. Im Mittelpunkt steht die Verbindung von KI-Grundlagen und datenintensiven Verarbeitungstechniken. Die Inhalte dienen der sachlichen Erschließung von Zusammenhängen zwischen Datenanalyse und der Anwendung von Prompt-Techniken.
InhalteDer Kurs führt in die Grundlagen der Verarbeitung großer Datenmengen und in Konzepten der künstlichen Intelligenz ein. Dabei wird die Erstellung von Eingabeaufforderungen im Kontext von Machine Learning und Datenmanagement erläutert. Es erfolgt eine inhaltliche Aufbereitung der Nutzung von Prompt-Datenbanken sowie der Anpassung von KI-Modellen an datenintensive Szenarien. Der Kurs beleuchtet zudem die Dokumentation, Iteration und Überprüfung von Prompts, wodurch der Zusammenhang zwischen datengestützter Analyse und modellgestützter Anwendung erörtert wird.
Lernziele- Analyse der Anforderungen bei der Erstellung von Prompts im Big Data Kontext
- Erstellung von Eingabeaufforderungen zur Steuerung von KI-Anwendungen
- Durchführung von Implementierungen zur Datenverarbeitung mithilfe von Prompt-Techniken
- Identifikation von Zusammenhängen zwischen Datenanalysen und KI-Modellen
- Entwicklung von Konzepten für die Anpassung von Prompts an datenintensive Einsatzbereiche
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie Data Science, Machine Learning Engineering und KI-Entwicklung. Typische Tätigkeitsfelder umfassen Positionen in der Datenanalyse sowie in der Entwicklung datengetriebener Anwendungen.
ZusammenfassungDer Kurs Prompt Engineering im Big Data behandelt die methodische Umsetzung von Eingabeaufforderungen in datenintensive Umgebungen. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Zusammenhänge zwischen der Verarbeitung großer Datenmengen und dem Einsatz von KI-Modellen sachlich vermittelt. Die vermittelten Inhalte bieten Anknüpfungspunkte für Tätigkeiten in Data Science, Machine Learning und verwandten Bereichen.