ChatGPT hat den Zugang zu Sprachmodellen breit verfuegbar gemacht, doch wirksame Ergebnisse entstehen erst durch durchdachtes Prompt Engineering. Die Verbindung von Modellverstaendnis und strukturiertem Prompten macht den Unterschied.

!Kursinhalt

!1. ChatGPT im Ueberblick
*Funktionsweise und Grenzen von LLMs verstehen
*Unterschied zwischen Web Mode und Work Mode klaeren
*Anwendungsfelder in Produkt- und Projektkontexten einordnen

!2. Aufbau professioneller Prompts
*Ziel, Kontext, Quelle und Erwartung kombinieren
*Beispiele guter und schwacher Prompts vergleichen
*Iteratives Vorgehen und Prompt-Tuning anwenden

!3. Qualitaetssicherung mit ChatGPT
*R-K-I-Pruefmethode systematisch anwenden
*Halluzinationen und veraltete Informationen erkennen
*Bias und Datenschutz im Blick behalten

!4. Anbindung an Werkzeuge
*Ergebnisse in Word, PowerPoint und Excel weiternutzen
*Prompts fuer SQL- und Python-Aufgaben formulieren
*Prompts fuer Power-BI-Inhalte aufbauen

!5. Verankerung im Arbeitsalltag
*Prompt-Bibliothek fuer ChatGPT aufbauen
*EU AI Act und Unternehmensrichtlinien einbinden
*Lessons Learned und Pflege organisieren

!Berufliche Relevanz

*Prompt Engineering hebt die Wirkung von ChatGPT im Arbeitsalltag
*Pruefroutinen schuetzen vor Fehlern in KI-gestuetzten Ergebnissen
*Geteilte Bibliotheken erleichtern Zusammenarbeit im Team