Prompt Engineering Professional
Effektives Prompt Engineering ist der Unterschied zwischen einem brauchbaren und einem exzellenten LLM-Output — und damit direkt produktivitäts- und qualitätsrelevant. Sie lernen die Techniken, die Entwickler brauchen: strukturierte System-Prompts, Few-Shot-Beispiele, Chain-of-Thought, Structured Output und wie Prompts versioniert, getestet und optimiert werden.
Ziele
Sie erwerben ein handwerkliches Repertoire an Prompt-Techniken und können diese systematisch einsetzen. Sie wissen, wie Prompts versioniert und getestet werden, kennen häufige Fehlerquellen und können Prompts für strukturierte Outputs, Klassifikation, Extraktion und Agenten-Steuerung professionell gestalten.
Behandelte Themen
Die Module im Überblick
Modul 1: System-Prompts und Rollen-Design
- System-Prompt-Anatomie: Persona, Kontext, Aufgabe, Format und Grenzen
- Rollen-Design: Wann eine starke Persona hilft und wann sie schadet
- Instruktions-Klarheit: Ambiguität als häufigste Fehlerquelle
- Modell-spezifische Besonderheiten: Claude, GPT-4o und Gemini im Vergleich
Modul 2: Few-Shot-Prompting und Beispiel-Design
- Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot: wann was funktioniert
- Beispiel-Auswahl: Qualität schlägt Quantität
- Reihenfolge und Formatierung von Beispielen
- Dynamische Few-Shot-Auswahl: Beispiele per Embedding-Ähnlichkeit wählen
Modul 3: Chain-of-Thought und Reasoning-Prompts
- Chain-of-Thought (CoT): Schritt-für-Schritt-Denken aktivieren
- Zero-Shot CoT: "Lass uns Schritt für Schritt denken"
- Tree-of-Thought: mehrere Lösungspfade parallel erkunden
- Self-Consistency: mehrere CoT-Pfade aggregieren für robustere Antworten
Modul 4: Structured Output und Extraktion
- JSON-Mode und Structured Output mit OpenAI und Anthropic
- Pydantic-Integration: typsichere Outputs aus LLMs
- Extraktion komplexer Strukturen aus unstrukturiertem Text
- Validierung und Retry bei invaliden Outputs
Modul 5: Prompt-Testing und Versionierung
- Prompts als Code: Git-Versionierung und Prompt-Registry
- Automatisiertes Testen: Testfälle, Assertions und Regression-Tests
- Prompt-Optimierung: systematische Iteration mit Evaluation-Metriken
- LangSmith Prompt Hub: kollaborative Prompt-Verwaltung im Team
Kodschul-Trainer & Team
Lernen Sie von Experten - erfahrene Fachleute mit praktischem Know-how
Erfahrene Trainer mit praktischer Technik-Erfahrung
Über 3000 Fachkräfte in zwei Jahren geschult
Praxisnahe Expertise und tiefes Branchenwissen
Wirkungsvolles Lernen mit realen Anwendungen
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Selina Schmid
Seminar Manager
Elisa Saleh
Back Office
Lars Gerigk
Portfolio Manager
Sebastian Carnal
HR & People
Ömer Akgeyik
Tech Lead
So läuft das Training ab
Unsere Schulungen sind 100% hands-on, mit einem praktischen Anteil von 70% und 30% Theorie. Sie finden vor Ort, bei uns oder online (auf allen gängigen Plattformen) statt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmenden kostenfrei Hands-outs und Unterlagen, die sie zur Vertiefung und weiteren Anwendung nutzen können.
Grundlagen
Zu Beginn sorgen wir dafür, dass alle Teilnehmenden auf denselben Wissensstand gebracht werden, unabhängig von ihrem Ausgangsniveau. So wird jeder optimal auf die weiteren Themen vorbereitet, und niemand bleibt zurück.
Durchführung
Wir starten mit einer Einführung in das Thema, gefolgt von Demos und praxisnahen Beispielen. Anschließend üben die Teilnehmenden eigenständig, während der Trainer individuelles Feedback gibt und bei Bedarf Korrekturen vornimmt.
Anwendungsfälle
Das Gelernte wird auf konkrete Anwendungsfälle der Teilnehmenden angewendet. In einer praxisorientierten Session erarbeiten wir gemeinsam Lösungen, die den Teilnehmern helfen, das Wissen direkt in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.
Am häufigsten gestellte Fragen
Für wen ist dieser Kurs konzipiert?
+Wie kann ich mich für den Kurs anmelden?
+Wie hoch sind die Kosten für den Kurs?
+Brauche ich Vorkenntnisse zum Thema des Kurses?
+Werde ich das Gelernte in diesem Kurs anwenden können?
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+Lassen Sie uns über Ihr nächstes Training sprechen.
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul