Prompting KI: Grundlagen und Machine Learning

Prompting + Machine Learning + Künstliche Intelligenz + Datenanalyse



Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse in der Anwendung von Prompting-Techniken für verschiedene KI-Modelle und deren Integration in Machine Learning Prozessen. Teilnehmer lernen den Einsatz von datenbasierten Modellen und die Automatisierung von Prozessen im geschäftlichen Kontext.



Modul 1: Grundlagen des Prompting für KI-Modelle
Modul 2: Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting
Modul 3: Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle
Modul 4: Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse
Modul 5: Analysemodelle mit Machine Learning und Python



Grundlagen des Prompting für KI-Modelle

• Einführung ins Prompting: Struktur und Funktionsweise textbasierter Eingaben für KI-Modelle und Large Language Models (LLMs).


• Prompting mit GPT-Systemen: Anwendung von GPT Prompting und KI Prompting für Textgenerierung, Analyse und Rückfragensteuerung.


• Anwendung im KI-Kontext: Nutzung von Prompting-Techniken für machine learning und automatisierte Interaktion mit künstlicher Intelligenz.


• Deutschsprachiges Prompting: Einsatz von Prompting Deutsch in LLM Prompting und praktischen Übungen zur KI-Kommunikation.

Unterschiede und Anwendungen von GPT- und LLM-Prompting

• Prompting im Vergleich: Struktur, Syntax und Funktionen von GPT Prompting und LLM Prompting im Kontext künstlicher Intelligenz.


• Einsatzgebiete in der KI: Anwendung von GPT Prompting und LLM-Techniken zur Steuerung von Textausgaben und Modellverhalten.


• Praktisches Prompting: Nutzung von KI Prompting zur Generierung, Automatisierung und Datenverarbeitung in KI-Systemen.


• Einordnung im ML-Umfeld: Rolle von Prompting im Zusammenspiel mit Machine Learning und Sprachmodellarchitekturen.

Einstieg in KI, Datenanalyse und Sprachmodelle

• Automatisierung und Digitalisierung: Rolle künstlicher Intelligenz in Unternehmen, Smart Work und Digitalisierung im Büro 4.0.


• Arbeiten mit Daten: Einführung in Machine Learning mit Python, Big-Data-Konzepte, Datenanalyse-Methoden und neuronale Netze.


• KI-Anwendungen im Unternehmen: Überblick über Tools, Anbieter, Einsatz von Microsoft Copilot und Herausforderungen im Alltag.


• Prompting mit Sprachmodellen: Techniken des GPT Prompting, KI Prompting lernen, Anwendung in der Arbeitsorganisation und Büroprozessen.

Einführung in Machine Learning und KI-gestützte Datenanalyse

• Grundlagen von Machine Learning: Einführung in KI, Lernalgorithmen, Datenanalyse-Methoden und Einsatzbereiche im Business-Kontext.


• Arbeiten mit Python: Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn für Machine Learning in Python und erste Modellierungsschritte.


• Von Daten zu Prognosen: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining und Auswertung mit Big Data und Statistiktools.


• KI-Anwendungen verstehen: Einsatz von KI-Automatisierung, Prompting-Techniken und Power BI KI-Funktionen zur Analyseoptimierung.

Analysemodelle mit Machine Learning und Python

• Grundlagen des Machine Learning: Anwendung datenbasierter Lernmodelle mit Python Programmierung und Pandas.


• Modellentwicklung mit Scikit-learn: Erstellung, Training und Validierung datengetriebener Modelle für Big Data Sets.


• Visualisierung und Interpretation: Nutzung von Data Visualization Tools und Visualisierung Big Data für analytische Auswertung.


• Einsatz in Power BI: Integration von ML-Skripten über Python Power BI und REST API zur Datenverarbeitung im Analysekontext.

Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden den Einsatz von Prompting-Techniken und datengetriebenen Modellen in Python, um KI-Anwendungen zu entwickeln und Datenanalysen im geschäftlichen Umfeld zu optimieren.