Seminar

Prompt Engineering im industriellen Einsatz

Veranstaltungsnummer: 02SE434

Mit Teilnahmebescheinigung

  • Methoden und Strategien für das effektive Prompting von Sprachmodellen wie ChatGPT
  • Integration von Domänenwissen in Generative KI-Systeme über Augmented und Assisted Retrieval
  • Potentiale und Grenzen von Generativen KI-Systemen
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Kommende Termine:

04. – 05. Juni 2024
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11. – 12. September 2024
München
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11. – 12. Dezember 2024
Köln
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26. – 27. März 2025
Karlsruhe
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Lernen Sie, wie Sie Generative KI-Systeme mittels Prompt Engineering in Ihrem beruflichen Alltag nutzen können. Das Seminar bietet Teilnehmenden aus der Industrie eine umfassende Einführung in das Feld des Prompt Engineerings und führt sie anhand von Praxisbeispielen an den aktuellen Stand der Technik heran.

Die Einführung von ChatGPT hat Künstliche Intelligenz (KI) in den Mainstream gebracht und wirkt sich disruptiv auf eine Vielzahl von Industrien und Branchen aus. Für viele Berufsfelder ist die Entwicklung von Kompetenzen im Umgang mit KI-Systemen unerlässlich, denn diese Systeme bieten ein hohes Potential zur Effizienzsteigerung, bspw. durch die Automatisierung von manuellen Tätigkeiten oder der Reduzierung von Einstiegshürden technischer Arbeitsschritte.

Nach dem Seminar können Teilnehmende Generative KI, wie ChatGPT, einsetzen, um eigene Anwendungsfälle von geringer und mittlerer Komplexität umzusetzen. Sie erhalten ein grundlegendes Verständnis der technischen Hintergründe und sind durch die Bearbeitung von Fallbeispielen mit gängigen Ansätzen und Methoden des Prompt Engineerings vertraut. Darüber hinaus sind die Teilnehmenden in der Lage, Potentiale und Grenzen von Generativen KI-Systemen zu bewerten und daher die Tauglichkeit von Generativer KI zur Bearbeitung Ihrer Use Cases zu bewerten.

Top-Themen

  • Methoden und Strategien für das effektive Prompting von Sprachmodellen wie ChatGPT
  • Integration von Domänenwissen in Generative KI-Systeme über Augmented und Assisted Retrieval
  • Potentiale und Grenzen von Generativen KI-Systemen
  • Definition und Bewertung der Anforderungen und Komplexität von KI-Use Cases
  • Prototyping von KI-Anwendungen mit Chains und Agenten

Programm

1. Tag: 10:00 bis 18:00 Uhr

2. Tag: 08:30 bis 16:30 Uhr

Einführung in Generative KI-Systeme

  • Was bedeutet Generative KI und wie grenzt sie sich von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen ab?
  • Was sind Sprachmodelle bzw. Large Language Models (LLMs)?
  • Welche Architekturen liegen den gängigsten Generativen KI-Systemen zugrunde?
  • Was versteht man unter Embeddings und Token?
  • Welche Potentiale haben Generative KI-Systeme und wo sind ihre Grenzen?
  • Rolle des Human-in-the-Loop

Überblick über die Generative KI-Landkarte

  • Welche Anbieter gibt es und welche Modelle stellen sie bereit?
  • Welche Tools & Technologien existieren im Umfeld von Generativen KI-Systemen?
  • Welche Kriterien sollten bei der Auswahl einer Generativen KI betrachtet werden?
  • Was hat es mit Modellgrößen und Kontextlängen auf sich?
  • Welche Typen von Sprachmodellen gibt es?
  • Welche Bereitstellungsmodelle (bspw. Closed vs. Open-Source) und Pricing-Strategien stecken hinter den populärsten Generativen KI-Anwendungen?
  • Was passiert mit den Daten und was ist im Umgang mit sensiblen Daten zu beachten?

Einführung in ChatGPT

  • Einordnung der GPT-Modelle (Generative Pre-Trained Transformer)
  • Einführung in die Benutzeroberfläche von ChatGPT
  • Initiales Prompt Engineering auf Einführungsbeispielen
  • Welche Möglichkeiten habe ich neben dem Prompt um ChatGPT zu steuern?
  • Finetuning und OpenAI’s GPTs

Grundlagen des Prompt Engineerings

  • Was ist ein Prompt und aus welchen Komponenten besteht er?
  • Worum handelt es sich bei In-Context Learning und wie unterscheiden sich Pretraining, Prompting und Finetuning?
  • Anwendungsbeispiele zum Prompting von ChatGPT zur Lösung von Aufgaben aus verschiedenen Bereichen, bspw.:
  • Informationsextraktion & Question Answering: relevante Fakten aus Produkthandbüchern identifizieren und weiterverarbeiten
  • Texterzeugung: automatisierte Erzeugung von Dokumentation
  • Textverständnis: Zusammenfassung wissenschaftl. Arbeiten
  • Übersetzung: von Anleitungen in verschiedene Zielsprachen
  • Coding: Einsatz von KI als Inspiration zum schnellen Prototyping
  • Inwiefern kann Prompting zur Steuerung der Stilrichtung und Tonalität in der Textgenerierung verwendet werden?
  • Vorgehen und Metriken zur Evaluierung von Prompt Engineering
  • Limitierungen von simplem Prompt Engineering

Fortgeschrittenes Prompt Engineering

  • Context Engineering: Integration von Domänenwissen über Augmented und Assisted Retrieval
  • Die Bedeutung von Beispielen: Zero Shot vs. Few Shot Learning
  • Mit robustem Prompt Engineering den Risiken von LLMs vorbeugen: Halluzinationen reduzieren und Prompt Injection vorbeugen
  • Ansätze zur Optimierung der generierten Ergebnisse: Chain-of-Thought, Reflexion, Self-Validation & ReAct Pattern
  • Vertiefung der vorgestellten Konzepte anhand von Praxisbeispielen

Prototyping von KI-Anwendungen

  • Reproduzierbarkeit schaffen mittels Output Parsing und Festlegung der Temperatur
  • Retrieval Augmented Generation (RAG) mittels Embedding-basierter Similarity Search
  • Verwendung von LLM-APIs
  • Prototyping und Automatisierung durch Tools wie Langchain und Haystack
  • Einführung in Agenten, Chains und Plugins

Bearbeitung von Fallbeispielen zur Festigung der Inhalte

  • Definition und Bewertung von KI-Use Cases
  • Mapping von Business Problemen auf KI-Use Cases
  • Welche Aspekte beeinflussen die Komplexität von KI-Use Cases?
  • Anforderungen und Abhängigkeiten identifizieren
  • Kosten und Ressourcenbedarf abschätzen

Ausblick

  • LLM vs. LVM
  • GPT4-V und Gemini im Vergleich zur rein textbasierten LLMs
  • Multimodale Modelle wie GPT4-V und Gemini im Vergleich zu rein textbasierten LLMs
  • Generative KI für Bilder wie Dalle-3, Stable Diffusion oder Midjourney

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Ingenieur*innen aus der Industrie, welche

  • sich von KI ihrem beruflichen Alltag vereinfachen lassen
    möchten
  • Prompt Engineering als Skill entwickeln möchten

Kein Vorwissen in KI oder Programmierung notwendig.

Ihre Referenten für das Seminar "Prompt Engineering im industriellen Einsatz":

M.Sc. Sebastian Blank, Head of Natural Language Processing, inovex GmbH, Karlsruhe

Sebastian Blank ist als Head of Natural Language Processing bei inovex für das Thema Text- und Sprachverarbeitung verantwortlich. Auf sein Studium als Wirtschaftsingenieur am Karlsruher Institut für Technologie folgte 2017 der Einstieg als Data Scientist bei inovex. Dabei beschäftigte er sich im Rahmen von Projekten in der Industrie und Wirtschaft sowie in Forschungsprojekten mit automatischer Sprach- und Textverarbeitung und deren Herausforderungen in Theorie und Praxis. Sebastian Blank teilt als Speaker auf Konferenzen regelmäßig seine Erkenntnisse aus dem Projektgeschäft und begleitet den aktuellen Trend rund um das Thema Generative KI mit großem Interesse.

M.Sc. Florian Teutsch, Machine Learning Engineer, inovex GmbH, Köln

Florian Teutsch ist seit 2022 als Machine Learning Engineer bei inovex tätig und spezialisiert sich auf Generative KI. Nachdem er sein Wirtschaftsinformatik Studium an der Universität zu Köln im Jahr 2020 erfolgreich abgeschlossen hat, arbeitete er zwei Jahre lang als Data Scientist bei marketvision. Dort widmete er sich intensiv der Entwicklung von innovativen Lösungen im Bereich KI-basierter Bildersuche. Seit seinem Einstieg bei inovex konnte er seine praktischen Erfahrungen im Bereich Generative KI kontinuierlich erweitern, insbesondere im Bereich des Prompt Engineering.

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