Ausbildung: Prompt Engineer (TÜV) – Teil 2

Was bietet mir diese Veranstaltung? Dieser Workshop vertieft die Ausbildung zum Prompt Engineer und baut auf Teil 1 auf. Im Fokus stehen fortgeschrittenes Prompt Engineering, Context Engineering, RAG, Vektordatenbanken, Agenten und KI-Workflows. Teilnehmende lernen, Large Language Models gezielter zu bewerten, abzusichern und in Unternehmensprozesse einzubinden. Dazu gehören auch Prompt Injection, Governance, Datenschutz und AI-Assessments. Was lernen die Teilnehmer? Nach dem Workshop können Teilnehmer: Grenzen von LLMs einschätzen und typische Fehler wie Halluzinationen kontrollieren KI-Ergebnisse mit Benchmarks wie BLEU, TruthfulQA oder MT-Bench bewerten Modelle passend zum Use Case vergleichen und auswählen RAG, Vektordatenbanken und Context Engineering einordnen und anwenden Agenten, Bots und Multi-Agent-Systeme unterscheiden KI-Workflows und agentische Workflows konzipieren Risiken wie Prompt Injection erkennen und vermeiden Entscheidungen zu Cloud, Open Source, Datenschutz und Governance vorbereiten AI-Assessments und Use-Case-Workshops im Unternehmen durchführen interne KI-Kompetenz über Train-the-Trainer-Ansätze aufbauen Für wen ist diese Veranstaltung geeignet? Der Kurs richtet sich abteilungs- und branchenübergreifend an Fach- und Führungskräfte, die Prompt Engineering im Unternehmen vertiefen möchten. Angesprochen sind unter anderem kreative Berufe, technische Abteilungen, Geschäftsführer und Projektleiter. Voraussetzung ist die Teilnahme an der Veranstaltung „Ausbildung: Prompt Engineer (TÜV) – Teil 1“. Für Übungen und aktive Teilnahme wird die Bezahlversion eines gängigen KI-Modells benötigt. Was erhalten Sie als Teilnehmender? Teilnehmende erhalten Seminarunterlagen und eine Teilnahmebescheinigung der TÜV NORD Akademie. Nach separater Anmeldung zur kostenpflichtigen, schriftlichen Prüfung kann ein Zertifikat der TÜV NORD CERT erworben werden. Für digitale Termine werden browserbasierte Tools eingesetzt. Eine Installation im Vorfeld ist laut Anbieter nicht notwendig. Warum dieser Workshop? Der Workshop verbindet fortgeschrittenes Prompt Engineering mit praktischen Themen wie RAG, Vektordatenbanken, Agenten, KI-Workflows und AI-Assessments. Dadurch eignet er sich für alle, die generative KI nicht nur nutzen, sondern strukturiert in Organisationen verankern möchten. Teilnehmende lernen, KI-Ergebnisse zu prüfen, Risiken wie Prompt Injection zu reduzieren und Governance-Fragen einzuordnen. Der Kurs bereitet außerdem auf die separate Prüfung zum Prompt Engineer (TÜV) vor. Agenda Rückblick und Orientierung Wiederholung: Kernergebnisse aus der Veranstaltung 10504001 Ausbildung: Prompt Engineer (TÜV) – Teil 1 Grenzen und Qualitätssicherung Out of Scope: was Prompting nicht kann „Frontier Line“ – aktuelle Grenzen von LLMs Benchmarks und Modellauswahl (BLEU, TruthfulQA, MT Bench etc.) Qualitätssicherung: Testing und Halluzinationskontrolle Fortgeschrittene Prompting-Techniken und Architektur Retrieval-Augmented Generation (RAG) Vektordatenbanken und Vektorisierung Encoder/Decoder-Architekturen verstehen Datenbeschaffung und -aufbereitung für Context Engineering Fine-Tuning von LLMs Vertiefende Technik zu LLMs und Generativer KI Agenten Agenten vs. Bots Agenten, MCP (Model Context Protocol) und agentische Workflows Multi-Agent-Systems (MAS) Human-in-the-Loop: wann Menschen unverzichtbar bleiben Sicherheit und Governance Prompt Injection und Sicherheitsrisiken Infrastruktur, Governance und Policies Datenschutzgerechtes Prompting zwischen Cloud, Open Source und Regulierung Cloud vs. lokal, EU-Server vs. US-Server Open Source vs. Closed Source – Chancen und Risiken Governance im Unternehmen: Prompting Policies, Rollen und Verantwortlichkeiten AI-Assessments, Use Cases und Train-the-Trainer Durchführung von AI-Assessments im Unternehmen Use-Case-Workshops zur Identifikation sinnvoller Einsatzszenarien Train-the-Trainer: Kolleginnen und Kollegen befähigen sowie Custom Bots für das Unternehmen entwickeln Ausblick und Trends Internationale Entwicklungen (China: DeepSeek, Open Source in EU/USA) Autonome KI-Systeme (AutoGPT, BabyAGI, LangChain-Agenten) KI und Robotics (Zukunftsperspektive) Emergenz neuer Fähigkeiten: Reasoning, Planning, Memory Diskussion: Wohin entwickelt sich die Rolle des Prompt Engineers? Rollen und Organisation Rollen im Unternehmen: Prompt Engineer, AI Product Owner, Domain Expert Zusammenarbeit und Schnittstellen Best Practices: Verankerung von KI-Kompetenz in Organisationen Ausblick und Trends