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AI-Prompting-Strategien: KI-Eingaben und LLM-Methoden
Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Monat und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Smart Future Campus GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 4 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- bis 1 Monat
- KATALOGPREIS
- 1.000–5.000 €
- LERNORT
- Berlin
- NÄCHSTER START
- Start mit Anbieter klären
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- AI + Prompting + Sprachmodelle + Kommunikation
- Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse über die Anwendung und Entwicklung von Prompts in KI- und Machine-Learning-Kontexten. Die Teilnehmenden lernen, zielführende Strategien für die Interaktion mit Sprachmodellen zu entwickeln und anzuwenden.
- Modul 1: Einführung in das Prompting
- Modul 2: GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich
- Modul 3: Präsentation & Kommunikation im digitalen Umfeld
- !Einführung in das Prompting
- *Grundlagen des Promptings: Verständnis von Prompting-Techniken, LLMs und Einsatzmöglichkeiten in KI- und Machine-Learning-Kontexten.
- *Prompterstellung mit System: Entwicklung zielführender Prompts für GPT-Modelle, inklusive Struktur, Sprache und Anwendungslogik.
- *Strategien für KI-Interaktion: Einführung in GPT-Prompting, LLM-Prompting und Techniken zur Optimierung von KI-Antwortqualität.
- *Prompting in der Anwendung: Erstellung, Anpassung und Bewertung von Prompts für verschiedene Szenarien und Aufgabenstellungen.
- !GPT Prompting und LLM Prompting im Vergleich
- *Technische Abgrenzung: Analyse der Unterschiede zwischen GPT-Prompting und LLM-Prompting beim Einsatz von Sprachmodellen.
- *KI-Prompting verstehen: Anwendung von Prompting-Techniken zur Steuerung generativer KI und maschineller Textverarbeitung.
- *Beispiele aus der Praxis: Umsetzung von Prompting-Strategien in LLM-Systemen für Inhalte, Datenanalyse und Automatisierung.
- *Bezug zu Machine Learning: Einordnung von KI-Prompting in neuronale Netze und machine-learning-gestützte Prozesse.
- !Präsentation & Kommunikation im digitalen Umfeld
- *Präsentationstechniken: Vermittlung von Präsentation, Aufbau, Argumentationsstruktur und Einsatz von unterstützenden Visualisierungstools.
- *Kommunikation im Team: Moderieren, Kommunizieren und Strukturieren von Arbeitsprozessen in digitalen und agilen Arbeitsumgebungen.
- *Analytische Argumentation: Nutzung von SWOT, Datenanalyse und Pivot-Tabellen zur strukturierten Aufbereitung und Darstellung von Inhalten.
- Digitale Tools im Einsatz: Einsatz von Power BI, KI-Tools und Gantt-Charts zur Planung, Kommunikation und Ergebnispräsentation im Projekt.
- Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Prompts für KI-Modelle zu entwickeln, Präsentationen zu gestalten und digitale Kommunikationsprozesse zu moderieren.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Berlin
Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €
- 2
Augsburg
Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €
- 3
Bielefeld
Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €
- 4
Andechs
Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 1.000–5.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €
Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.
03 · Gehalt
KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit
Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.
Brutto im Monat
Mitte und Viertel bundesweit
3 Schritte vom Kurs in den Beruf
- 1
KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden
Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.
- 2
Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden
Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.
- 3
Verantwortung schrittweise aufbauen
Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.
04 · Anbieter
Smart Future Campus GmbH: 605 Kurse mit aktuellem Termin an 12 Orten
605 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 12 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Smart Future Campus GmbH.
05 · Jobs
Stellen für dein berufliches Ziel
Arbeitsmarkt
KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen
Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.
06 · Kurse
5.387 Kurse zum Vergleich
Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.
5.387 Kurse zum Vergleich.
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