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Prompt Engineering für Einsteiger: Grundlagen und KI-Praxis
Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Agile Heroes GmbH.
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01 · Der Kurs
Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten
Auf einen Blick
- LERNUMFANG
- 1–3 Monate
- KATALOGPREIS
- 5.000–10.000 €
- LERNORT
- Online
- NÄCHSTER START
- 21.10.2026
- LERNFORM
- Blended Learning
Passt der Kurs zu dir?
- 1Motivation und Lernbereitschaft
- 2Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
- 3Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen
Das lernst du
- Prompt Engineering von Grund auf: Dieser Kurs vermittelt das systematische Formulieren von Eingaben für generative KI: Wer präzise Aufgaben stellt, bekommt verwertbare Ergebnisse - wer vage bleibt, produziert Nacharbeit. Dieser Kurs legt die methodische Basis für alle, die täglich mit Sprachmodellen arbeiten, und ist als Grundlagenkurs bewusst unterhalb der spezialisierten Prompt-Rollenprofile angesiedelt.
- Wie Sprachmodelle auf Eingaben reagieren
- Gutes Prompting beginnt beim Verständnis der Maschine.
- Warum Formulierungen das Ergebnis stärker prägen als das Werkzeug
- Kontextfenster, Trainingsstand und Grenzen der Modelle
- Unterschiede zwischen ChatGPT, Claude und Gemini in der Praxis
- Der Aufbau wirksamer Prompts
- Die Bausteine: Rolle, Aufgabe, Kontext, Format, Qualitätskriterien
- Präzision statt Länge: was weglassen und was ausführen
- Beispiele mitgeben: gewünschte Ergebnisse vormachen
- Schrittweises Arbeiten: große Aufgaben in Teilaufträge zerlegen
- Techniken für bessere Ergebnisse
- Mit wenigen Techniken steigt die Trefferquote deutlich.
- Nachfassen und Verfeinern statt neu beginnen
- Varianten anfordern und gezielt vergleichen
- Selbstprüfung einbauen: das Modell die eigene Antwort kontrollieren lassen
- Tonalität, Länge und Zielpublikum verbindlich vorgeben
- Prompting je Aufgabentyp
- Texte entwerfen, überarbeiten und kürzen
- Zusammenfassen und Informationen herausziehen
- Analysieren, vergleichen und strukturieren
- Ideen entwickeln, ohne in Beliebigkeit zu landen
- Qualität und Wiederverwendung
- Ergebnisse prüfen: Fakten, Vollständigkeit, Ton
- Bewährte Prompts als persönliche Bibliothek sichern und pflegen
- Vertrauliche Inhalte aus Eingaben heraushalten
- Fortgeschrittene Bausteine im Ausblick
- Wer die Grundlagen beherrscht, erkennt den Weg zur Vertiefung.
- Prompt-Ketten: mehrstufige Aufgaben sauber verbinden
- Wiederverwendbare Vorlagen mit Platzhaltern gestalten
- Team-Standards: gemeinsame Prompts statt Einzellösungen
- Üben an realen Aufgaben
- Eigene Arbeitsaufgaben mitbringen und im Kurs prompten
- Vorher-nachher-Vergleich: Ergebnisqualität sichtbar machen
- Häufige Formulierungsfehler an Beispielen korrigieren
- Persönlichen Übungsplan für die Zeit nach dem Kurs erstellen
- Fortschritt an denselben Aufgaben nach vier Übungseinheiten messen
- Grenzen des Promptings erkennen: wann Daten oder Werkzeuge das Problem sind
- Nach Abschluss formulieren Teilnehmende Eingaben, die verlässlich brauchbare Ergebnisse liefern, und verfügen über eine eigene, gepflegte Prompt-Sammlung für ihre wiederkehrenden Aufgaben.
Der Kurs
Ablauf, Termine und Lernort
- 1
Online
21.10.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 2
Frankfurt am Main
21.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 3
Herzogenrath
21.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 4
Leinfelden-Echterdingen
21.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €
- 5
Online
04.11.2026 · Virtuelles Klassenzimmer · Teilzeit · 6–12 Monate · 5.000–10.000 €
02 · Kosten & Förderung
Kursgebühr 5.000–10.000 €, 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
Agile Heroes GmbH: 105 Kurse mit aktuellem Termin an 3 Orten
105 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning, Virtuelles Klassenzimmer.
Angebote an 3 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Agile Heroes 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.
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