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Prompt Engineering Kurse

Prompt-Engineering-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Eingaben formuliert werden, um KI-Modelle präzise zu steuern. Sie können Fähigkeiten in Strukturierung, Evaluierung, Iteration und Anwendungsstrategien aufbauen. Viele Kurse stellen Beispiele, Frameworks und Tools vor, um bessere KI-Ausgaben zu entwickeln.

Beliebte Prompt Engineering Kurse & Zertifikate


  • L

    LearnKartS

    Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Agentic systems, Model Context Protocol, Vector Databases, Gemini, Generative AI Agents, Google Gemini, Retrieval-Augmented Generation, Artificial Intelligence, Generative AI, Embeddings, MongoDB, Node.JS, API Design, TypeScript, PostgreSQL, Web Applications, Systems Architecture, Database Management, Debugging, Machine Learning

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • S

    SkillsBooster Academy

    Mastering Windsurf: From Setup to Real Projects

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, AI Workflows, Vibe coding, Generative AI Agents, Artificial Intelligence, Generative AI, AI Personalization, Software Development Tools, Web Development Tools, Code Review, Responsible AI, Software Development, GitHub, React.js, Front-End Web Development, Design Software, Javascript, Software Engineering, Web Development, Application Deployment

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Advanced LLM Design: Retrieval, Context, and Prompts

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, LLM Application, Large Language Modeling, Model Evaluation, Embeddings, Context Management, Vector Databases, Artificial Intelligence, Scalability, Performance Metric, Machine Learning, Application Programming Interface (API), Continuous Improvement Process

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D
    A

    Mehrere Erzieher

    DeepLearning.AI Data Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Store, Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Data Preprocessing, Apache Hadoop, Requirements Elicitation, Vector Databases, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Data Management

    ★ 4.7 (596) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Generative KI, Plot (Grafiken), IBM Cognos-Analytik, Daten-Storytelling, Plotly, Professionelle Netzwerkarbeit, Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, IBM Kognos-Analytik, Datenanalyse, Excel-Formeln, Python-Programmierung, Datenwrangling, Microsoft Excel, Erstellung des Dashboards, Explorative Datenanalyse, Web-Scraping, Interaktive Datenvisualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Dashboard

    ★ 4.6 (98.812) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
  • I

    IBM

    Generative KI für Softwareentwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Integration, Softwaretechnik, AI-Integrationen, KI-Kenntnisse, Software-Entwicklung, Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Agentische Arbeitsabläufe, Code-Überprüfung, Software-Architektur, LLM-Bewerbung, Schnelles Engineering, ChatGPT, Generative Modellarchitekturen, Generative AI-Agenten, Anwendungssicherheit, Software Architektur, Software Entwurf, Prompt-Muster, Daten-Ethik, Software-Entwurfsdokumente

    ★ 4.7 (11.746) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI für Produktmanager

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, KI-Kenntnisse, Generative KI, Engagement der Interessengruppen, Kreativität, AI-Förderung, Technisches Produktmanagement, Verantwortungsvolle AI, Schnelles Engineering, Verbesserung der Kundenerfahrung, Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, Produktlebenszyklus-Management, KI-Produktstrategie, Kommunikation mit Interessenvertretern, Engagement von Stakeholdern, Produktmanagement, Prompt-Muster, Teambildung, Google Gemini, Kommerzialisierung

    ★ 4.7 (11.820) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI für Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Auto-Kodierer, KI-Kenntnisse, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Daten-Synthese, Technische Merkmale, Datenanalyse, Verantwortungsvolle AI, Schnelles Engineering, ChatGPT, Generative Modellarchitekturen, Explorative Datenanalyse, Feature Technik, Autokodierer, Software zur Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Prompt-Muster, Daten-Ethik

    ★ 4.7 (11.786) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Einführung in die Softwaretechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Softwaretechnik, Software-Entwicklung, Grundsätze der Programmierung, Full-Stack Web-Entwicklung, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software-Architektur, Python-Programmierung, Back-End-Webentwicklung, Web-Entwicklung, Web-Sprache, Bereitstellung von Anwendungen, Software Architektur, Software Entwurf, Methoden der Softwareentwicklung, Web-Anwendungen, Front-End-Webentwicklung, Unified Modeling Language, Software-Dokumentation, Software-Entwurfsmuster, Entwicklungsumgebung, Software-Entwicklungstools

    ★ 4.7 (4698) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI für Dateningenieure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Data Warehousing, KI-Kenntnisse, Generative KI, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Daten-Synthese, Schnelles Engineering, Datenarchitektur, Verantwortungsvolle AI, Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Abfragesprachen, Daten-Infrastruktur, ChatGPT, Generative Modellarchitekturen, Datenbank-Design, Prompt-Muster, Daten-Pipelines, Daten-Ethik, Auszug

    ★ 4.7 (11.624) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Grundlagen der Datentechnik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank Management, Große Daten, SQL, Datenbanken, Datenspeicherung, Apache Spark, NumPy, Einheitliche Prüfung, Datenarchitektur, Datenanalyse, Python-Programmierung, Apache Hadoop, Datenbank-Management, Datenbank-Systeme, Datenbank-Design, Einheitstest, Relationale Datenbanken, Web-Scraping, Auszug, IBM DB2, Datenspeicher, Datenbank-Entwicklung

    ★ 4.6 (59.732) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Systems Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Based Systems Engineering, Failure Analysis, Systems Engineering, Engineering Management, Requirements Management, Scope Management, Design Reviews, Change Control, Root Cause Analysis, Program Management, Requirements Analysis, User Requirements Documents, Test Engineering, Cost Management, Contract Management, Risk Analysis, Systems Design, Systems Thinking, Project Risk Management, Risk Management

    ★ 4.8 (168) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

1…789…480

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten prompt engineering Kurse

  • Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN: LearnKartS
  • Mastering Windsurf: From Setup to Real Projects: SkillsBooster Academy
  • Advanced LLM Design: Retrieval, Context, and Prompts: Packt
  • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
  • IBM Data Analyst: IBM
  • Generative KI für Softwareentwickler: IBM
  • Generative KI für Produktmanager: IBM
  • Generative KI für Datenwissenschaftler: IBM
  • Einführung in die Softwaretechnik: IBM
  • Generative KI für Dateningenieure: IBM

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