In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen des Prompt-Engineering kennen, um effektiv mit generativen KI-Modellen zu interagieren. Sie verstehen das Konzept des "few-shot prompting" und üben grundlegende Prompting-Techniken anhand von Kontext und Beispielen. Darauf aufbauend lernen Sie Methoden zur Verbesserung von Prompts durch Personas, detaillierte Anweisungen und Iteration auf der Grundlage von Feedback. Schließlich erforschen Sie fortgeschrittene Fähigkeiten wie die Aufschlüsselung von Aufgaben, die Verkettung von Prompts und andere nützliche Techniken zur Überwindung von Kontextbeschränkungen.

In diesem Modul lernen Sie verschiedene Arten von generativen KI-Anwendungen kennen, darunter API-basierte, eingebettete Modell- und Multimodellsysteme. Sie lernen die Grundlagen der Erstellung robuster Anwendungen mit Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) zur Verbesserung des Kontexts. Durch praktische Übungen werden Sie Erfahrungen mit dem Testen einer Anwendung auf lokaler Ebene und deren Bereitstellung in der Cloud sammeln.

Hier lernen Sie die wichtigsten Funktionen der OpenAI API kennen. Sie werden Bilder mit OpenAIs DALL-E erzeugen, LLM-Modelle für Reddit-Fragen und -Antworten "feinjustieren" und Videos mit OpenAIs Whisper Model zusammenfassen.