Prompt Engineering für Konversation + AI-Development – Kurs

Wer Chatsysteme wie ChatGPT professionell einsetzen will, muss verstehen, wie sich Dialoge gezielt steuern lassen und wie im Hintergrund eigene Chatbot-Lösungen entstehen. Diese Weiterbildung verbindet drei eng verzahnte Kompetenzfelder: Prompt Engineering für die interaktive, dialogbasierte Konversation mit ChatGPT, den Aufbau eigener Chatbots im Rahmen von AI-Development sowie Data-Science-Grundlagen, um Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen. Im Mittelpunkt steht dabei durchgehend die konversationelle Nutzung von Chatsystemen — von der ersten gezielten Anfrage an ChatGPT bis zum eigenen, trainierten Chatbot-Modell.

Modul 1 — Prompt Engineering und ChatGPT: Dieser Baustein vermittelt, wie gezielte Eingaben die Qualität und Relevanz von ChatGPT-Antworten bestimmen. Lernende verstehen ChatGPT als Sprachmodell und üben, Dialoge interaktiv und kontextsensitiv zu führen.

• Grundlagen und Überblick zur dialogbasierten Nutzung von Chatsystemen
• ChatGPT als Sprachmodell von OpenAI: Funktionsweise und Grenzen
• Feinabstimmung und Verbesserung der Antwortqualität durch gezielte Prompts
• Interaktive, dialogbasierte Konversationsführung mit ChatGPT
• Kontextsensitive Prompt-Formulierung für präzisere Antworten
• Praktische Umsetzung eigener Chatanwendungen mit ChatGPT

Modul 2 — AI-Development und Chatbots: Aufbauend auf dem Verständnis für Chatsysteme entwickeln Lernende in diesem Modul eigene Chatbot-Grundlagen und lernen die technischen Bausteine kennen, die einen Chatbot funktionsfähig machen.

• Einführung in AI-Development mit Fokus auf Chatsystemen
• Aufbau eines einfachen Chatbots von der Konzeption bis zur Umsetzung
• Training von Chatbot-Modellen für den praktischen Einsatz
• NLP-Grundlagen als technische Basis von Chatbot-Anwendungen
• Fortgeschrittene Chatbot-Techniken für komplexere Dialogverläufe
• Optimierung, Evaluation und Qualitätsprüfung von Chatbots
• Voice-basierte Chatbots und deren besondere Anforderungen
• AI-Ethik und Datenschutz im Umgang mit Chatbot-Daten

Modul 3 — Datenverarbeitung und Analyse: Chatbot-Entwicklung basiert auf sauber aufbereiteten Daten. Dieses Modul vermittelt die Grundlagen der Datenaufbereitung, die notwendig sind, um Chatsysteme mit relevanten Informationen zu versorgen.

• Datenreinigung als Voraussetzung für den Einsatz in Chatsystemen
• Einführung in Pandas und Dataframes zur Datenstrukturierung
• Grundlegende statistische Kenngrößen im Kontext von Chatbot-Daten
• Einstieg in Machine Learning als Grundlage für lernende Chatsysteme
• Datenvisualisierung zur Analyse von Chatbot-Nutzungsdaten

Modul 4 — Maschinelles Lernen für Chatsysteme: Der letzte inhaltliche Baustein führt in konkrete Machine-Learning-Verfahren ein, die zur Verbesserung von Chatbot-Antworten und zur Mustererkennung in Nutzungsdaten eingesetzt werden.

• K-Means-Clustering zur Gruppierung ähnlicher Chatbot-Anfragen
• Logistische Regression zur Klassifikation von Nutzeranliegen
• Hyperparameteroptimierung zur Verbesserung von Modellergebnissen

Praxis-Block — Anwendungsübungen zu Prompting und Chatbot-Entwicklung

• Prompt-Varianten für eine identische Anfrage formulieren und Ergebnisse vergleichen
• Mehrstufigen, kontextsensitiven Dialog mit ChatGPT konzipieren
• Einfachen regelbasierten Chatbot-Prototyp aufbauen
• Trainingsdaten für ein Chatbot-Modell aufbereiten und bereinigen
• NLP-Vorverarbeitung (Tokenisierung, Stopwörter) an Beispieltexten durchführen
• Chatbot-Antwortverhalten anhand von Testdialogen evaluieren
• Voice-basiertes Chatbot-Szenario konzeptionell skizzieren
• Datensatz mit Pandas bereinigen und für die Chatbot-Entwicklung strukturieren
• Statistische Kennzahlen aus Chatbot-Nutzungsdaten berechnen
• K-Means-Clustering auf einen Beispieldatensatz mit Nutzeranfragen anwenden
• Logistische Regression zur Klassifikation von Anfragetypen umsetzen
• Datenschutz- und Ethik-Checkliste für ein eigenes Chatbot-Projekt erstellen

Die Module bauen so aufeinander auf, dass die dialogbasierte Nutzung von ChatGPT als roter Faden erhalten bleibt: Zunächst wird die Konversation mit einem bestehenden Sprachmodell optimiert, anschließend der Blick hinter die Kulissen eines eigenen Chatbots geöffnet, und schließlich mit Datenverarbeitung und Machine-Learning-Grundlagen unterfüttert, wie solche Systeme aus Daten lernen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der AI-Entwicklung oder Datenwissenschaft mit Fokus auf interaktive Konversation und Prompt Engineering anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesem Bereich gezielt erweitern möchten.

• Angehende Prompt Engineers mit Interesse an dialogbasierten KI-Systemen
• Personen, die in die KI-Entwicklung und den Chatbot-Aufbau einsteigen möchten
• Fachinformatikerinnen und Fachinformatiker mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die KI-Anwendungen ergänzend qualifizieren möchten
• Quereinsteigende mit relevanter Berufserfahrung und Interesse an KI-Chatsystemen

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet angeleitete Lernphasen mit unmittelbarer praktischer Anwendung. Prompt-Engineering-Konzepte werden direkt im Dialog mit ChatGPT erprobt, während die Chatbot-Entwicklung in eigenen kleinen Programmierübungen umgesetzt wird. Die Datenverarbeitungsmodule mit Pandas und Machine-Learning-Grundverfahren schließen sich unmittelbar an die vorherigen Themenblöcke an, sodass ein durchgehender Bogen von der Konversation über die Chatbot-Technik bis zur Datenauswertung entsteht.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in einem zusammenhängenden Programm die drei Themenfelder Prompt Engineering, AI-Development und Data-Science-Grundlagen ab. Der modulare Aufbau ermöglicht einen fortlaufenden Kompetenzaufbau von der dialogbasierten Chatsystem-Nutzung bis zur eigenen Chatbot- und Datenverarbeitungskompetenz.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat beziehungsweise einer Teilnahmebescheinigung ab, die die Zusatzqualifikation in Data Science und AI-Development dokumentiert. Eine externe Herstellerprüfung ist für diesen Kurs nicht hinterlegt; der Nachweis erfolgt über die trägerinterne Bescheinigung der erworbenen Kompetenzen in Prompt Engineering, Chatbot-Entwicklung und Datenverarbeitung.

Unternehmen setzen zunehmend auf Chatsysteme im Kundenservice, in der internen Wissensverwaltung und in der Softwareentwicklung. Wer die dialogbasierte Steuerung solcher Systeme durch gezieltes Prompt Engineering beherrscht und gleichzeitig versteht, wie ein Chatbot technisch aufgebaut und trainiert wird, deckt beide Seiten dieser Technologie ab: die Anwendung und die Entwicklung. Diese doppelte Perspektive unterscheidet den Kurs von reinen Prompting-Schulungen. Wer zusätzlich NLP-Grundlagen, Chatbot-Training und Datenaufbereitung mit Pandas beherrscht, kann nicht nur bestehende Chatsysteme effizient bedienen, sondern auch an deren Weiterentwicklung mitwirken — eine Kombination, die in Stellenausschreibungen für KI-nahe Rollen zunehmend gefragt wird. Für Berufstätige mit einschlägiger Vorerfahrung, die sich gezielt in Richtung KI-Entwicklung und Data Science orientieren möchten, bietet der Kurs einen kompakten Einstieg, der konversationelle Prompt-Kompetenz mit technischem Chatbot-Wissen und grundlegenden Datenanalyse-Fähigkeiten in einem einzigen Qualifizierungsweg zusammenführt.