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Abschnitt 1: Few-Shot Prompting – Mit Beispielen führen

Einführung in Few-Shot Prompting

Die Macht der Beispiele nutzen

Praxisanwendung: Few-Shot in Aktion

Abschnitt 2: Chain-of-Thought (CoT) – Logisches Denken aktivieren

Grundlagen von Chain-of-Thought (CoT)

Die „Schritt-für-Schritt“-Methode anwenden

Kombination von Techniken

Abschnitt 3: Self-Criticism – Die KI zur Selbstkorrektur anleiten

Einführung in Self-Criticism Prompts

Optimierung durch Kritik-Anweisungen

🎮 Pixel Quest: Zusammenfassung der Techniken

Abschnitt 4: Wissensüberprüfung

Quiz 1: Grundlagen Few-Shot

Quiz 2: Zero-Shot vs. Few-Shot

Quiz 3: Struktur von Beispielen

Quiz 4: Chain-of-Thought Definition

Quiz 5: Der magische Satz

Quiz 6: Logik und CoT

Quiz 7: Self-Criticism Grundlagen

Quiz 8: Selbstkorrektur anwenden

Quiz 9: Kombination von Techniken

Quiz 10: Modulabschluss

Abschnitt 5: Feedback

Umfrage zum Kursmodul

Meistern Sie KI-Logik, präzise Antworten und verlässliche Qualität: In „KI-Logik und Selbstkorrektur mit Chain-of-Thought und Few-Shot Prompting“ lernen Sie, wie moderne Sprachmodelle mit durchdachten Prompts deutlich bessere Ergebnisse liefern. Sie starten mit Few-Shot Prompting und erfahren, wie sorgfältig ausgewählte Beispiele die Mustererkennung der KI lenken, den Tonfall steuern und formale Konsistenz sichern. Anschließend aktivieren Sie mit Chain-of-Thought gezieltes, schrittweises Denken, um komplexe Aufgaben transparent und nachvollziehbar zu lösen. Im dritten Teil zeigen wir, wie Self-Criticism Prompts die KI zur eigenen Qualitätskontrolle anleiten – für weniger Fehler, klarere Argumente und überzeugendere Texte. Der Kurs ist praxisnah aufgebaut: Sie erhalten sofort einsetzbare Prompt-Templates, sehen Vorher-Nachher-Vergleiche und üben häufige Szenarien aus Content, Datenformatierung, Logik und Textoptimierung. Interaktive Quizze festigen Ihr Wissen, und ein gamifiziertes Mini-Format („Pixel Quest“) fasst die wichtigsten Techniken spielerisch zusammen. Ob Sie mit Zero-Shot schon erste Schritte gemacht haben oder Ihre Workflows professionalisieren möchten – nach diesem Kurs erstellen Sie robuste Prompts, kombinieren Techniken sinnvoll und bauen iterative Qualitätssicherungen direkt in Ihren Prozess ein.

KI-Logik und Selbstkorrektur mit Chain-of-Thought und Few-Shot Prompting

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        <div class="column">
            <p>Die effiziente Nutzung moderner Sprachmodelle erfordert ein tiefgreifendes Verständnis für die Mechanismen, die der Generierung von Antworten zugrunde liegen. In diesem Kursmodul wird dargelegt, wie die Qualität der KI-Ausgaben durch den gezielten Einsatz von Few-Shot Prompting maßgeblich gesteigert werden kann. Im Gegensatz zu einfachen Anweisungen ohne Kontext ermöglicht es dieser Ansatz, das Modell durch die Bereitstellung spezifischer Beispiele und Musterlösungen auf eine präzise Zielsetzung auszurichten. Dabei wird untersucht, wie die Integration von zwei bis drei Beispielen die Mustererkennung der KI aktiviert und somit die Einhaltung von Formatvorgaben sowie die Adaption eines gewünschten Tonfalls sicherstellt.</p>

<p>Über die reine Mustererkennung hinaus widmet sich dieser Kurs der Aktivierung logischer Denkprozesse mittels der Chain-of-Thought-Methode. Diese Technik leitet die Künstliche Intelligenz dazu an, komplexe Problemstellungen nicht unmittelbar zu beantworten, sondern in nachvollziehbaren Zwischenschritten zu lösen, was insbesondere bei mathematischen oder logischen Aufgaben die Fehlerquote signifikant reduziert. Ergänzend dazu wird das Konzept der Self-Criticism eingeführt, bei dem die KI zur Selbstkorrektur und iterativen Qualitätskontrolle befähigt wird. Durch die Kombination dieser fortgeschrittenen Strategien entwickeln die Teilnehmenden die Kompetenz, die KI als reflektierten Partner in anspruchsvollen Workflows einzusetzen und die Verlässlichkeit generierter Inhalte nachhaltig zu optimieren.</p>
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