Kurze Zusammenfassung
Dieser YouTube-Video bietet eine Zusammenfassung des Google Prompt Engineering-Kurses. Der Kurs ist in vier Module unterteilt, die sich mit den Grundlagen des Prompting, der Gestaltung von Prompts für alltägliche Aufgaben, der Verwendung von KI für Datenanalyse und Präsentationen sowie der Nutzung von KI als kreativen oder fachkundigen Partner befassen. Der Kurs vermittelt wichtige Konzepte wie das Tiny Crabs Writing Enormous Iguanas-Framework, Multimodal Prompting, Halluzinationen und Verzerrungen sowie die Erstellung von KI-Agenten.
- Der Kurs vermittelt ein Framework für die Gestaltung von Prompts, das aus fünf Schritten besteht: Aufgabe, Kontext, Referenzen, Bewertung und Iteration.
- Der Kurs behandelt verschiedene Techniken für das Prompting, darunter Prompt-Chaining, Chain-of-Thought-Prompting und Tree-of-Thought-Prompting.
- Der Kurs stellt zwei Arten von KI-Agenten vor: Agent Sim, der Szenarien simulieren kann, und Agent X, der Feedback zu verschiedenen Themen geben kann.
Einführung
In diesem Video gibt Tina Huang eine Zusammenfassung des Google Prompt Engineering-Kurses. Sie erklärt, dass der Kurs in vier Module unterteilt ist und wichtige Konzepte wie das Tiny Crabs Writing Enormous Iguanas-Framework, Multimodal Prompting, Halluzinationen und Verzerrungen sowie die Erstellung von KI-Agenten behandelt. Sie betont auch, dass der Kurs eine Bewertung am Ende enthält, um den Zuschauern zu helfen, die gelernten Informationen zu behalten.
Modul 1: Grundlagen des Prompting
In diesem Kapitel werden die Grundlagen des Prompting erläutert. Prompting ist der Prozess der Bereitstellung spezifischer Anweisungen an ein KI-Tool, um neue Informationen zu erhalten oder ein gewünschtes Ergebnis für eine Aufgabe zu erzielen. Der Kurs stellt ein fünfstufiges Framework für die Gestaltung von Prompts vor: Aufgabe, Kontext, Referenzen, Bewertung und Iteration. Die Aufgabe ist das, was die KI tun soll, der Kontext liefert zusätzliche Informationen, Referenzen sind Beispiele, die der KI helfen, die Aufgabe zu verstehen, die Bewertung dient dazu, das Ergebnis zu beurteilen, und die Iteration ermöglicht es, den Prompt zu verfeinern, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Modul 2: Prompts für alltägliche Aufgaben gestalten
Dieses Kapitel befasst sich mit der Anwendung des Prompting-Frameworks auf alltägliche Aufgaben. Es werden Beispiele für die Verwendung von KI-Tools zur Erstellung von Inhalten wie E-Mails, Essays und Artikeln vorgestellt. Tina Huang betont die Bedeutung der Verwendung spezifischer Phrasen und Referenzen, um die KI zu leiten und bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie stellt auch eine Reihe von Prompts vor, die für die Generierung von Texten verwendet werden können.
Modul 3: KI für Datenanalyse und Präsentationen nutzen
Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Verwendung von KI für Datenanalyse und Präsentationen. Tina Huang warnt vor der Verwendung sensibler Daten in KI-Modellen und betont die Bedeutung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien. Sie zeigt, wie KI-Tools verwendet werden können, um Daten in Tabellenkalkulationen zu analysieren und Präsentationen zu erstellen. Sie stellt auch eine Reihe von Prompts vor, die für die Datenanalyse und die Erstellung von Präsentationen verwendet werden können.
Modul 4: KI als kreativen oder fachkundigen Partner nutzen
Dieses Kapitel behandelt fortgeschrittene Prompting-Techniken, darunter Prompt-Chaining, Chain-of-Thought-Prompting und Tree-of-Thought-Prompting. Prompt-Chaining ermöglicht es, die KI durch eine Reihe von miteinander verbundenen Prompts zu führen, um komplexe Aufgaben zu lösen. Chain-of-Thought-Prompting fordert die KI auf, ihre Argumentation Schritt für Schritt zu erklären, während Tree-of-Thought-Prompting mehrere Argumentationswege gleichzeitig erforscht. Tina Huang zeigt, wie diese Techniken für Aufgaben wie die Entwicklung von Romanhandlungen, die Erstellung von Gliederungen und das Entwerfen von Bildern verwendet werden können.
KI-Agenten
Dieses Kapitel befasst sich mit KI-Agenten, die als Experten für bestimmte Aufgaben dienen können. Der Kurs stellt zwei Arten von Agenten vor: Agent Sim, der Szenarien simulieren kann, und Agent X, der Feedback zu verschiedenen Themen geben kann. Tina Huang erklärt, wie man KI-Agenten entwirft, indem man ihnen eine Persona, einen Kontext, eine Aufgabe, eine Stoppphrase und eine Feedback-Mechanik zuweist. Sie zeigt auch, wie man Agent Sim und Agent X für verschiedene Aufgaben verwenden kann.
Bewertung
Am Ende des Videos stellt Tina Huang eine kurze Bewertung bereit, um den Zuschauern zu helfen, die gelernten Informationen zu behalten. Sie fordert die Zuschauer auf, die Fragen in den Kommentaren zu beantworten, um zu beweisen, dass sie die Informationen behalten haben.
