Von den Grundlagen des Maschinellen Lernens zum Prompt Engineering

Die Teilnehmenden von Innovations.TALENT und Kooperations.TALENT setzten sich im ersten KI-Modul »Daten & KI: Grundlagen« mit den Bereichen »Maschinelles Lernen« und »Prompt Engineering« auseinander. Ziel der zwei Tage war es, sowohl die theoretischen Fundamente als auch die praktische Anwendung von KI-Methoden im Unternehmenskontext zu vermitteln.

Der erste Tag widmete sich zunächst den Grundlagen und dem Projektmanagement. Nach einer einleitenden Orientierungsrunde und der Abfrage der Teilnehmererwartungen gab Erich Teppan, Universität Klagenfurt und Fraunhofer Austria, einen Überblick über die Geschichte, Ziele und Methoden der Künstlichen Intelligenz. Im Fokus standen dabei die Differenzierung zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie die Funktionsweise von Clustering, Klassifikation, Regression und neuronalen Netzwerken.

Ergänzt wurde die theoretischen Grundlagen durch einen Gastvortrag von Pascal Nicolay von der FH Kärnten, der den Einsatz von ChatGPT als Assistent im Bereich Forschung und Entwicklung (F&E) demonstrierte. Am Nachmittag wurde das Thema Natural Language Processing (NLP) vertieft, gefolgt von einer Einheit zum KI-Projektmanagement. Hierbei wurden die Identifikation von KI-Potenzialen im Betrieb, die Vorbereitung der organisatorischen Rahmenbedingungen sowie das Risikomanagement thematisiert. Den Abschluss des Tagesprogramms bildete ein Einblick in KI-Anwendungen im Vertrieb und Marketing durch Florian Semmler und Dominik Pototschnig. Beim anschließenden Kamingespräch mit Florian Semmler und Dominik Pototschnig von mediapool und Herbert Laßnig von Holc Laßnig GmbH, nutzten die Teilnehmenden die Gelegenheit zum informellen Erfahrungsaustausch und erhielten praxisnahe, persönliche Einblicke in das Unternehmertum sowie Orientierungshilfen für die eigene Karriereentwicklung.

Der zweite Tag verlagerte den Schwerpunkt auf Large Language Modelle (LLMs) und deren konkrete Ansteuerung. Nach einer Einführung in die Architektur, das Training und die Funktionsweise von Tokens und Kontextfenstern vermittelte Harald Nezbeda, FH Kärnten und Anexia, die Prinzipien der effektiven Kommunikation mit Sprachmodellen. Die Teilnehmenden erarbeiteten systematisch verschiedene Prompt-Engineering-Methoden, darunter Few-Shot Prompting, Chain of Thought, Tree of Thoughts und das strukturierte Format der Town Hall Debate.

Nach einer Analyse aktueller LLM-Dienste wie ChatGPT, Claude und Mistral, bei der Einsatzgebiete, Kostenstrukturen und der Unterschied zwischen Web-Interfaces und API-Zugängen verglichen wurden, arbeiteten die Teilnehmenden mit Jupyter Notebooks und führten eigenständige Prompt-Tests über die APIs von Groq und OpenAI durch. »Die Verknüpfung von theoretischen Ansätzen wie »Chain of Thought« mit der direkten Anwendung im Google-Colab-Notebook hat gezeigt, wie sich diese Werkzeuge steuern lassen. Der direkte Zugriff über API-Schnittstellen verdeutlicht das konkrete Potenzial für den eigenen Arbeitsplatz«, fasste es ein Teilnehmer in der abschließenden Feedback-Runde zusammen, bevor das Modul mit einem Ausblick auf die beiden KI-Wahlmodule abgeschlossen wurde.