Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "135798485"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1365034631 |
| Titel | Prompt Engineering im Unternehmen – eine Einführung : Wettbewerbsvorteile durch generative KI und Large Language Models / von Daniel Koch, Andreas Kohne, Nils Brechbühler |
| Person(en) |
Koch, Daniel (Verfasser) Kohne, Andreas (Verfasser) Brechbühler, Nils (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Ausgabe | 1st ed. 2025 |
| Verlag | Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, Imprint: Springer Gabler |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2025 |
| Umfang/Format | Online-Ressource, XXII, 134 S. 3 Abb. : online resource. |
| Andere Ausgabe(n) | Printed edition:: ISBN: 978-3-658-47698-4 |
| Inhalt | Grundlagen: Large Language Models und Generative Pre-trained Transformers, Tokens und Context Windows -- Prompt Engineering: Konzept, Bewertung, Formulierung, Formate -- Frameworks für Prompts: u.a. Prompt Chaining, Role Prompting, R-T-F, T-A-G, B-A-B, C-A-R-E, R-I-S-E -- Fortgeschrittene Techniken: Zero-, One- und Few-Shot-Prompts, Cognitive-Verifier-Muster, Chain-of-thought-Prompts -- Metaprompting: Grundlage und Ansätze -- KI-Agenten: Konzept, Architekturen, Anwendungsfälle |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2505090411477.519336602328 DOI: 10.1007/978-3-658-47699-1 |
| URL | https://doi.org/10.1007/978-3-658-47699-1 |
| ISBN/Einband/Preis | 978-3-658-47699-1 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Schlagwörter | Künstliche Intelligenz* ; Unternehmen* ; Prompt Engineering* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 658.5 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 650 Management |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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