Prompt Engineering: Slimmer werken met sterke prompts

De cursus Prompt Engineering is een uitgebreide, praktijkgerichte training die professionals leert hoe ze geavanceerde prompt engineering technieken kunnen ontwerpen, verfijnen en toepassen. Dit verbetert de prestaties, creativiteit en besluitvorming van AI in real-world contexten. De cursusduur is ongeveer 8 uur en leidt tot de vaardigheid om effectieve prompts te ontwerpen, testen en optimaliseren die AI-systemen sturen naar nauwkeurige, creatieve en gestructureerde outputs.

Wat ga je leren

• Begrijpen wat Prompt Engineering is: Je leert hoe gestructureerde prompts de door AI gegenereerde antwoorden in verschillende contexten vormgeven.

• AI-outputs verfijnen: Je analyseert en past prompts aan om de nauwkeurigheid, helderheid en relevantie van de AI-resultaten te verbeteren.

• Geavanceerde prompttechnieken beheersen: Je past geavanceerde methoden toe, zoals Chain of Thought (CoT) en Presence Penalty (PP), om de prestaties van de AI te optimaliseren.

• Gestructureerde prompts ontwerpen: Je maakt prompts op maat voor creativiteit, storytelling, systematische probleemoplossing en besluitvorming.

• Evalueren en Testen: Je evalueert outputs kritisch, gebruikt debuggingstrategieën en verfijnt prompts via iteratieve methoden zoals A/B-testen en AI self-critique.

Voor wie is deze training?

De training is bedoeld voor professionals in functies zoals marketing, consulting, projectmanagement, Learning & Development (L&D) en IT, die al met AI-tools werken (zoals ChatGPT of Copilot). De cursus is geschikt voor iedereen die meer controle wil over AI-output, streeft naar consistente resultaten en de productiviteit wil verbeteren door gestructureerde AI-workflows.

Onze lesmethode

De lesmethode onderscheidt zich door een toegepaste, feedback-gedreven benadering, in tegenstelling tot puur theoretische online cursussen. Het leertraject omvat scenario-gebaseerde oefeningen om de theorie direct toe te passen op echte zakelijke en creatieve taken.

Modules

Welcome to Prompt Engineering! Dit hoofdstuk zet de verwachtingen voor de cursus en benadrukt waarom prompt engineering een cruciale overdraagbare professionele vaardigheid is. Je leert hoe je door de cursusstructuur navigeert en identificeert hoe de inhoud aansluit bij jouw specifieke professionele context.

Foundations of Prompt Engineering Deze module bouwt basiskennis op over hoe Large Language Models (LLM's) responses genereren met behulp van tokens en contextvensters. Je leert de essentiële elementen van een sterke prompt kennen, zoals duidelijkheid, specificiteit, toon en context, en hoe je valkuilen van vage prompts herkent.

Setting Goals & Evaluating AI-Generated Output Je leert hoe je duidelijke doelen definieert voor je prompts die aansluiten bij professionele taken, en hoe je de AI-outputs evalueert aan de hand van vijf criteria (relevantie, toon, volledigheid, format en bruikbaarheid). Dit hoofdstuk behandelt het opsporen van bias of hallucinaties en het toepassen van iteratiemethoden zoals scaffolding en AI self-critique om de resultaten te verfijnen.

Practical Applications of AI in Creative Tasks In dit deel pas je prompt engineering toe om creatieve outputs te genereren, zoals campagne-ideeën of brainstorminglijsten, en om prompts te structureren voor professionele besluitvorming. Je identificeert ethische risico's van creatief AI-gebruik en past de prompting-vaardigheden toe op real-world scenario's in marketing en consulting.

Problem-Solving Reasoning with AI Deze module richt zich op het gebruik van AI voor gestructureerde redeneertaken, zoals het genereren van hypotheses of scenario-planning voor bijvoorbeeld productlanceringen. Je leert troubleshooting prompts toe te passen voor root cause analysis en reflecteert op de best practices voor het gebruik van AI bij systematische redenering.

Multimodal and Structured Output Prompting Je leert prompts te ontwerpen die tekst en afbeeldingen combineren voor rijkere resultaten, en hoe je reproduceerbare output genereert in gestructureerde formaten zoals tabellen, lijsten of JSON. Dit wordt toegepast via data-driven prompting om datasets te verkennen, analyseren en visualiseren in diverse case studies.

Advanced Prompting Techniques In dit afsluitende hoofdstuk pas je geavanceerde technieken toe zoals Chain of Thought (CoT) en Automatic Prompt Engineering (APE) om de nauwkeurigheid en coherentie van AI-outputs te verhogen. Je leert ook de Presence Penalty (PP) aan te passen om de balans tussen consistentie en creativiteit te beheersen en reflecteert op het verantwoordelijke gebruik van deze geavanceerde tools.