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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Grundlagen autonomer Agenten

  • Zentrale Konzepte hinter agentischer KI
  • Typen von Frameworks für autonome Agenten
  • Aufkommende Forschungsroutinen

Innerhalb von BabyAGI

  • Logik der Aufgaben­generierung und -priorisierung
  • Ausführungsschleifen und Speicherstrukturen
  • Stärken und Einschränkungen des BabyAGI-Designs

BabyAGI im Vergleich mit anderen Agenten

  • LLM-basierte Aufgaben­agenten und -planer
  • Framework für die Orchestrierung multipler Agenten
  • Reaktive vs. deliberative Agentenmodelle

Bewertung von Autonomie und Steuerung

  • Autonomiestufen in KI-Systemen
  • Mensch-im-Loop- und Überwachungsmodelle
  • Fehlerteilungen und Risikofaktoren

Praktische Anwendungen und Use Cases

  • Automatisierung der Forschung
  • Unternehmens­wissen­workflows
  • Autonome Erkundungs- und Schlussfolgerungsaufgaben

Benchmarking und Leistungs­bewertung

  • Kriterien für die Bewertung autonomer Agenten
  • Stresstests und Verhaltensanalysen
  • Vergleichende Bewertungsmethodologien

Design und Einsatz agentischer Systeme

  • Architektonische Überlegungen
  • Integration mit der Organisations­tooling
  • Skalierbarkeit und operatives Management

Zukunftsperspektiven der KI-Autonomie

  • Evolution agentischer Frameworks
  • Potenzielle Durchbrüche und Einschränkungen
  • Strategische Implikationen für Forschung und Industrie

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis fortgeschrittener KI-Konzepte
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Workflows
  • Vertrautheit mit Architekturen autonomer Agenten

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Innovationsleiter
  • KI-Strategen

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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