Schulungsübersicht

Grundlagen autonomer Agenten

  • Kernkonzepte der agentiellen KI
  • Arten von Frameworks für autonome Agenten
  • Neuere Forschungsrichtungen

BabyAGI im Detail

  • Logik der Aufgengenerierung und -priorisierung
  • Ausführungszyklen und Speicherstrukturen
  • Stärken und Einschränkungen des BabyAGI-Designs

Vergleich von BabyAGI mit anderen Agenten

  • LLM-basierte Aufgabenagenten und Planer
  • Mehragenten-Orchestrierungsframeworks
  • Reaktive versus deliberative Agentenmodelle

Evaluierung von Autonomie und Kontrolle

  • Autonomiestufen in KI-Systemen
  • Mensch-in-the-loop- und Überwachungsmodelle
  • Fehlermodi und Risikofaktoren

Praxisanwendungen und Use Cases

  • Forschungsautomatisierung
  • Unternehmenswissens-Workflows
  • Autonome Explorations- und Vernunftschlussfolgerungsaufgaben

Benchmarking und Leistungsanalyse

  • Kriterien zur Bewertung autonomer Agenten
  • Stress-Tests und Verhaltensanalysen
  • Vergleichende Evaluierungsmethoden

Gestaltung und Bereitstellung agentieller Systeme

  • Architekturüberlegungen
  • Integration in die organisatorischen Werkzeuge
  • Skalierbarkeit und Betriebsmanagement

Zukunftsperspektiven der KI-Autonomie

  • Entwicklung agentieller Frameworks
  • Potenzielle Durchbrüche und Einschränkungen
  • Strategische Auswirkungen für Forschung und Industrie

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis fortgeschrittener KI-Konzepte
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Workflows
  • Kenntnisse über Architekturen autonomer Agenten

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Innovationsführer
  • KI-Strategen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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