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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