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Schulungsübersicht
Grundlagen autonomer Agenten
- Kernkonzepte hinter agentic AI
- Arten von Frameworks für autonome Agenten
- Aktuelle Forschungsperspektiven
Einblick in BabyAGI
- Logik zur Aufgabengenerierung und Priorisierung
- Ausführungsschleifen und Speicherstrukturen
- Stärken und Einschränkungen des BabyAGI-Designs
Vergleich von BabyAGI mit anderen Agenten
- LLM-basierte Aufgabenagenten und Planer
- Frameworks für die Multi-Agenten-Orchestrierung
- Reaktive versus deliberative Agentenmodelle
Bewertung von Autonomie und Kontrolle
- Autonomiestufen in KI-Systemen
- Modelle mit menschlicher Beteiligung (Human-in-the-loop) und Aufsicht
- Fehlermodi und Risikofaktoren
Reale Anwendungen und Einsatzszenarien
- Automatisierung von Forschungsvorhaben
- Wissensworkflows in Unternehmen
- Autonome Erkundungs- und Reasoning-Aufgaben
Benchmarking und Leistungsbewertung
- Kriterien zur Bewertung autonomer Agenten
- Stress-Tests und Verhaltensanalyse
- Methoden für vergleichende Bewertungen
Entwurf und Bereitstellung agentic Systeme
- Architekturüberlegungen
- Integration in die bestehende Unternehmenssoftware
- Skalierbarkeit und Betriebsmanagement
Zukünftige Entwicklungen der KI-Autonomie
- Evolution von Agenten-Frameworks
- Potenzielle Durchbrüche und Einschränkungen
- Strategische Implikationen für Forschung und Industrie
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in fortgeschrittenen KI-Konzepten
- Erfahrung mit Machine-Learning-Workflows
- Vertrautheit mit Architekturen autonomer Agenten
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Innovationsleiter
- KI-Strategen
14 Stunden