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Schulungsübersicht
Einführung in Agentic AI
- Definition agentic capabilities in KI
- Hauptunterschiede zwischen traditionellen und agentic KI-Agenten
- Einsatzmöglichkeiten von Agentic AI in verschiedenen Branchen
Entwicklung zielfokussierter KI-Agenten
- Verständnis von autonomen Zielsetzungen und Priorisierungen
- Implementierung von Reinforcement Learning für kontinuierliche Verbesserung
- Feinabstimmung des Verhaltens von KI-Agenten basierend auf Feedback-Schleifen
Multi-Agent-Kollaboration und Koordination
- Aufbau kooperierender und kommunizierender KI-Agenten
- Delegation von Aufgaben und Rollenzuweisung in agentic Systemen
- Praxisbeispiele für Multi-Agent-Teams
Adaptive KI-Mensch-Interaktion
- Personalisierung von KI-Antworten basierend auf dem Nutzerverhalten
- Kontextbewusstsein und dynamische Entscheidungsfindung
- Gestaltung einer UX für intelligente und reaktionsschnelle KI-Agenten
Einsatz von Agentic AI in Anwendungen
- Integration von Agentic AI mit APIs und Drittanbieter-Tools
- Sicherstellung der Skalierbarkeit und Effizienz bei KI-Einsätzen
- Fallstudien zu erfolgreichen Agentic-KI-Implementierungen
Ethische Überlegungen und Herausforderungen
- Ausgewogenheit von Autonomie und Kontrolle bei KI-Agenten
- Umgang mit KI-Voreingenommenheiten und ethischen Bedenken
- Regulierungsrahmen für autonome KI-Systeme
Zukünftige Trends in der Agentic AI
- Neuentwicklungen in der KI-Autonomie
- Erweiterung agentic capabilities durch neue Technologien
- Vorhersagen zur KI-gesteuerten Automatisierung und Entscheidungsfindung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über KI-Agenten und Automatisierung
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Verständnis von API-basierter KI-Integration
Zielgruppe
- KI-Entwickler:innen, die autonome Systeme erweitern
- Automatisierungsingenieur:innen, die KI-gesteuerte Workflows optimieren
- UX-Designer:innen, die Mensch-Agent-Interaktionen verbessern
14 Stunden
