Schulungsübersicht
Einführung in Agentic AI-Systeme
- Definition von Agentic AI und deren Fähigkeiten
- Wichtige Unterschiede zwischen regelbasierten KI und autonomen KI-Systemen
- Anwendungsfälle und Branchenanwendungen
Architektur von Agentic AI-Systemen
- Frameworks und Tools für die Erstellung autarker KI-Systeme
- Entwurf von AI-Agenten mit zielorientierten Fähigkeiten
- Implementierung von Speicher, kontextbewusster Handlung und Anpassungsfähigkeit
Entwicklung von AI-Agenten mit Python und APIs
- Erstellung von AI-Agenten mit OpenAI- und DeepSeek-APIs
- Integration von AI-Modellen mit externen Datenquellen
- Verarbeitung von API-Antworten und Verbesserung der Agenteninteraktionen
Optimierung der Zusammenarbeit von Mehragentensystemen
- Entwurf von AI-Agenten für kooperative und wettbewerbsorientierte Aufgaben
- Verwaltung der Agentenkommunikation und Aufgabendelegation
- Skalierung von Mehragentensystemen für reale Anwendungen
Verbesserung der Entscheidungsfindung in Agentic AI
- Reinforcement Learning und selbstverbessernde AI-Agenten
- Planung, Überlegung und langfristige Zielsetzung
- Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Überwachung
Sicherheit, Ethik und Compliance in Agentic AI
- Anaddressierung von Verzerrungen und verantwortungsvolle KI-Bereitstellung
- Sicherheitsmaßnahmen für kiengetriebene Entscheidungsfindung
- Regulatorische Überlegungen für autonome KI-Systeme
Zukünftige Trends in Agentic AI
- Fortschritte in der Autonomie und dem Selbstlernen von KI-Systemen
- Erweiterung der Fähigkeiten von AI-Agenten durch multimodales Lernen
- Vorbereitung auf die nächste Generation autonomer KI-Systeme
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von AI und Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit der API-basierten Integration von AI-Modellen
Zielgruppe
- AI-Ingenieure, die autonome AI-Systeme entwickeln
- ML-Forscher, die sich mit mehragentigen AI-Rahmenstrukturen befassen
- Entwickler, die AI-gestützte Automatisierung implementieren
Erfahrungsberichte (3)
Guter Mix aus Wissen und Praxis
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI for Enterprise Applications
Maschinelle Übersetzung
Die Mischung aus Theorie und Praxis sowie den Perspektiven auf hohem und niedrigem Niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Maschinelle Übersetzung
praktische Übungen
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Maschinelle Übersetzung