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Schulungsübersicht
Einführung in Agentic AI
- Definition von agentic AI und deren Beziehung zu traditionellen KI-Systemen
- Überblick über Reasoning, Speicher (Memory) und zielgesteuerte Architekturen
- Wichtige Anwendungsfälle und Branchenapplikationen
Kernkonzepte und Entwurfsmuster
- Der Agenten-Loop: Wahrnehmung, Reasoning und Aktion
- Einzel-Agent-Systeme versus Multi-Agent-Systeme
- Interaktion mit der Umgebung und Tool-Aufrufe
Grundlagen des Prompt Engineering
- Entwicklung effektiver Prompts für Reasoning und Aufgabenzerlegung
- Verwendung von Beispielen, Einschränkungen und Rollen für mehr Kontrolle
- Systematisches Debuggen und Iterieren von Prompts
Aufbau einfacher agentic Workflows
- Implementierung eines Agenten-Loops in Python
- Integration mit APIs und einfachen Tools
- Verwaltung des Agenten-Zustands (State) und Speichers
Verantwortungsvolles Design und Sicherheitspraktiken
- Ethische Überlegungen und verantwortungsvoller Einsatz von Agenten
- Voreingenommenheit (Bias), Transparenz und Verantwortung in KI-Systemen
- Zugriffskontrolle, Datenschutz und Inhaltsicherheit
Praktisches Projekt: Gestaltung eines verantwortungsvollen Agenten
- Definition des Problembereichs und der Ziele
- Entwicklung des Prompts und der Steuerungslogik
- Testen, Verfeinern und Bewerten des Agentenverhaltens
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI- oder Machine-Learning-Konzepten
- Vertrautheit mit der Python-Syntax und Skripterstellung
- Erfahrung im Umgang mit daten- oder API-basierten Anwendungen
Zielgruppe
- Data Scientists, die neu in der Entwicklung von agentic AI sind
- Junior ML-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die angewandte Agent-Architekturen erkunden
- Technologie-Managerinnen und -Manager, die Grundlagen des Agent-Designs und der Sicherheitsprinzipien verstehen möchten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
Der Trainer ist geduldig und sehr hilfsbereit. Er kennt sich gut mit dem Thema aus.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Kurs - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Maschinelle Übersetzung
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
