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Schulungsübersicht
Einführung in agentielle KI
- Definition von agentieller KI und ihre Beziehung zu traditionellen KI-Systemen
- Überblick über Schließfolgerungen, Gedächtnis und zielorientierte Architekturen
- Wichtige Anwendungsfälle und Branchenanwendungen
Kernkonzepte und Entwurfsmuster
- Der Agentenzyklus: Wahrnehmung, Schließfolgerungen und Handlung
- Einzelagenten- vs. Mehragentensysteme
- Umgebungsinteraktion und Werkzeugaufrufe
Grundlagen des Promptings
- Design effektiver Prompts für Schließfolgerungen und Task-Zerlegung
- Verwendung von Beispielen, Beschränkungen und Rollen für eine bessere Kontrolle
- Systematisches Debuggen und Iterieren von Prompts
Erstellen einfacher agentieller Workflows
- Implementierung eines Agentenzyklus in Python
- Integration mit APIs und einfachen Werkzeugen
- Verwaltung des Agentenzustands und des Gedächtnisses
Verantwortungsvolle Gestaltung und Sicherheitspraktiken
- Ethische Überlegungen und verantwortungsvolle Nutzung von Agenten
- Bias, Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-Systemen
- Zugangskontrolle, Datenschutz und Inhaltsicherheit
Praktisches Projekt: Gestaltung eines verantwortungsvollen Agenten
- Definition des Problemumfangs und der Ziele
- Entwicklung des Prompts und der Kontrolllogik
- Testen, Verfeinern und Evaluieren des Agentenverhaltens
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von KI oder Maschinellem Lernen
- Kenntnisse der Python-Syntax und Skripting
- Erfahrung im Umgang mit Daten oder API-basierten Anwendungen
Zielgruppe
- Data Scientists, die neu in der Entwicklung agentieller KI sind
- Junior-ML-Ingenieure, die angewandte Agentenarchitekturen erforschen
- Technologie-Manager, die Agentendesign und Sicherheitsprinzipien verstehen möchten
14 Stunden
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 hoch- und niedrigstufigen Perspektiven
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