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Schulungsübersicht
Einführung in generative und agenerative KI
- Was ist generative KI? Was ist agenerative KI?
- Wie sie sich unterscheiden und ergänzen
- Anwendungsfälle und Trends in verschiedenen Branchen
Architektur und Tools der generativen KI
- Transformer-Modelle: GPT, LLaMA, Claude und andere
- Feintuning vs. Kontextlernen
- Tools: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio
Prompt-Engineering für Kontrolle und Struktur
- Prompt-Muster für Schreiben, Codieren, Zusammenfassung usw.
- Few-shot-, zero-shot- und chain-of-thought-Prompting
- Nutzung von Prompt-Bibliotheken und Testtools
Verständnis von agenerativer KI
- Definition und Entwicklung der agenesischen KI
- Architekturen: Planung, Gedächtnis, Tools, Selbstreflexion
- Beliebte Frameworks: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph
Design und Deployment autonomer Agenten
- Zielsetzung und Aufgabendekomposition
- Integration von Tools und APIs (Suche, Gedächtnis, Code)
- Koordination mehrerer Agenten und menschliche Supervision
Anwendungsfälle und Implementierungsszenarien
- Content-Generierung vs. Task-Orchestrierung
- Unternehmensproduktivität, Kundensupport, Datenextraction
- Verantwortungsbewusste und sichere Implementierung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von KI- und Maschinelles-Lernen-Konzepten
- Erfahrung im Umgang mit APIs oder Skriptsprachen wie Python
- Vertrautheit mit Prompt-Engineering oder der Nutzung großer Sprachmodelle
Zielgruppe
- KI-Entwickler und -Ingenieure
- Innovations- und Forschungs- & Entwicklungsteams
- Technische Produktmanager, die agenerative KI-Systeme erforschen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Begeisterung des Trainers
Anca Sana - Curs Public
Kurs - Boost Your Productivity with Microsoft Copilot 365
Maschinelle Übersetzung
Dozenten können alle Fragen beantworten und Anfragen entgegennehmen.
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Kurs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Maschinelle Übersetzung