Schulungsübersicht

Einführung in Generative AI und Agentic AI

  • Was ist Generative AI? Was ist Agentic AI?
  • Wie sie sich unterscheiden und ergänzen
  • Anwendungsfälle und Trends in verschiedenen Branchen

Generative AI-Architektur und -Tools

  • Transformer-Modelle: GPT, LLaMA, Claude und andere
  • Fine-Tuning im Vergleich zu in-context-Lernen
  • Tools: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Prompt Engineering für Kontrolle und Struktur

  • Prompt-Muster für Schreiben, Programmieren, Zusammenfassung usw.
  • Few-shot-, Zero-shot- und chain-of-thought-Prompting
  • Nutzung von Prompt-Bibliotheken und Testwerkzeugen

Verständnis von Agentic AI

  • Definition und Entwicklung agenter KI
  • Architekturen: Planung, Speicher, Werkzeuge, Selbstreflexion
  • Beliebte Frameworks: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Entwerfen und Bereitstellen autonomer Agenten

  • Umfeldsetzung und Aufgabenzerlegung
  • Integration von Werkzeugen und APIs (Suche, Speicher, Code)
  • Koordination mehrerer Agenten und menschlicher Überwachung im Prozess

Implementierungsszenarien und -möglichkeiten

  • Inhaltsgenerierung vs. Aufgabenzusammenstellung
  • Unternehmensproduktivität, Kundensupport, Datenauszug
  • Verantwortungsvolle und sichere Implementierung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis der Konzepte von KI und maschinellem Lernen
  • Erfahrung im Umgang mit APIs oder Skriptsprachen wie Python
  • Kenntnisse in Prompt Engineering oder die Nutzung großer Sprachmodelle

Zielgruppe

  • AI-Entwickler und -Ingenieure
  • Innovationsteam und R&D-Mannschaften
  • Technische Produktmanager, die agente KI-Systeme erkunden
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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