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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in generative KI und Agentic AI

  • Was ist generative KI? Was ist Agentic AI?
  • Wie sie sich unterscheiden und einander ergänzen
  • Anwendungsfälle und Trends über verschiedene Branchen hinweg

Architektur und Werkzeuge der generativen KI

  • Transformer-Modelle: GPT, LLaMA, Claude und andere
  • Fine-Tuning vs. In-Context-Learning
  • Werkzeuge: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Prompt Engineering für Kontrolle und Struktur

  • Prompt-Muster für Schreiben, Coding, Zusammenfassung usw.
  • Few-Shot, Zero-Shot und Chain-of-Thought Prompting
  • Nutzung von Prompt-Bibliotheken und Testwerkzeugen

Agentic AI verstehen

  • Definition und Entwicklung von Agentic AI
  • Architekturen: Planung, Gedächtnis, Werkzeuge, Selbstreflexion
  • Beliebte Frameworks: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Design und Deployment autonomer Agenten

  • Zielsetzung und Zerlegung von Aufgaben
  • Integration von Werkzeugen und APIs (Suche, Gedächtnis, Code)
  • Multi-Agenten-Koordination und menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop)

Anwendungsfälle und Implementierungsszenarien

  • Inhaltsgenerierung vs. Aufgabenorchestrierung
  • Unternehmensproduktivität, Kundensupport, Datenextraktion
  • Verantwortungsvolle und sichere Implementierung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis für KI- und Machine-Learning-Konzepte
  • Erfahrung in der Arbeit mit APIs oder Skriptsprachen wie Python
  • Vertrautheit mit Prompt Engineering oder der Nutzung von Large Language Models (LLMs)

Zielgruppe

  • KI-Entwickler und Ingenieure
  • Innovations- und F&E-Teams
  • Technische Produktmanager, die agentische KI-Systeme erkunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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