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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
Erfahrungsberichte (1)
die Tipps und empfohlenen Prompts, die wir aus diesem Training mitnehmen können
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurs - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Maschinelle Übersetzung