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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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