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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen autonomer Agenten
- Kernkonzepte hinter agentischer KI
- Typen von Frameworks für autonome Agenten
- Aufkommende Forschungsrichtungen
BabyAGI im Inneren
- Logik der Aufgabengenerierung und -priorisierung
- Ausführungsschleifen und Speicherstrukturen
- Stärken und Einschränkungen des BabyAGI-Designs
Vergleich von BabyAGI mit anderen Agenten
- LLM-basierte Aufgabenagenten und Planer
- Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks
- Reaktive vs. deliberative Agentenmodelle
Bewertung von Autonomie und Kontrolle
- Autonomiegrade in KI-Systemen
- Human-in-the-Loop- und Überwachungsmodelle
- Ausfallmuster und Risikofaktoren
Reale Anwendungen und Use Cases
- Forschungsautomatisierung
- Unternehmens-Knowledge-Workflows
- Autonome Erkundungs- und Reasoning-Aufgaben
Benchmarks und Leistungsbewertung
- Kriterien zur Bewertung autonomer Agenten
- Stresstests und Verhaltensanalyse
- Vergleichende Bewertungsverfahren
Gestaltung und Implementierung agentischer Systeme
- Architektonische Überlegungen
- Integration in organisationsweite Tooling
- Skalierbarkeit und operatives Management
Zukunftsperspektiven der KI-Autonomie
- Entwicklung agentischer Frameworks
- Potenzielle Durchbrüche und Einschränkungen
- Strategische Implikationen für Forschung und Industrie
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis fortgeschrittener KI-Konzepte
- Erfahrung mit Machine-Learning-Arbeitsabläufen
- Vertrautheit mit Architekturen autonomer Agenten
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Führungskräfte für Innovation
- KI-Strategen