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Schulungsübersicht

Grundlagen autonomer Agenten

  • Kernkonzepte hinter agentic KI
  • Arten von autonomen Agentenrahmenwerken
  • Aktuelle Forschungsrichtungen

Ein Blick in BabyAGI

  • Logik zur Aufgaben generierung und -priorisierung
  • Ausführungszyklen und Speicherkomponenten
  • Stärken und Einschränkungen des BabyAGI-Designs

Vergleich von BabyAGI mit anderen Agenten

  • LLM-basierte Aufgaben-Agenten und Planer
  • Frameworks für die Multi-Agenten-Orchestrierung
  • Reaktive versus deliberative Agentenmodelle

Bewertung von Autonomie und Kontrolle

  • Autonomiestufen in KI-Systemen
  • Human-in-the-Loop- und Aufsichtsmodelle
  • Fehlermodi und Risikofaktoren

Anwendungsfälle in der Praxis

  • Automatisierung der Forschung
  • Knowledge-Workflows im Unternehmen
  • Autonome Erkundungs- und Reasoning-Aufgaben

Benchmarking und Leistungsbeurteilung

  • Kriterien zur Bewertung autonomer Agenten
  • Stresstests und Verhaltensanalysen
  • Methodologien des Vergleichs-Bewertungen

Entwurf und Bereitstellung von Agenten-Systemen

  • Architekturelle Überlegungen
  • Integration in das Tooling des Unternehmens
  • Skalierbarkeit und operatives Management

Zukünftige Entwicklungen in der KI-Autonomie

  • Entwicklung von Agenten-Frameworks
  • Potenzielle Durchbrüche und Einschränkungen
  • Strategische Implikationen für Forschung und Industrie

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis fortgeschrittener KI-Konzepte
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Workflows
  • Vertrautheit mit Architekturen autonomer Agenten

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Innovationsleiter
  • KI-Strategen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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