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Schulungsübersicht
Einführung in agentebasierte KI-Systeme
- Definition von agentenbasierter KI und deren Fähigkeiten
- Hauptunterschiede zwischen regelbasierten KI und autonomen KI-Systemen
- Anwendungsfälle und Branchenanwendungen
Architektur von agentebasierten KI-Systemen
- Frameworks und Tools zur Erstellung autonomer KI
- Design von KI-Agenten mit zielorientierten Fähigkeiten
- Implementierung von Gedächtnis, kontextsensitiven und anpassungsfähigen Eigenschaften
Entwicklung von KI-Agenten mit Python und APIs
- Erstellung von KI-Agenten
- Integration von KI-Modellen mit externen Datenquellen
- Verarbeitung von API-Antworten und Verbesserung der Agenteninteraktionen
Optimierung der Mehragentenzusammenarbeit
- Design von KI-Agenten für kooperative und konkurrierende Aufgaben
- Management von Agentenkommunikation und Aufgabendelegation
- Skalierung von Mehragentensystemen für reale Anwendungen
Verbesserung der Entscheidungsfindung in agentebasierter KI
- Verstärkendes Lernen und selbstverbessernde KI-Agenten
- Planung, Schlussfolgerungen und Umsetzung langfristiger Ziele
- Balance von Automatisierung mit menschlicher Überwachung
Sicherheit, Ethik und Compliance in agentebasierter KI
- Bewältigung von Vorurteilen und Verantwortungsvolle Deployment von KI
- Sicherheitsmaßnahmen für künstlich-intelligenzgestützte Entscheidungsfindung
- Regulatorische Aspekte autonomer KI-Systeme
Zukünftige Trends in agentebasierter KI
- Fortschritte in der Autonomie und Selbstlernfähigkeit von KI-Systemen
- Erweiterung der Fähigkeiten von KI-Agenten durch multimodales Lernen
- Vorbereitung auf die nächste Generation autonomer KI-Systeme
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von KI und Maschinellem Lernen
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit API-basierten KI-Modellintegrationen
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die autonome KI-Systeme entwickeln
- ML-Forscher, die mehragentige KI-Rahmen ausloten
- Entwickler, die AI-gestützte Automatisierung umsetzen
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Guter Mix aus Wissen und Praxis
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI for Enterprise Applications
Maschinelle Übersetzung
Die Mischung aus Theorie und Praxis sowie den Perspektiven auf hohem und niedrigem Niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Maschinelle Übersetzung