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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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