Schulungsübersicht

Einführung in agente-basierte KI-Systeme

  • Definition von agentenbasierten KIs und ihre Fähigkeiten
  • Schlüsselunterschiede zwischen regelbasierter KI und autonomen KIs
  • Anwendungsfälle und Branchenbeispiele

Architektur von agentenbasierten KI-Systemen

  • Frameworks und Tools zur Erstellung autonomer KIs
  • Gestaltung von KI-Agenten mit zielgerichteten Fähigkeiten
  • Implementierung von Speicherfähigkeit, Kontextbewusstsein und Anpassungsfähigkeit

Entwicklung von KI-Agenten mit Python und APIs

  • Erstellung von KI-Agenten mithilfe der OpenAI- und DeepSeek-APIs
  • Integration von KI-Modellen mit externen Datenquellen
  • Behandlung von API-Antworten und Verbesserung der Agentenkommunikation

Optimierung der Zusammenarbeit in Multi-Agentensystemen

  • Gestaltung von KI-Agenten für kooperative und konkurrierende Aufgaben
  • Verwaltung der Kommunikation zwischen Agenten und Aufgabenzuordnung
  • Skalierung von Multi-Agentensystemen für realweltige Anwendungen

Verbesserung des Entscheidungsfindens in agentenbasierten KIs

  • Aufrechterhaltung durch Lernen und selbstverbessernde KI-Agenten
  • Planung, Schlussfolgerungen und die Umsetzung langfristiger Ziele
  • Ausgewogenes Vorgehen zwischen Automatisierung und menschlicher Überwachung

Sicherheit, Ethik und Einhaltung von Vorschriften in agentenbasierten KIs

  • Behandlung von Verzerrungen und sichere Implementierung von KI
  • Sicherheitsmaßnahmen für durch KI getriebene Entscheidungsfindung
  • Gesetzliche Überlegungen für autonome KIs

Zukünftige Trends in agentenbasierten KIs

  • Fortschritte in der Autonomie und selbstlernenden Systemen
  • Erweiterung von Agentenfähigkeiten durch multimodales Lernen
  • Vorbereitung auf die nächste Generation autonomer KIs

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von AI- und Maschinelles-Lernen-Konzepten
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit der Integration von API-basierten AI-Modellen

Zielgruppe

  • AI-Ingenieure, die autonome AI-Systeme entwickeln
  • ML-Forscher, die multi-agenten-basierte AI-Rahmenwerke erforschen
  • Entwickler, die AI-gestützte Automatisierung implementieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien