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Schulungsübersicht

Einführung in Agentic AI

  • Definition von Agentic AI und ihr Bezug zu traditionellen KI-Systemen
  • Überblick über Schlussfolgerungen, Gedächtnis und zielorientierte Architekturen
  • Wichtige Anwendungsfälle und branchenspezifische Anwendungen

Zentrale Konzepte und Designmuster

  • Die Agenten-Schleife: Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Handlung
  • Einzelne Agenten-Systeme vs. Multi-Agenten-Systeme
  • Interaktion mit der Umgebung und Aufruf von Werkzeugen

Grundlagen des Prompt-Engineerings

  • Entwurf effektiver Prompts für Schlussfolgerungen und Aufgabenzerlegung
  • Nutzung von Beispielen, Einschränkungen und Rollen für bessere Kontrolle
  • Systematisches Debuggen und Iterieren von Prompts

Entwicklung einfacher Agentic-Workflows

  • Implementierung einer Agenten-Schleife in Python
  • Integration mit APIs und einfachen Werkzeugen
  • Verwaltung des Agenten-Status und des Gedächtnisses

Verantwortungsvolles Design und Sicherheitspraktiken

  • Ethische Überlegungen und verantwortungsvoller Einsatz von Agenten
  • Neigung, Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen
  • Zugriffskontrolle, Datenschutz und Inhaltssicherheit

Praxisprojekt: Design eines verantwortungsvollen Agenten

  • Definition des Problembereichs und der Ziele
  • Entwicklung des Prompts und der Steuerungslogik
  • Testen, Feinjustieren und Bewerten des Agentenverhaltens

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von KI- oder Machine-Learning-Konzepten
  • Vertrautheit mit Python-Syntax und Scripting
  • Erfahrung in der Arbeit mit Daten oder API-basierten Anwendungen

Zielgruppe

  • Wissenschaftler in der Datennutzung, die neu im Agentic-AI-Entwicklungsbereich sind
  • Junior-ML-Engineers, die angewandte Agentenarchitekturen erkunden
  • Technologiemanager, die Design- und Sicherheitsprinzipien von Agenten verstehen möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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