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Schulungsübersicht
Einführung in Generative AI und Agentic AI
- Was ist Generative AI? Was ist Agentic AI?
- Wie sie sich unterscheiden und einander ergänzen
- Anwendungsbeispiele und Trends in verschiedenen Branchen
Architektur und Tools der Generativen KI
- Transformer-Modelle: GPT, LLaMA, Claude und andere
- Fine-Tuning im Vergleich zu In-Context-Learning
- Tools: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio
Prompt Engineering für Kontrolle und Struktur
- Prompt-Muster für Schreiben, Coding, Zusammenfassungen usw.
- Few-Shot, Zero-Shot und Chain-of-Thought Prompting
- Nutzung von Prompt-Bibliotheken und Test-Tools
Verständnis von Agentic AI
- Definition und Entwicklung von Agentic AI
- Architekturen: Planung, Speicher, Tools, Selbstreflexion
- Beliebte Frameworks: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph
Gestaltung und Bereitstellung autonomer Agenten
- Zieldefinition und Aufgabenzersetzung
- Integration von Tools und APIs (Suche, Speicher, Code)
- Koordination mehrerer Agenten und menschliche Aufsicht im Prozess (Human-in-the-Loop)
Anwendungsbeispiele und Implementierungsszenarien
- Inhaltsgenerierung im Vergleich zu Aufgabenorchestrierung
- Enterprise-Produktivität, Kundensupport, Datenauswertung
- Verantwortungsvolle und sichere Implementierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung in der Arbeit mit APIs oder Skriptsprachen wie Python
- Vertrautheit mit Prompt Engineering oder der Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs)
Zielgruppe
- KI-Entwickler und Ingenieure
- Innovations- und Forschungs- & Entwicklungs-Teams
- Technische Produktmanager, die agentische KI-Systeme untersuchen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
die Tipps und empfohlenen Prompts, die wir aus diesem Training mitnehmen können
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurs - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Maschinelle Übersetzung