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Schulungsübersicht

Einführung in Generative AI und Agentic AI

  • Was ist Generative AI? Was ist Agentic AI?
  • Unterschiede und Synergien zwischen beiden Ansätzen
  • Anwendungsfälle und branchenübergreifende Trends

Architektur und Tools der Generative AI

  • 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-Patterns für Schreiben, Codieren, Zusammenfassung usw.
  • Few-Shot-, Zero-Shot- und Chain-of-Thought-Prompting
  • Einsatz von Prompt-Bibliotheken und Testwerkzeugen

Verständnis von Agentic AI

  • Definition und Entwicklung von Agentic AI
  • Architekturen: Planung, Gedächtnis, Tools, Selbstreflexion
  • Beliebte Frameworks: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Design und Implementierung autonomer Agenten

  • Zielsetzung und Aufgabenzersplitterung
  • Integration von Tools und APIs (Suche, Speicher, Code)
  • Multi-Agenten-Koordination und menschliche Aufsicht (Human-in-the-Loop)

Anwendungsfälle und Implementierungsszenarien

  • Inhaltsgenerierung im Vergleich zur Aufgabensteuerung
  • Produktivität in Unternehmen, Kundensupport, Datenerfassung
  • Verantwortungsvolle und sichere Implementierung

Zusammenfassung und Ausblick

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Erfahrung mit APIs oder Skriptsprachen wie Python
  • Kenntnisse in Prompt Engineering oder im Umgang mit Large Language Models

Zielgruppe

  • KI-Entwickler und -Ingenieure
  • Innovations- und F&E-Teams
  • Technische Produktmanager, die sich mit agentic KI-Systemen beschäftigen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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