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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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