Schulungsübersicht

Einführung in Generative AI und Agentic AI

  • Was ist Generative AI? Was ist Agentic AI?
  • Wie sie sich unterscheiden und ergänzen
  • Anwendungsfälle und Trends in verschiedenen Branchen

Generative AI-Architektur und -Tools

  • 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

  • Muster für Prompts bei Schreiben, Programmieren, Zusammenfassung usw.
  • Few-shot-, Zero-shot- und Chain-of-Thought-Prompting
  • Verwendung von Prompt-Bibliotheken und Testwerkzeugen

Verständnis von Agentic AI

  • Definition und Entwicklung agenter KI
  • Aufbau: Planung, Speicher, Werkzeuge, Selbstreflexion
  • Bekannte Frameworks: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Entwicklung und Bereitstellung autonomer Agenten

  • Goales Setting und Aufgabenzerlegung
  • Integration von Werkzeugen und APIs (Suche, Speicher, Code)
  • Koordination mehrerer Agenten und menschliche Überwachung im Prozess

Use Cases und Implementierungsszenarien

  • Inhaltsgenerierung vs. Aufgabenorchestrierung
  • Unternehmensproduktivität, Kundensupport, Datenextraktion
  • Sichere und verantwortungsvolle Implementierung

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Eine Grundverständnis von KI- und maschinellem Lernen Konzepten
  • Erfahrung mit APIs oder Skriptsprachen wie Python
  • Bekanntschaft mit Prompt Engineering oder der Nutzung großer Sprachmodelle

Zielgruppe

  • AI-Entwickler und Ingenieure
  • Innovations- und Forschungs- & Entwicklungsteams
  • Technische Produktmanager, die agente KI-Systeme erforschen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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