Agentic AI Schulungen in Frankfurt am Main

Generative KI sowie agentische KI stellen zwei leistungsstarke Ansätze dar, die die nächste Welle der Automatisierung und Intelligenz vorantreiben – wobei sich erstere auf die Erzeugung von Inhalten konzentriert und letztere auf zielgerichtetes, autonomes Verhalten.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem KI- sowie Technologiebereich mit Grundkenntnissen, die lernen möchten, wie man generative und agentische KI in realen Anwendungen entwickelt, bewertet und integriert.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur sowie Fähigkeiten generativer KI-Systeme zu verstehen.
• Den Aufstieg autonomer KI-Agenten kennenzulernen und deren Beitrag zur Weiterentwicklung von Large Language Models.
• Prompt Engineering sowie Tool-Integrationen für praktische Anwendungen einzusetzen.
• Modelle, Werkzeuge und Verfahren hinsichtlich ihrer verantwortungsvollen Einsetzbarkeit zu vergleichen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Anwendung generativer sowie agentischer KI-Tools in realistischen Szenarien.
• Übungen, die sich auf Inhaltsgenerierung und autonome Workflows konzentrieren.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Agenten-KI ist eine neu entstehende Kategorie von Systemen, die in der Lage sind, eigenständig Entscheidungen zu treffen, Aufgaben auszuführen sowie Arbeitsabläufe zu steuern.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mittlerer Erfahrung, die verstehen möchten, wie Agenten-KI organisatorische Abläufe, Personalstrategien sowie Berufsprofile verändern wird.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Fähigkeiten und Grenzen von Agenten-KI im Unternehmensumfeld zu bewerten.
• Potenziale für die Automatisierung, Ergänzung sowie Neugestaltung von Aufgaben zu erkennen.
• Die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt abzuschätzen und verantwortungsvolle Implementierungsstrategien zu entwickeln.
• Steuerungsrahmen zur sicheren, transparenten sowie gesetzeskonformen Einführung von KI auszuarbeiten.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen sowie Analyse von realistischen Szenarien.
• Erste praktische Erfahrungen mit Agenten-Workflows in einer angeleiteten Umgebung.

Optionen zur individuellen Anpassung des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir alles organisieren können.

Der Praxis-Workshop zu agentenbasiertem KI vermittelt auf projektbasierter Weise praktische Kenntnisse beim Entwurf, Bau und Einsatz autonomer KI-Agenten mithilfe von Python. Im Verlauf des Workshops entwickeln die Teilnehmer fünf zunehmend komplexere Projekte, in deren Rahmen sie sich mit Designmustern für Agenten, Arbeitsabläufen zur Prompt-Generierung, der Orchestrierung von APIs sowie realen Integrationsszenarien vertraut machen.

Dieses live geleitete Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die von der Theorie zur praktischen Umsetzung übergehen möchten, indem sie funktionierende Prototypen agentenbasierter KI-Anwendungen entwickeln.

Nach Abschluss dieses Workshops verstehen die Teilnehmer:

• Die Architektur agentenbasierter KI sowie deren zentrale Gestaltungsprinzipien.
• Wie man mehrere agentenbasierte Anwendungen in Python entwickelt, testet und einsetzt.
• Welche Vorgehensweisen zur Integration von Agenten mit externen Werkzeugen, APIs sowie Datenbanken erforderlich sind.
• Wie man Prompts und Workflows so optimiert, dass sie effizient arbeiten und zuverlässig funktionieren.
• Welche bewährten Methoden zur Überwachung, Versionierung sowie Skalierung von Agentensystemen gelten.

Ablauf des Workshops

• Interaktive Vorträge sowie geführte Programmierübungen.
• Praktische Entwicklung und Fehlerbehebung bei Projekten.
• Live-Demonstration der vollständigen Bereitstellung eines Agents.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training? Kontaktieren Sie uns bitte, damit wir dies organisieren können.

Dieser praxisorientierte Kurs beschäftigt sich mit der Implementierung agentenbasierter KI-Arbeitslasten auf Geräten mit begrenzten Ressourcen. Die Teilnehmenden lernen, leichtgewichtige Agenten zu entwickeln, zu optimieren und zu verwalten – solche, die vor Ort Schlussfolgerungen ziehen können. Dadurch wird Geschwindigkeit, Datenschutz sowie Zuverlässigkeit in verteilten Umgebungen gesteigert. Besonderes Augenmerk liegt auf der Leistungsoptimierung, der Entwicklung latenzarmer Systeme sowie der Integration von Hardware und Software.

Dieses Live-Training unter Anleitung eines Instruktors – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die agentenbasierte Systeme für Endgeräte mit Python sowie Frameworks für Edge-KI umsetzen und optimieren möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die Architektur und Herausforderungen beim Einsatz agentenbasierter KI auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Leichtgewichtige Agentenkonzepte für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen zu entwerfen.
• Vor-Ort-Inferenzen mithilfe von TensorFlow Lite, PyTorch Mobile und ONNX umzusetzen.
• Agenten mit Sensoren, Aktuatoren sowie IoT-Plattformen zu integrieren.
• Die Leistung, Energieeffizienz und Latenz solcher Systeme für Echtzeitanwendungen zu optimieren.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie praktische Demonstrationen.
• Praxisübungen in lokalen oder emulierten Entwicklungsumgebungen.
• Projektbasiertes Lernen sowie angeleitete Implementierungsaufgaben.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Ausbildung zu diesem Thema wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

Agentenbasierte KI bezeichnet Systeme, die autonom agieren, um Ziele zu erreichen – dabei nutzen sie logisches Denken, Gedächtnisfunktionen sowie Werkzeuge. Dieser Kurs bietet eine strukturierte Einführung in die Grundlagen agentenbasierter KI und konzentriert sich auf das Prompt-Engineering, architektonische Gestaltungsprinzipien sowie Verfahren zum verantwortungsvollen Einsatz. Die Teilnehmenden erlangen wesentliches Basiswissen zur effektiven und sicheren Entwicklung sowie Implementierung solcher Systeme.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger bis Fortgeschrittene, die lernen möchten, wie man agentenbasierte KI-Systeme unter Berücksichtigung ethischer und praktischer Aspekte entwirft, steuert und einsetzt.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Kernprinzipien sowie den Lebenszyklus agentenbasierter KI-Systeme zu erklären.
• Prompt-Engineering-Methoden gezielt zur erfolgreichen Aufgabenerfüllung anzuwenden.
• Einfache Agentenabläufe unter Einbeziehung von Werkzeugen und Entscheidungslogik zu entwerfen.
• Sicherheitsmaßnahmen, Governance-Regelungen sowie verantwortungsvolle Nutzungaspekte in die Konstruktion von KI-Agenten einzubinden.
• Einen Prototyp eines Agenten anhand offener Frameworks und Python zu erstellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie praxisnahe Demonstrationen.
• Praktische Übungen und Programmieraufgaben zur Vertiefung des Wissens.
• Gemeinsame Diskussionen sowie Fallstudien zur Reflexion der erlernten Konzepte.

Optionen zur Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir alles entsprechend abstimmen können.

Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt den Teilnehmern, wie sie agentenbasierte KI-Systeme für reale Geschäftsprozesse konzipieren, integrieren und skalieren können. Im Mittelpunkt stehen die Identifikation von Automatisierungspotenzialen, die Integration geeigneter Werkzeuge sowie die Entwicklung praktischer Anwendungsbeispiele in den Bereichen Kundenservice, Lieferkette und Marketing.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die KI-gestützte Automatisierung unter Verwendung von No-Code-, Low-Code-Technologien sowie Python umsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Bereiche zu erkennen, in denen agentenbasierte KI Prozesseffizienz und Innovation fördert.
• Geeignete Workflows für die Integration von KI-Agenten zu identifizieren.
• Automatisierungen mithilfe von APIs sowie Orchestrierungswerkzeugen umzusetzen.
• KI-Modelle in echte Geschäftssituationen zu integrieren, wobei messbare Ergebnisse erzielt werden.
• Governance- und Überwachungsmechanismen für KI-basierte Geschäftsabläufe zu entwickeln.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und praktische Demonstrationen.
• Übungen zur Anwendung sowie betreute Projekte.
• Echte Implementierungsversuche in einer Sandbox-Umgebung für Automatisierung.

Optionen zur Kursanpassung

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzusprechen.

In diesem Kurs werden die Konzepte, der Entwurf sowie die Umsetzung von Mehr-Agenten-Systemen (MAS) mithilfe von Python behandelt. Die Teilnehmer lernen, wie man Agenten entwickelt, die miteinander kommunizieren, zusammenarbeiten und sich anpassen, um gemeinsame Ziele in komplexen, dynamischen Umgebungen zu erreichen.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Instruktors – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die Mehr-Agenten-Systeme für intelligente Automatisierung, Simulationen sowie Entscheidungsprozesse entwerfen und implementieren möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur sowie die Grundprinzipien von Mehr-Agenten-Systemen zu verstehen.
• Agenten zu entwickeln, die Kommunikation, Koordination und Verhandlungen ermöglichen.
• Verteilte Umgebungen für die Interaktion zwischen Agenten einzurichten.
• Methoden des Reinforcement Learning sowie der Planung in multiagentenbasierten Kontexten anzuwenden.
• Kooperative und konkurrierende Verhaltensweisen von Agenten zu simulieren.
• Hybride Arbeitsabläufe zu entwerfen, bei denen Menschen mit intelligenten Agenten zusammenarbeiten.

Ablauf des Kurses

• Vorlesungen und Live-Demonstrationen durch den Instruktor.
• Praktische Übungen mit Open-Source-Frameworks für Agentenentwicklung.
• Gemeinsames Gruppenprojekt zur Simulation einer multiagentenbasierten Situation.

Möglichkeiten der Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

In diesem Kurs werden die Grundprinzipien sowie die praktische Umsetzung des Reinforcement Learnings (RL) und der sequentiellen Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit agentenbasierten KI-Systemen behandelt. Die Teilnehmenden lernen, wie man Agenten entwirft, trainiert und evaluiert, die dynamisch mit ihrer Umgebung interagieren, um langfristige Ziele durch Lernen und Anpassung zu erreichen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieure sowie Forscher, die Reinforcement-Learning-Techniken und Planungsalgorithmen in agentenbasierte Systeme für Automatisierung, Robotik und adaptive Problemlösung integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die mathematischen Grundlagen des Reinforcement Learnings und der Entscheidungsfindung zu verstehen.
• Wichtige RL-Algorithmen wie DQN, PPO und A3C mithilfe von Python und PyTorch umzusetzen.
• Umgebungen mit OpenAI Gym zu modellieren sowie eigene Simulationsszenarien zu entwickeln.
• Agenten für kontinuierliche und diskrete Steuerungsaufgaben zu trainieren, zu evaluieren und zu debuggen.
• Reinforcement-Learning-Methoden auf reale Anwendungsfälle agentenbasierter KI in der Robotik und Planung anzuwenden.
• Entdeckung, Nutzung vorhandenen Wissens sowie Sicherheitsanforderungen im Einsatz realer Systeme zu harmonisieren.

Ablauf des Kurses

• Vorlesungen durch den Dozenten sowie Live-Demonstrationen zum Codieren.
• Praktische Übungen mit Open-Source-Frameworks und Simulationsumgebungen.
• Ein abschließendes Projekt, bei dem die Entscheidungsfindung in ein agentenbasiertes KI-System integriert wird.

Möglichkeiten zur Individualisierung des Kurses

• Falls Sie ein individuell angepasstes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieser Kurs befasst sich mit der Skalierung, dem Betrieb und der Verwaltung agentenbasierter KI-Systeme in Produktivumgebungen – mit besonderem Fokus auf Zuverlässigkeit, Überwachbarkeit sowie Kosteneffizienz.

Die vom Kursleiter moderierte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die widerstandsfähige, überwachbare und kosteneffiziente Abläufe für agentenbasierte Systeme im großen Maßstab aufbauen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Skalierbare Architekturen für agentenbasierte KI-Anwendungen zu entwerfen.
• Überwachungs- und Beobachtungsrahmenwerke umzusetzen, die speziell auf das Verhalten sowie die Interaktionen von Agenten abgestimmt sind.
• Leistungsoptimierungen sowie Ressourcenmanagement-Techniken für lang laufende Agent-Prozesse anzuwenden.
• Kosten zu kontrollieren und eine übermäßige Vermehrung von Agenten durch gezielte Richtlinien, Orchestrierung sowie Automatisierung zu verhindern.
• MLOps-Best Practices für die fortlaufende Bereitstellung, Versionsverwaltung und Rollback-Prozesse von agentenbasierten Diensten anzuwenden.

Ablauf des Kurses

• Praxisorientierte, ingenieurnahe Übungen anhand echter Infrastrukturbeispiele.
• Interaktive Diskussionen über architektonische Entscheidungsalternativen sowie Herausforderungen im Bereich der Überwachung.
• Abschlussprojekt: Erstellung und Überwachung eines kostengeregelten, produktionsreifen agentenbasierten Systems.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um ein maßgeschneidertes Training anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

WrenAI ermöglicht Unternehmen den Umstieg von statischen Dashboards auf konversationsbasierte Analysen sowie integrierte generative BI-Lösungen. Dieser Übergang erfordert sorgfältige Planung der Implementierung, die Migration bestehender Datenbestände sowie fundierte Maßnahmen zum Change Management.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung – online oder vor Ort – richtet sich an BI- und Data-Plattform-Experten mit mittlerem Fachwissen, die ihre veralteten BI-Systeme mit WrenAI modernisieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Veraltete BI-Umgebungen zu bewerten und Potenziale für eine Modernisierung zu erkennen.
• Die Migration von statischen Dashboards zu WrenAI zu planen und durchzuführen.
• Konversationsanalysen sowie integrierte generative BI-Funktionen erfolgreich einzuführen.
• Change Management-Prozesse zur Modernisierung der BI-Infrastruktur zu leiten.

Ablauf der Schulung

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Planung von Migrationen und Implementierungen.
• Praxisnahe Workshops zu konversationsanalytischen Funktionen sowie integrierter generative BI.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten abzusprechen.

Dieser Kurs behandelt die Governance, das Identitätsmanagement sowie adversariale Tests für agentenbasierte KI-Systeme. Dabei liegt der Fokus auf sicheren Implementierungsstrategien im Unternehmensumfeld und praktischen Techniken des Red-Teamings.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die agentenbasierte KI-Systeme in Produktionsumgebungen entwerfen, absichern und bewerten möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Governance-Modelle sowie Richtlinien für den sicheren Einsatz agentenbasierter KI festzulegen.
• Identitäts- und Authentifizierungsprozesse für Agenten zu entwerfen, wobei der Ansatz des „Least Privilege“ berücksichtigt wird.
• Zugriffssteuerungen, Audit-Trails sowie Überwachungssysteme zu implementieren, die speziell auf autonome Agenten zugeschnitten sind.
• Red-Team-Übungen zu planen und durchzuführen, um Missbrauchsmöglichkeiten, Eskalationspfade sowie Risiken bezüglich Datenabflusses zu identifizieren.
• Häufige Bedrohungen gegen agentenbasierte Systeme mittels Richtlinien, technischer Sicherheitsmaßnahmen und Monitoring-Methoden abzuwehren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie Workshops zur Bedrohungsanalyse.
• Praktische Übungen: Identitätsprovisionierung, Durchsetzung von Richtlinien sowie Simulation von Angriffen durch Dritte.
• Red-Team/Blue-Team-Übungen sowie eine abschließende Bewertung des Lernfortschritts.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Wünschen Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training? Kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

Python ist die zentrale Programmiersprache bei der Entwicklung sowie Orchestrierung autonomer KI-Agenten. Dieser Kurs konzentriert sich auf praktische Umsetzungen unter Verwendung moderner SDKs und Frameworks wie LangChain sowie AutoGen zur Erstellung, Vernetzung und Verwaltung von Agenten-Workflows.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Backend-Entwickler, Plattformingenieure sowie ML-Ingenieure mittleren Erfahrungslevels, die autonome Agenten mithilfe von Python-Werkzeugen und -APIs implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Python-basierte Entwicklungsumgebungen für Agentensysteme einzurichten und zu konfigurieren.
• gängige Agent-SDKs wie LangChain und AutoGen zur Erstellung funktionsfähiger Agenten zu nutzen.
• Tools sowie APIs zu integrieren, um die Funktionalität der Agenten zu erweitern.
• Mehr-Agent-Workflows samt Kommunikationsmustern zu orchestrieren.
• Bewährte Verfahren zur Debugging, zum Testen sowie zur Wartung von Codebasen für Agentensysteme anzuwenden.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Programmierübungen sowie Live-Demos.
• Durchführung konkreter Projekte zur Erstellung vollständiger Agenten-Workflows.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

WrenAI ermöglicht Finanzteams die Modellierung von Kennzahlen, die Integration standardisierter Metriken sowie die Erstellung von Dashboards, die den regulatorischen Anforderungen und Prüfstandards entsprechen.

Dieses praxisorientierte, von einem Experten geleitete Training (online oder vor Ort) richtet sich an Finanzfachleute mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die WrenAI nutzen möchten, um regelkonforme Finanzdatenmodelle sowie Dashboards zu entwickeln, welche Entscheidungsprozesse und Risikomanagement unterstützen.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Finanzielle Kennzahlen und Metriken in WrenAI zu modellieren.
• Regelkonforme Dashboards zu erstellen, die den Anforderungen von Aufsichtsbehörden und Prüfern entsprechen.
• WrenAI mit Finanzdatenquellen zu verknüpfen, um Echtzeitberichte zu generieren.
• Beste Praktiken der Finanzanalyse sowie des Risikomonitorings anzuwenden.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Erstellung von Finanzdatenmodellen.
• Eigenhändige Arbeit an Laboren zum Design von Dashboards sowie zur Erstellung regulatorisch konformer Berichte.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für die Anfrage eines maßgeschneiderten Trainings wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu besprechen.

In diesem Kurs erlernen Sie praxisnahe Entwicklungsmethoden zur Konzeption, Implementierung, Testung und Bereitstellung agentenbasierter (autonomer) Systeme mithilfe von Python. Themen sind unter anderem der Agentenkreislauf, die Integration externer Werkzeuge, das Management von Speicher- und Zustandsdaten sowie Orchesterationsmuster, Sicherheitsmaßnahmen und Aspekte für den Produktionsbetrieb.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an ML-Entwickler sowie Softwareingenieure mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die in der Lage sind, zuverlässige und produktionsfertige autonome Agenten mit Python zu erstellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Den Agentenkreislauf sowie Entscheidungsprozesse zu konzipieren und umzusetzen.
• Externe Werkzeuge und APIs nahtlos zu integrieren, um die Funktionalität der Agenten zu erweitern.
• Architekturen für kurzfristiges und langfristiges Gedächtnis bei Agenten einzuführen.
• Mehrstufige Orchesterationsprozesse sowie die Kombinierbarkeit mehrerer Agenten zu koordinieren.
• Bewährte Verfahren im Bereich Sicherheit, Zugriffskontrolle und Überwachung auf produktiven Systemen anzuwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Entwicklung von Agenten unter Verwendung von Python sowie gängigen SDKs.
• Projektarbeit mit dem Ziel, einsatzbereite Prototypen zu entwickeln.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

• Für individuell angepasste Schulungen kontaktieren Sie uns bitte, um Details zu vereinbaren.

WrenAI ermöglicht die Umwandlung natürlicher Sprache in SQL-Abfragen sowie datenbasierte Analysen mittels KI – wodurch der Zugang zu Daten schneller und benutzerfreundlicher wird. Für den Einsatz im Unternehmensumfeld sind Qualitätssicherung und Beobachtbarkeit unerlässlich, um Genauigkeit, Zuverlässigkeit sowie Compliance sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Daten- und Analytikexperten, die lernen möchten, die Richtigkeit der erzeugten Abfragen zu bewerten, Prompt-Tuning anzuwenden sowie Beobachtbarkeitsmechanismen zur Überwachung von WrenAI in Produktivumgebungen einzuführen.

Nach Abschluss dieses Trainings verfügen die Teilnehmenden über folgende Fähigkeiten:

• Bewertung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Abfragen, die aus natürlicher Sprache generiert wurden.
• Anwendung von Prompt-Tuning-Techniken zur Leistungssteigerung.
• Überwachung von Veränderungen sowie Abweichungen im Abfrageverhalten über die Zeit hinweg.
• Integration geeigneter Protokollierungs- und Beobachtbarkeitswerkzeuge in WrenAI.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Gruppendiskussionen.
• Praktische Übungen zur Bewertung und Optimierung von Abfragen.
• Laborübungen zur Implementierung von Überwachungs- und Beobachtbarkeitslösungen.

Möglichkeiten der Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Agentische KI bezeichnet einen Ansatz, bei dem KI-Systeme planen, logisch schließen sowie mittels Werkzeugen Aktionen ausführen, um innerhalb definierter Grenzen Ziele zu erreichen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen und Datenanalysten auf mittlerem Niveau, die agentische KI-Lösungen für klinische sowie operative Anwendungsfälle entwickeln, bewerten und steuern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Konzepte sowie Einschränkungen agentischer KI im medizinischen Kontext zu erklären.
• Sichere Arbeitsabläufe für Agenten zu entwerfen, die Planung, Gedächtnisfunktion und Werkzeugeinbindung umfassen.
• Retrieval-Augmented Agents auf Basis medizinischer Dokumente sowie Wissensdatenbanken zu erstellen.
• Das Verhalten von Agenten mithilfe von Schutzmechanismen sowie Kontrollprozessen unter Einbeziehung des Menschen zu bewerten, überwachen und regulieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie moderierte Diskussionen.
• Anleitete Laborübungen und Code-Beispiele in einer simulierten Umgebung.
• Szenario-basierte Aufgaben zu Sicherheit, Bewertung und Governance.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie eine maßgeschneiderte Schulung? Kontaktieren Sie uns gerne, um Einzelheiten zu vereinbaren.

WrenAI ist eine KI-gestützte Analyseplattform, die Daten, Modell-Erkenntnisse miteinander verbindet und Dashboards erstellt. In unternehmerischen Umgebungen sind eine solide Governance sowie Sicherheit entscheidend, um den rechtssicheren Einsatz der Plattform zu gewährleisten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte aus Unternehmen, die Governance-, Compliance- und Sicherheitsmaßnahmen für WrenAI in großen Organisationen umsetzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes leisten können:

• Entwurf und Implementierung von Berechtigungsmodellen in WrenAI.
• Anwendung von Auditierungs- und Überwachungsverfahren zur Einhaltung von Compliance-Vorgaben.
• Einrichtung sicherer Umgebungen mithilfe unternehmensweiter Kontrollmechanismen.
• Einführung von WrenAI in große Organisationen auf sichere Weise.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Konfiguration von Governance- und Sicherheitsfunktionen.
• Anwendungsbezogene Aufgaben, die Szenarien der unternehmensweiten Einführung simulieren.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training anzufordern, wenden Sie sich bitte an uns.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler und Automatisierungsspezialisten mittleren Niveaus, die agentische Fähigkeiten in künstlich-intelligente Anwendungen integrieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien agentischer KI sowie autonomer Entscheidungsfindung zu verstehen.
• Zielorientierte KI-Agenten unter Verwendung von Selbstoptimierungstechniken zu implementieren.
• Die Zusammenarbeit mehrerer Agenten für die Lösung komplexer Aufgaben zu realisieren.
• Die Interaktion zwischen KI und Menschen durch adaptive Nutzererfahrungen zu verbessern.
• Agentische KI-Modelle in realen Anwendungsfällen einzusetzen.

Die WrenAI-Spreadsheets sowie die dazugehörige Metriken-Bibliothek ermöglichen eine schnelle Berichterstattung durch KI-gestützte Arbeitsabläufe in Tabellenkalkulationen sowie eine Sammlung vorgefertigter, plattformübergreifender Geschäftsmetriken.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an operative Fachkräfte mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die ihre Berichts- und Analyseprozesse mithilfe von WrenAI-Spreadsheets sowie der Metriken-Bibliothek beschleunigen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• KI-gestützte Tabellenkalkulationen zur Datenanalyse und Berichterstattung zu erstellen.
• Die WrenAI Metriken-Bibliothek für standardisierte Kennzahlen zu nutzen.
• Tabellenkalkulationen mit mehreren Datenquellen zu verbinden, um automatische Aktualisierungen zu erhalten.
• Automatisierte Workflows zur Vereinfachung der operativen Berichterstellung zu entwickeln.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen zum Erstellen von Tabellenkalkulationen mit WrenAI.
• Einsatzbeispiele zur Berichterstellung mittels Metriken und Kennzahlen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung wenden Sie sich bitte an uns.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf fortgeschrittenem Niveau, die Mehr-Agenten-Systeme mithilfe von Agentischen KI-Frameworks entwickeln und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundprinzipien des Agentischen KI-Einsatzes in Mehr-Agenten-Umgebungen zu verstehen.
• KI-gesteuerte Agenten zu entwickeln, die autonom interagieren können.
• Verstärkendes Lernen zur Gestaltung adaptiven KI-Verhaltens einzusetzen.
• Die Zusammenarbeit und den Wettbewerb zwischen mehreren Agenten zu optimieren.
• Agentisches KI in Robotik, Spielentwicklung sowie Unternehmensautomatisierung anzuwenden.

Die WrenAI-API stellt eine leistungsstarke Schnittstelle dar, die es ermöglicht, aus natürlicher Sprache SQL-Abfragen zu generieren, maßgeschneiderte Anwendungen zu erstellen sowie Diagramme in interne Plattformen zu integrieren.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Ingenieure mit mittlerem Erfahrungsniveau, die die WrenAI-API in der Praxis einsetzen möchten – etwa zur SQL-Generierung, Visualisierung oder Integration in Anwendungen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Anwendungen authentifizieren und mit der WrenAI-API verbinden.
• Aus natürlicher Sprache SQL-Abfragen generieren.
• Mittels API-Endpunkten Diagramme erstellen und einbetten.
• WrenAI in Backend-Systeme sowie interne Tools integrieren.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Nutzung der API sowie zu Integrationsaufgaben.
• Projektarbeit, bei der Anwendungen, Diagramme und Datenflüsse miteinander verknüpft werden.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein individuell angepasstes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die Agentic AI für automatisierte Prozesse im großen Maßstab sowie für eine strategische Einführung von KI nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die Rolle von Agentic AI bei unternehmensweiten Anwendungen zu verstehen.
• Autonome KI-Agenten in bestehende Unternehmenssysteme zu integrieren.
• KI-gesteuerte Workflows hinsichtlich Skalierbarkeit und Effizienz zu optimieren.
• Compliance, Sicherheit sowie Governance bei der KI-Automatisierung sicherzustellen.
• Geschäftsstrategien auf Basis von KI für die digitale Transformation zu entwickeln.

WrenAI Cloud ist eine moderne Plattform, mit der Sie Datenquellen verknüpfen, Daten modellieren sowie interaktive Dashboards erstellen können.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenfachleute mit Anfänger- bis Mittelstufenkenntnissen, die lernen möchten, wie man WrenAI Cloud einrichtet, Daten modelliert und daraus aussagekräftige Dashboards erstellt.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:/p>

• Die Einrichtung und Konfiguration von WrenAI Cloud-Umgebungen vorzunehmen.
• WrenAI Cloud mit mehreren Datenquellen zu verknüpfen.
• Daten zu modellieren sowie Beziehungen für die Analyse festzulegen.
• Interaktive Dashboards zur Darstellung geschäftlicher Erkenntnisse zu erstellen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Konfiguration der Cloud-Plattform sowie zum Modellieren von Daten.
• Handlungsorientierte Aufgaben beim Erstellen und Visualisieren von Dashboards.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein individuell zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, damit wir alles absprechen können.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die agentenbasierte KI nutzen möchten, um in komplexen geschäftlichen und technischen Situationen Entscheidungen zu treffen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Grundprinzipien der autonomen Entscheidungsfindung durch KI verstehen.
• AI-Agenten entwerfen und implementieren, die mit minimaler menschlicher Einwirkung arbeiten.
• Agentenbasierte KI in Automatisierungsprozesse sowie Geschäftssysteme integrieren.
• Die durch KI gesteuerten Entscheidungsprozesse hinsichtlich Effizienz und Skalierbarkeit optimieren.
• Compliance-Vorgaben, Sicherheitsaspekte sowie ethische Gesichtspunkte bei der autonomen KI-Nutzung gewährleisten.

WrenAI ist ein open-source-basiertes Tool zur Generierung von BI-Lösungen, das die Umwandlung natürlicher Sprache in SQL sowie das semantische Modellieren von Daten ermöglicht.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene Dateningenieure, Analytics-Ingenieure sowie ML-Entwickler, die lernen möchten, robuste semantische Schichten zu entwickeln, Prompts gezielt abzustimmen und eine zuverlässige SQL-Erzeugung sicherzustellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Semantische Modelle zu implementieren, um einheitliche Definitionen für Kennzahlen über verschiedene Teams hinweg zu gewährleisten.
• Die Leistungsfähigkeit der Text-zu-SQL-Konvertierung hinsichtlich Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Schutzmechanismen einzurichten, um die Erzeugung ungültiger oder riskanter Abfragen zu verhindern.
• WrenAI OSS nahtlos in bestehende Datenpipelines sowie Analytics-Workflows zu integrieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsfälle.
• Direkte Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Kursvariante wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu besprechen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Frankfurt am Main – online oder vor Ort – richtet sich an KI-Ingenieure, ML-Forscher und Entwickler mittleren Erfahrungsniveaus, die agentenbasierte KI-Systeme für reale Anwendungen entwickeln möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes können:

• Die grundlegenden Prinzipien agentenbasierter KI-Systeme verstehen.
• KI-Agenten implementieren, die eigenständig denken und handeln können.
• Agentenbasierte KI mit APIs sowie Drittanbieter-Diensten integrieren.
• Die Interaktion mehrerer Agenten bei komplexen Aufgaben optimieren.
• Herausforderungen im Bereich Ethik, Sicherheit und Skalierbarkeit in agentenbasierten KI-Systemen bewältigen.

WrenAI ermöglicht SaaS-Anbietern die direkte Integration generativer Business Intelligence (GenBI) in ihre Produkte, die sie ihren Kunden bereitstellen. In diesem Kurs erlangen SaaS-Teams das nötige Wissen, um WrenAI mithilfe der zugehörigen Embedded-API zu integrieren, unternehmenseigene Analysefunktionen einzurichten sowie mehrinstanzbasierte Implementierungen zu verwalten.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an SaaS-Produktmanager, Dateningenieure sowie Full-Stack-Entwickler mittleren und fortgeschrittenen Kenntnisstands, die WrenAI als integrierte Analyselösung in ihrer SaaS-Umgebung einsetzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• WrenAI mittels der Embedded-API in kundenfokussierte Anwendungen einzubinden.
• Eine eigenständige, brand-spezifische Generativ-BI-Lösung mit individuellen Gestaltungsmöglichkeiten zu realisieren.
• Sichere und skalierbare mehrinstanzbasierte Implementierungen zu entwerfen.
• Die Nutzung von WrenAI in SaaS-Umgebungen zu überwachen, die Performance zu optimieren sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben sicherzustellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen unter Nutzung der WrenAI Embedded-API.
• Ein Workshop zur Konzeption sowie Implementierung einer maßgeschneiderten Analyselösung in einem SaaS-Anwendungsfall.

Möglichkeiten der individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine kundenspezifische Ausgestaltung dieses Trainings wenden Sie sich bitte an uns, um die Details zu besprechen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Frankfurt am Main – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Einsteiger, die die Grundlagen von Agentic AI, dessen Fähigkeiten sowie dessen zukünftige Auswirkungen auf Industrien verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes vermögen:

• Die zentralen Prinzipien von Agentic AI verstehen.
• Unterschiede zwischen herkömmlicher KI und autonomen KI-Agenten erkennen.
• Reale Anwendungsbeispiele von Agentic AI in unterschiedlichen Branchen entdecken.
• Vorteile und Herausforderungen bei der Einführung autonomer KI-Systeme bewerten.
• Ethische sowie sicherheitsrelevante Aspekte von Agentic AI analysieren.

WrenAI ist eine konversationelle Analyselösung, die Anfragen in natürlicher Sprache zu verlässlichen Ergebnissen verarbeitet. Dadurch können auch nicht-technische Teams schnell und konsistent wertvolle Einblicke gewinnen.

Dieses praxisorientierte, von einem Trainer geleitete Training (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager, Analysten sowie Datenexperten mit mittleren Vorkenntnissen, die konversationelle Analysen einführen und Self-Service-BI-Fähigkeiten mithilfe von WrenAI aufbauen möchten.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein, Folgendes zu leisten:

• Konversationelle Analysestrukturen zu entwerfen, die verlässliche Produkteinblicke liefern.
• Eine standardisierte Metrikebene einzurichten und fortzuentwickeln, um konsistente Berichte zu erstellen.
• Die Funktionen zur Umwandlung von natürlicher Sprache in SQL effektiv für die Beantwortung produktbezogener Fragen einzusetzen.
• Self-Service-Dashboards sowie Schutzmechanismen auf Basis von WrenAI nahtlos in bestehende Produktprozesse zu integrieren.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen unter Verwendung von WrenAI sowie Beispieldatensätzen.
• Workshop: Erstellung eines Self-Service-Dashboards und Entwicklung einer Reihe konversationeller Abfragen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Bei Bedarf können wir den Kurs gerne an Ihre konkreten Anforderungen anpassen – wenden Sie sich bitte an uns, um Einzelheiten zu besprechen.

Dieser eintägige Kurs vermittelt Softwareentwicklern, technischen Leitern und Entwicklungsteams einen praxisnahen Rahmen zur effektiven Arbeit mit KI-Code-Agenten in realen Softwareprojekten. Der Kurs geht über reine Prompting-Techniken hinaus und untersucht das gesamte Agenten-Ökosystem, einschließlich Kontext-Ingenieurwesen, wiederverwendbare Workflows, MCP (Model Context Protocol)-Integrationen, Feedback-Schleifen, Sicherheit und die organisationale Einführung.

KI-Agenten verlassen zunehmend den Forschungsbereich und werden zu produktiven Systemen, die autonom in Text-, Bild-, Sprach- sowie werkzeuggesteuerten Workflows agieren. Dies stellt höhere Anforderungen an technische Präzision, Widerstandsfähigkeit gegen Angriffe und regulatorische Verantwortlichkeit. In diesem von einem Dozenten geleiteten Kurs erlernen erfahrene Fachkräfte den gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten – angefangen bei der Architekturkonzeption einzelner oder mehrerer Agenten über die Integration mehrmodaler Wahrnehmungsfähigkeiten bis hin zur koordinierten Steuerung deren Verhaltens mittels moderner Frameworks. Im Rahmen praktischer Python-Übungen entwickeln die Teilnehmer schrittweise ein produktionsreifes Multi-Agenten-System, welches anschließend mit Angriffstechniken sowie dem Adversarial Robustness Toolbox auf seine Belastbarkeit getestet wird. Abschließend widmet sich der Kurs Themen wie der Einhaltung des NIST AI RMF, der ISO/IEC 42001, des EU-AI-Acts sowie der DSGVO, sicherem Deployment, Monitoring und dem rechtzeitigen Reagieren auf Vorfälle. Am Ende sind die Teilnehmer in der Lage, KI-Agenten zu entwickeln, die leistungsstark, robust und regulatorisch konform sind.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Kurs in Frankfurt am Main (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie Cloud-Experten mit Anfänger- bis Mittelkenntnissen, die KI-Agenten entwickeln möchten, welche Aufgaben automatisieren, Fragen beantworten und Geschäftssysteme miteinander verknüpfen können.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer die Architektur von KI-Agenten auf Alibaba Cloud verstehen, einen einfachen Workflow entwickeln, den Agenten mit unternehmenseigenem Wissen und Werkzeugen verknüpfen sowie ihn anschließend in der Cloud sicher bereitstellen und überwachen.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Frankfurt am Main richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Geschäftsprozesse automatisieren und ihren ersten KI-Agenten mit Make entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Keinen Code betreffende Workflows in Make mit Auslösern und Webhooks zu entwerfen.
• Einen KI-Agenten an ihre Daten innerhalb eines Flusses anzubinden.
• Einen echten Prozess durchgängig zu automatisieren, einschließlich Fehlerbehandlung und Überwachung.