AI Agents Schulungen in Erfurt

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure auf fortgeschrittenem Niveau, Robotikentwickler und Automatisierungsspezialisten, die DeepSeek nutzen möchten, um intelligente KI-Agenten und autonome Systeme zu entwickeln.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-KI-Modellen zu verstehen.
• DeepSeek in KI-Agenten für Entscheidungsfindung und Automatisierung zu integrieren.
• Verstärkungslernverfahren zum Trainieren autonomer Systeme anzuwenden.
• KI-gesteuerte autonome Agenten in realen Umgebungen einzusetzen.

Autonome KI-Agenten werden sich in den Bereichen wie Verteidigung, Gesundheitswesen, Finanzen und Infrastruktur rasch in Entscheidungsprozesse integrieren. Da diese Systeme zunehmend mehr Unabhängigkeit und Autonomie erlangen, besteht dringender Bedarf an robusten ethischen Rahmenwerken, Gouvernanzmechanismen und regulatorischer Aufsicht zur Führung ihrer Gestaltung und Einführung.

Dieses unterrichtete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Profis, die sich mit den ethischen, gesellschaftlichen und regulatorischen Implikationen der Einführung autonomen KI-Agenten in realitätsnahen Umgebungen auseinandersetzen möchten.

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

• Die ethischen Risiken und moralischen Dilemmata zu analysieren, welche autonome KI-Agenten aufwerfen.
• Gouvernanzrahmen und relevante regulatorische Modelle für die Einführung hochrisikobasierter KIs zu bewerten.
• Mechanismen zur Verantwortlichkeit, Erklärbarkeit und Transparenz in autonomen Systemen zu beurteilen.
• Strategien für den Ausrichtung von Verhaltensweisen von KI-Agenten an rechtlichen, ethischen und gesellschaftlichen Werten zu entwickeln.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Fallstudien und Rollenspiele.
• Praxisorientierte Analyse von Gouvernanzmodellen und ethischen Rahmenwerken.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um die Anordnung vorzunehmen.

Die KI-gesteuerte Automatisierung kombiniert die Flexibilität von Plattformen ohne Programmierung mit der Intelligenz großer Sprachmodelle und autonomen Agenten, um skalierbare, intelligente Systeme zu erstellen.

Dieses instruktor-getriebene Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Workflow-Pipelines mit KI-gestützter Entscheidungsfindung, -koordination und Selbstausführung gestalten, erstellen und optimieren möchten.

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

• Workflows ohne Programmierung zu gestalten, die durch KI-gestützte Interpretationen und Antworten verbessert sind.
• Prompt-Chaining, Webhook-Triggers und APIs zur Erstellung von skalierbaren Logikabläufen zu verwenden.
• Intelligente Anwendungen zu erstellen, die Dienste verbinden und Daten autonom interpretieren.
• KI-Agenten zu verstehen, zu gestalten und bereitzustellen, die zielgerichtete Handlungsplanung und -ausführung ermöglichen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisorientierte Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu klären.

Dieses instructor-led, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Sicherheitsexperten und Compliance-Beamte, die sicherheitsrelevante AI-Agenten entwerfen und umsetzen möchten, während sie ethische Bedenken und Robustheit berücksichtigen.

Am Ende des Trainings werden Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Sicherheitsrisiken und ethischen Herausforderungen bei der Entwicklung von AI-Agenten zu verstehen.
• Sicherheitsorientierte Designprinzipien für AI-Modelle umzusetzen.
• Gegenmaßnahmen gegen Feindespielerei anzuwenden, um Angriffe auf AI-Agenten zu verhindern.
• Der Einhaltung ethischer AI-Richtlinien und regulatorischer Standards sicherzustellen.

Edge & Lightweight Agents ist ein praktischer Kurs, der sich auf die Bereitstellung agenter AI-Aufgaben auf ressourcenbeschränkten Geräten konzentriert. Die Teilnehmer lernen, leichtgewichtige Agenten zu erstellen, zu optimieren und zu verwalten, die in der Lage sind, lokale Inferenz und Schlussfolgerungen durchzuführen. Dies verbessert Geschwindigkeit, Datenschutz und Zuverlässigkeit in verteilten Umgebungen. Der Kurs legt den Fokus auf Leistungsoptimierung, Low-Latency-Design und die Integration von Hardware und Software.

Diese vom Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die agenter Systeme auf Geräten mit Python und Edge-AI-Frameworks implementieren und optimieren möchten.

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

• Die Architektur und Herausforderungen des Betriebs von agenter AI auf Edge-Geräten zu verstehen.
• Leichtgewichtige Agenten-Loops für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu gestalten.
• Lokale Inferenz mit TensorFlow Lite, PyTorch Mobile und ONNX umzusetzen.
• Agenten mit Sensoren, Aktuatoren und IoT-Plattformen zu integrieren.
• Die Leistung, den Energieverbrauch und die Latenz für die reale Echtzeitoperation zu optimieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und praktische Demonstrationen.
• Hands-on-Entwicklung in lokalen oder emulierten Umgebungen.
• Projektbasiertes Lernen und geleitete Implementierungsübungen.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler, Forscher und Multimedia-Ingenieure, die AI-Agenten erstellen möchten, die mehrere Medienformate verstehen und generieren können.

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

• AI-Agenten zu entwickeln, die Text-, Bild- und Sprachdaten verarbeiten und integrieren.
• Mehrmodalmodelle wie GPT-4 Vision und Whisper ASR umzusetzen.
• Mehrmodale AI-Pipelines auf Effizienz und Genauigkeit zu optimieren.
• Mehrmodale AI-Agenten in realen Anwendungen einzusetzen.

Dieses von einem Lehrer geleitete, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler und Designer, die AI-gesteuerte persönliche Assistenten für verschiedene Anwendungsfälle verstehen und erstellen möchten.

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

• Die Kernprinzipien von AI-gesteuerten persönlichen Assistenten zu verstehen.
• Grundlagen zur Integration von Sprachmodellen mit intelligenten Assistenten zu erlernen.
• Einen persönlichen Assistenten mithilfe von AI-Frameworks und -Tools erstellen und anpassen.
• Persönliche Assistenten für realweltige Anwendungen in verschiedenen Branchen einsetzen.

Dieses von Dozenten durchgeführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene AI-Ingenieure, Unternehmenssoftwareentwickler und Geschäftsleiter, die AI-Agenten auf Basis von LLMs für unternehmensinterne Anwendungen anpassen und einsetzen möchten.

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

• Die Architektur und Fähigkeiten von Open-Source LLMs zu verstehen.
• LLMs für unternehmensinterne Use Cases anzupassen und abzugleichen.
• AI-Agenten mit LangChain und Hugging Face einzusetzen.
• Von LLM-basierten Agenten in Geschäftsvorgänge zu integrieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, KI-Forscher und Automatisierungsspezialisten, die AI-gestützte autonome robotische Systeme für komplexe Aufgaben und Mensch-KI-Zusammenarbeit entwickeln möchten.

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

• Die Rolle von KI-Agenten im robotischen Entscheidungsprozess und in der Automatisierung zu verstehen.
• KI-gesteuerte Navigation und Hinderniserkennung umzusetzen.
• Mensch-KI-kollaborative robotische Systeme zu entwickeln.
• AI-basierte Wahrnehmungs- und Steuersysteme in Robotern einzurichten.

Dieser Kurs behandelt die Gestaltung, Koordination und Implementierung von Multi-Agenten-Systemen (MAS) unter Verwendung von Python. Die Teilnehmer lernen, wie sie Agenten bauen, die miteinander kommunizieren, zusammenarbeiten und sich anpassen, um gemeinsame Ziele in komplexen, dynamischen Umgebungen zu erreichen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Multi-Agenten-Systeme für intelligente Automatisierung, Simulation und Entscheidungsfindung einsetzen möchten.

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

• Die Architektur und Prinzipien von Multi-Agenten-Systemen zu verstehen.
• Agenten entwickeln, die in der Lage sind, miteinander zu kommunizieren, sich abzustimmen und Verhandlungen zu führen.
• Verteilte Umgebungen für Agenteninteraktionen implementieren.
• Reinforcement Learning und Planung in Multi-Agenten-Kontexten anwenden.
• Kooperative und wettbewerbsorientierte Agentenverhaltensweisen simulieren.
• Hybride Arbeitsabläufe, die Menschen und intelligente Agenten kombinieren, gestalten.

Kursformat

• Von Dozenten geführte Vorträge und Live-Demonstrationen.
• Praktische Übungen unter Verwendung von Open-Source-Agenten-Frameworks.
• Angewandtes Gruppenprojekt zur Simulation eines Multi-Agenten-Szenarios.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen zu besprechen.

Diese von einem Dozenten angeführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Finanzfachleute, Risikoanalysten und KI-Ingenieure, die AI-gestützte Lösungen für die Finanzautomatisierung und Betrugserkennung entwickeln und implementieren möchten.

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

• Die Rolle von KI bei der Finanzautomatisierung und Betrugserkennung zu verstehen.
• AI-Modelle zur Erkennung betrügerischer Transaktionen aufzubauen.
• Maschinelles Lernen für die Echtzeit-Risikoanalyse zu nutzen.
• AI-gestützte Finanzüberwachungssysteme bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich Kundenservice, Chatbot-Entwickler und Automatisierungsteams, die AI-gesteuerte Lösungen für den Kundendienst und die Service-Automatisierung implementieren möchten.

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

• Die Grundlagen von AI-gesteuerter Kundenbetreuung zu verstehen.
• AI-Chatbots zur Behandlung von Kundenzugängen zu entwickeln und zu integrieren.
• NLP (Natural Language Processing) und Maschinelles Lernen einsetzen, um Chatbot-Interaktionen zu verbessern.
• AI-Agenten in realen Kundenservice-Anwendungen einzusetzen.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Gesundheitsfachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen sowie an KI-Entwickler, die KI-gestützte Lösungen im Gesundheitswesen implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und in der Diagnostik zu verstehen,
• KI-Modelle für die Analyse medizinischer Bilddaten und prädiktive Diagnostiken zu entwickeln,
• KI in elektronische Patientenakten (EPA) und klinische Arbeitsabläufe zu integrieren,
• die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften und ethischer KI-Praktiken sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich AI-Entwicklung sowie UI/UX-Design, die lernen möchten, wie man AI-gestützte virtuelle Assistenten erstellen, optimieren und bereitstellen kann.

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

• Effektive Workflow-Designs für konversationelle KI und UI/UX-Schnittstellen zu erstellen.
• AI-gestützte Modelle für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) umzusetzen.
• AI-Assistenten mit APIs und Drittanbieterplattformen zu integrieren.
• AI-Assistenten für praktische Anwendungen bereitzustellen und zu verwalten.

Mistral AI ist eine leistungsstarke Familie von Open-Source- und unternehmensreifen KI-Modellen für Anwendungen im Bereich Sprache, Multimodalität und Agenten.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis expertenähnliche Fachleute, die AI-Agenten unter Verwendung der Mistral-Modelle Medium 3, Le Chat Enterprise und Devstral entwickeln, bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Fähigkeiten von Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise und Devstral zu verstehen.
• AI-Agenten unter Verwendung von Mistral-Modellen für unternehmensnahe und Entwickler-Szenarien zu entwerfen und umzusetzen.
• Codierungssysteme, Connectoren und Unternehmensdaten in Agentenworkflows zu integrieren.
• Die Leistung, Kosten und Konformität von Mistral-gestützten Agenten zu optimieren.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Python ist die Kernsprache zur Entwicklung und Orchestrierung autonomer KI-Agenten. Dieses Kurs fokussiert sich auf die praktische Umsetzung mit modernen SDKs und Frameworks wie LangChain und AutoGen, um Agenten zu bauen, zu verbinden und Workflows zu managen.

Dieser von einem Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Backend-Ingenieure, Plattform-Ingenieure und ML-Ingenieure, die autonom arbeitende Agenten mit Python-Werkzeugen und APIs implementieren und orchestrieren möchten.

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

• Python-basierte Umgebungen für agentebasierte Systeme einzurichten und zu konfigurieren.
• Gängige Agent-SDKs wie LangChain und AutoGen zu verwenden, um funktionierende Agenten zu erstellen.
• Werkzeuge und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Mult-Agent-Workflows und Kommunikationsmuster zu orchestrieren.
• Bewährte Praktiken für das Debuggen, Testen und Warten von agentebasierter Codebasen anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Hands-on Programmierübungen und Live-Demos.
• Praktische Projekte zur Erstellung end-to-end Agent-Workflows.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um einen angepassten Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Google Antigravity ist eine agentebasierte Entwicklungsgebung, die entwickelt wurde, um autonome Agenten zu erstellen, die planen, überlegen, programmieren und durch die multimodalen Fähigkeiten von Gemini 3 handeln können.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachkräfte, die lernen möchten, wie sie autonome Agenten mit Gemini 3 und der Antigravity-Umgebung entwickeln und bereitstellen.

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

• Autonome Workflows zu erstellen, die Gemini 3 für Überlegungen, Planung und Ausführung nutzen.
• Agenten in Antigravity entwickeln, die Aufgaben analysieren, Code schreiben und mit Werkzeugen interagieren können.
• Gemini-getriebene Agenten mit Unternehmenssystemen und APIs integrieren.
• Agentenverhalten, Sicherheit und Zuverlässigkeit in komplexen Umgebungen optimieren.

Format des Kurses

• Expertendemonstrationen kombiniert mit interaktiven Diskussionen.
• Praktische Experimente zur Entwicklung autonomer Agenten.
• Praktische Umsetzung unter Verwendung von Antigravity, Gemini 3 und unterstützenden Cloud-Tools.

Kursanpassungsoptionen

• Wenn Ihr Team domänenspezifisches Agentenverhalten oder benutzerdefinierte Integrationen erfordert, kontaktieren Sie uns, um das Programm anzupassen.

Dieses Kurs lehrt praktische Ingenieurstechniken, um agente (autonome) Systeme unter Verwendung von Python zu designen, zu bauen, zu testen und bereitzustellen. Es behandelt den Agentenzyklus, Tool-Integrationen, Speicher- und Zustandsmanagement, Orchestrierungsmuster, Sicherheitskontrollen und Produktionsaspekte.

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis Experten-Level ML-Ingenieure, AI-Entwickler und Softwareingenieure, die robuste, produktionsreife autonome Agenten mit Python bauen möchten.

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

• Diesen Agentenzyklus und Entscheidungsabläufe zu designen und umzusetzen.
• Außenstehende Tools und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Kurz- und Langzeit-Speicherarchitekturen für Agenten zu implementieren.
• Mehrstufige Orchestrierungen und die Zusammensetzung von Agenten abzustimmen.
• Sicherheits-, Zugriffs- und Beobachtungsrichtlinien für bereitgestellte Agenten anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Labore, um Agenten mit Python und gängigen SDKs zu bauen.
• Projektbasierte Übungen, die bereitstellbare Prototypen erzeugen.

Kursanpassungsoptionen

• Bitte kontaktieren Sie uns, um ein angepasstes Training für diesen Kurs zu vereinbaren.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die die Techniken zur Bereitstellung und Verwaltung von AI-Agenten in Produktionsumgebungen meistern möchten.

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

• Skalierbare AI-Bereitstellungs-Pipelines zu entwerfen und umzusetzen.
• Werkzeuge wie Docker und Kubernetes zur Containerisierung und Orchestrierung von AI-Agenten zu nutzen.
• AI-Agenten in Produktionsumgebungen zu überwachen und zu optimieren.
• CI/CD-Abläufe für die Bereitstellung von AI-Agenten umzusetzen.
• Die Einhaltung von Sicherheits- und Datengovernance-Anforderungen sicherzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Profi, die sich mit Techniken der verstärkenden Ausbildung vertraut machen und diese für das Training von AI-Agenten zur Lösung komplexer Probleme einsetzen möchten.

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

• Die Kernprinzipien der verstärkenden Ausbildung und Markow-Entscheidungsprozesse (MDPs) zu verstehen.
• RL-Algorithmen wie Q-Lernen, SARSA und Deep Q-Networks (DQN) zu entwerfen und umzusetzen.
• Rahmenwerke wie OpenAI Gym und RL-Bibliotheken für praktische Anwendungen zu nutzen.
• AI-Agenten zu trainieren, um realitätsnahe, mehrstufige Entscheidungsprobleme zu lösen.
• Herausforderungen wie das Explorations-Exploitations-Dilemma und Konvergenz in der RL-Ausbildung anzugehen.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Entwickler und Automatisierungsspezialisten, die agenzfähige Fähigkeiten in künstlich-intelligent gesteuerte Anwendungen integrieren möchten.

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

• Die Prinzipien von agentic AI und autonomem Entscheidungsfinden zu verstehen.
• Zielorientierte KI-Agenten mit Selbstoptimierungstechniken zu implementieren.
• Multi-Agenten-Zusammenarbeit für komplexe Problemstellungen zu integrieren.
• Die KI-Mensch-Interaktion durch anpassungsfähige Benutzererfahrungen zu verbessern.
• Agentic AI-Modelle in realen Anwendungen bereitzustellen.

Google Antigravity ist eine agentenbasierte Entwicklungsumgebung, die durch intelligente Automatisierung Workflows von Ingenieuren optimieren soll.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die die Grundlagen von Antigravity kennenlernen und verstehen möchten, wie agentengesteuerte Codierumgebungen die Produktivität erhöhen.

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

• Google Antigravity zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Editor- und Manageransicht zu navigieren und zu verstehen.
• Effektiv mit Agenten zusammenzuarbeiten, um einfache Entwicklungsaufgaben zu automatisieren.
• Antigravity zur Erstellung, Verfeinerung und Verwaltung von Projektdateien zu nutzen.

Kursformat

• Trainererklärungen, die durch Echtzeitdemonstrationen unterstützt werden.
• Praxisübungen, die sich auf den praktischen Einsatz von Agenten konzentrieren.
• Praktische Erkundung der Kernfunktionen von Antigravity in einer kontrollierten Labormgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Wenn Sie eine angepasste Version dieses Trainings benötigen, kontaktieren Sie uns gerne für ein individuelles Programm.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Fachleute, die sich die Fähigkeiten aneignen möchten, um MAS zu entwerfen, zu entwickeln und einzusetzen, die komplexe, reale Probleme lösen.

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

• Die Prinzipien von Multi-Agenten-Systemarchitekturen zu verstehen.
• Strategien für Kommunikation, Koordination und Entscheidungsfindung in MAS zu implementieren.
• Spieltheorie anwenden, um Interaktionen zwischen Agenten zu modellieren und Konflikte zu lösen.
• Frameworks wie JADE zu nutzen, um skalierbare MAS-Lösungen zu erstellen.
• Herausforderungen wie Skalierbarkeit, Vertrauen und emergentes Verhalten in MAS anzugehen.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Mehragentensysteme mit Agentic AI-Frameworks entwickeln und optimieren möchten.

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

• Die Prinzipien von Agentic AI in Mehragentenumgebungen zu verstehen.
• Autonome, künstlich intelligente Agenten zu entwickeln, die miteinander interagieren.
• Reinforcement Learning für anpassendes AI-Verhalten umzusetzen.
• Mehragenten-Zusammenarbeit und -Wettbewerb zu optimieren.
• Agentic AI in Robotik, Gaming und Unternehmensautomatisierung anzuwenden.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Geschäftsanalysten, RPA-Entwickler und AI-Fachleute, die die Macht von AI-Agenten für die Automatisierung geschäftlicher Prozesse nutzen möchten.

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

• Den Einsatz von AI-Agenten in der Geschäftsaufgabenautomatisierung zu verstehen.
• Möglichkeiten für Automatisierung in wichtigen Geschäftsgebieten zu identifizieren.
• AI-gestützte Lösungen für Kundensupport, Finanzen und Supply-Chain-Prozesse zu entwickeln.
• AI-Agenten mit bestehenden RPA- und Geschäftssystemen zu integrieren.
• Strategien der AI-Automatisierung zur Effizienz zu bewerten und zu optimieren.

Google Antigravity ist eine Plattform zum Erstellen von Agenten, die in der Lage sind, mit Webanwendungen, Browserumgebungen und mehrflächigen Workflows zu interagieren.

Dieses von einem Dozenten angeleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die lernen möchten, browserbasierte Workflows mit Google Antigravity zu erstellen, zu automatisieren und zu testen.

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

• Agenten zu erstellen, die mit Webanwendungen auf einer Browseroberfläche interagieren.
• End-to-End-Workflows über verschiedene Browserkontexte automatisieren.
• Agentenverhalten in UI-getriebenen Umgebungen überprüfen und beheben.
• Cross-Surface-Automatisierungsstrategien mit Antigravity implementieren.

Kursformat

• Durchgeleitete Anleitung, unterstützt durch Demonstrationen.
• Praktische, handlungsorientierte Aktivitäten und szenario-basierte Übungen.
• Implementierung von Agentenworkflows in einer interaktiven Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für anpassungsbedarf spezifische Trainingserfordernisse wenden Sie sich bitte an uns, um den Kurs Ihren Zielen anzupassen.

Vertex AI Agent Builder ist eine no-code/low-code-Umgebung zur Erstellung von fundierten Agenten, die generative Modelle mit retrieval-augmented generation (RAG) kombinieren. Dies ermöglicht es Teams, Agenten schnell zu erstellen, die Unternehmensdaten und Suchfunktionen nutzen, um präzise, kontextsensitive Antworten bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer geführte, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die lernen möchten, intelligente Agenten unter Verwendung von Vertex AI Agent Builder und RAG-Muster zu gestalten, zu konfigurieren und bereitzustellen.

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

• Fundierte Agentenworkflows mit Agent Builder zu gestalten.
• RAG-Pipelines mit Suchfunktionen und Vektordatenbanken umzusetzen.
• Unternehmensdatenquellen sicher für die Datenabfrage zu integrieren.
• Mit Tests und Metriken das Agentenverhalten zu evaluieren und weiterzuentwickeln.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit Vertex AI Agent Builder und RAG-Komponenten.
• Projektbasierte Übungen zur Erstellung und Optimierung von Agenten.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Dieses von einem Trainer angeführte, live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Spieleentwickler und AI-Enthusiasten, die AI-Agenten effektiv in Spielanwendungen integrieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von AI-Agenten im modernen Gaming zu verstehen.
• Entscheidungsfindungssysteme mit Entscheidungsbaum- und Zustandsautomaten zu entwickeln.
• Pfadfindungsalgorithmen wie A* für die Navigation in Spielen zu implementieren.
• Reinforcement Learning-Techniken anzuwenden, um adaptive AI-Verhaltensweisen zu schaffen.
• Die AI-Leistung für Echtzeit-Spielumgebungen zu optimieren.

LLMs und autonome Agentenframeworks wie AutoGen und CrewAI revolutionieren die Art und Weise, wie DevOps-Teams Aufgaben wie Änderungsverfolgung, Testgenerierung und Alert-Prüfung durch Simulation menschenähnlicher Zusammenarbeit und Entscheidungen automatisieren.

Dieses von einem Trainer begleitete Live-Seminar (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die Workflow-Automatisierungen für DevOps, gesteuert durch Large Language Models (LLMs) und mehrere Agentensysteme, entwerfen und implementieren möchten.

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

• LLM-basierte Agenten in CI/CD-Workflow für intelligente Automatisierung zu integrieren.
• Mithilfe von Agenten Testgenerierung, Commit-Analyse und Änderungsübersichten zu automatisieren.
• Verschiedene Agenten zur Prüfung von Alerts, zum Generieren von Antworten und zur Bereitstellung von DevOps-Empfehlungen zu koordinieren.
• Verwendend offener Quellen sicherheitsrelevante und wartbare agentengeführte Workflows aufzubauen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisarbeit.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Anfrage.

Antigravity ist ein Framework, das fortschrittliche agentengeführte Entwicklungsabläufe darstellt.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live durchgeführte Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis sehr erfahrene Fachleute, die lernen möchten, wie man die Ausgabe von KI-Agenten in Antigravity-umgebungen überprüft, validiert und sicherstellt.

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

• Die Genauigkeit und Sicherheit von agentengenerierten Code-Artefakten zu bewerten.
• Strukturierte Techniken anwenden, um von Agenten ausgeführte Aufgaben zu verifizieren.
• Browseraufzeichnungen effektiv auswerten und die Aktivitäten von Agenten nachverfolgen.
• QA- und Sicherheitsprinzipien anwenden, um die Zuverlässigkeit von Agentenabläufen sicherzustellen.

Kursformat

• Von einem Dozenten geleitete technische Einführungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen mit dem Fokus auf die Verifizierung realer Agentenabläufe.
• Hands-on-Tests und -Validierungen in einer kontrollierten Labumgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Die Anpassung von Szenarien, Abläufen und Testbeispielen ist auf Anfrage möglich.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die agenťische KI für Entscheidungsfindung in komplexen Geschäfts- und technischen Szenarien nutzen möchten.

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

• Die Prinzipien autonomer Entscheidungsfindung in KI zu verstehen.
• AI-Agenten zu entwerfen und umzusetzen, die mit minimaler menschlicher Intervention arbeiten.
• Agenťische KI in Automatisierungsabläufe und Geschäftssysteme zu integrieren.
• AI-getriebene Entscheidungsprozesse auf Effizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Einhaltung von Sicherheits- und ethischen Aspekten bei der KI-Autonomie sicherzustellen.

Google Antigravity ist ein fortschrittliches Framework für Experimente mit langlebigen Agenten und emergierenden interaktiven Verhaltensweisen.

Diese von einem Trainer geleitete Live- Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Agenten designen, analysieren und optimieren möchten, die Erinnerungen speichern, durch Feedback verbessern und sich über lange Betriebszeiträume hinweg entwickeln können.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erlangen, um:

• Langzeitgedächtnisstrukturen für die Persistenz von Agenten zu designen.
• Effektive Feedback-Schleifen zu implementieren, um das Verhalten der Agenten zu formen.
• Lernverläufe und Modelldrift zu bewerten.
• Gedächtnismechanismen in komplexe Mehragentensysteme zu integrieren.

Kursformat

• Expertengeführte Diskussionen verbunden mit technischen Demonstrationen.
• Praktische Erkundung durch strukturierte Design-Challenges.
• Anwendung von Konzepten in simulierten Agentenumgebungen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Wenn Ihre Organisation auf maßgeschneiderten Inhalt oder fallbezogene Beispiele angewiesen ist, kontaktieren Sie uns, um diesen Kurs anzupassen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die sich eingehender mit dem Entwurf und der Entwicklung autonomer Agenten für praktische Anwendungen befassen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte autonomer Agenten zu verstehen.
• Reale Anwendungen von autonomen KI-Agenten erforschen.
• Agenten mit Hilfe von Reinforcement Learning entwerfen, trainieren und implementieren.
• Agenten in bestehende Systeme zur Automatisierung und Entscheidungsfindung zu integrieren.
• Ethische Überlegungen und Herausforderungen beim Einsatz von autonomen Agenten anzugehen.

Devstral ist ein quelloffener Framework, der für die Erstellung und Ausführung von Codierung-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten können sich mit Codebasen, Entwicklertools und APIs interagieren, um die Ingenieurproduktivität zu steigern.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Teams für Entwicklerwerkzeuge und SREs, die lernen möchten, Codierung-Agenten mit Devstral zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

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

• Devstral für die Entwicklung von Codierung-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agenziale Workflows für die Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
• Codierung-Agenten mit Entwicklertools und APIs zu integrieren.
• Beste Praktiken für sichere und effiziente Agentendeployment zu implementieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Angebot in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die verstehen möchten, wie AI-Agenten funktionieren und ihre eigenen interaktiven Chatbot-Systeme erstellen.

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

• Die Grundlagen von AI-Agenten und deren Anwendungen zu verstehen.
• Die Prinzipien des natürlichen Sprachverarbeitens (NLP) zu erkunden.
• Den Gesprächsfluss für einen Chatbot zu entwerfen.
• Einen funktionalen Chatbot mit Python und verwandten Tools zu entwickeln.
• Den Chatbot bereitzustellen, um mit echten Nutzern zu interagieren.

Google Antigravity ist eine agentenzentrierte Entwicklungsplattform zur Orchestrierung, Überwachung und Koordination von AI-getriebenen Coding- und Automatisierungsworkflows.

Diese durch einen Trainer geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die lernen möchten, mehragentige Workflows in Google Antigravity zu gestalten, zu verwalten und zu optimieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer die Fähigkeiten erlangen, um:

• Agentenverantwortlichkeiten und Orchestrationspipelines im Manager-Interface zu konfigurieren.
• Antigravity-Artefakte, einschließlich Aufgabenlisten, Pläne, Protokollen und Browseraufzeichnungen, zu generieren und zu interpretieren.
• Verifizierungsstrategien zu implementieren, um die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Agentenaktionen sicherzustellen.
• Die Zusammenarbeit mehrerer Agenten für komplexe Entwicklungs- und Operationsaufgaben zu optimieren.

Kursformat

• Geführte Präsentationen und praktische Demonstrationen.
• Szenario-basierte Übungen, die sich auf echte Workflow-Herausforderungen konzentrieren.
• Hands-on-Experimente in einem lebenden Antigravity-Arbeitsbereich.

Kursanpassungsoptionen

• Wenn Sie eine angepasste Version dieses Kurses benötigen, kontaktieren Sie uns, um Anpassungsoptionen zu besprechen.

Dieses unter Anleitung durchgeführte, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die verstehen und einfache KI-Agenten für praktische Anwendungen erstellen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte von KI-Agenten zu verstehen.
• Verschiedene Arten von KI-Agenten und ihre Anwendungen zu identifizieren.
• Grundlegende KI-Agenten für praktische Aufgaben zu gestalten und zu implementieren.
• Tools und Frameworks zur Erstellung von KI-Agenten zu erkunden.

Antigravity ist eine Entwicklungsplattform, die zur Erstellung künstlich-intelligenzgetriebener, agentengeführter Anwendungen entwickelt wurde.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, die realweltliche Anwendungen unter Verwendung autarker KI-Agenten in der Antigravity-Umgebung erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Anwendungen zu entwickeln, die auf autarken und koordinierten KI-Agenten basieren.
• Die Antigravity-IDE, den Editor, das Terminal und den Browser für die gesamte Entwicklung zu nutzen.
• Mehragenten-Workflows mit dem Agent Manager zu verwalten.
• Agentenfähigkeiten in produktionsreife Softwaresysteme zu integrieren.

Kursformat

• Gemischte Präsentationen mit tiefgreifenden Demonstrationen.
• Umfangreiche praktische Übungen und angeleitete Aufgaben.
• Reale Implementierungsarbeit in der Live-Umgebung von Antigravity.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für angepassten Inhalt, der auf Ihrem Entwicklungsstack abgestimmt ist, kontaktieren Sie uns bitte, um eine maßgeschneiderte Version dieses Trainings zu vereinbaren.

Dieses vom Instructor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Cloud-Praktiker auf Anfänger- bis Mittelstufenniveau, die Alibaba Cloud nutzen möchten, um KI-Agenten zu entwickeln, die Aufgaben automatisieren, Fragen beantworten und sich mit Geschäftssystemen verbinden können.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer: die Architektur von KI-Agenten auf Alibaba Cloud verstehen, einen einfachen Agenten-Workflow erstellen, einen Agenten mit Unternehmenswissen und Tools verbinden sowie einen Agenten in einer Cloud-Umgebung bereitstellen und überwachen.

Dieses hochmoderne, praxisorientierte Seminar richtet sich an Softwareentwickler, Architekten, technische Leitungskräfte, Engineering-Manager und Entwicklungsteams, die verstehen möchten, wie Künstliche Intelligenz den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung – von der Anforderungsanalyse bis zum produktionsreifen Code – beschleunigen kann.

Diese instructor-led Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Fachkräfte auf Anfänger-, Mittel- und Fortgeschrittenenniveau, die Microsoft Azure nutzen möchten, um KI-Agenten für Geschäftsanwendungen zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: Die Architektur von KI-Agenten auf Azure zu verstehen, einen funktionsfähigen Agenten zu erstellen und zu konfigurieren, Agenten mit geschäftlichen Wissensquellen zu verbinden sowie Agenten zu evaluieren und für die Bereitstellung vorzubereiten.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Solution-Architekten, KI-Ingenieure, Entwickler und technische Produktteams auf mittlerem Erfahrungslevel, die Tencent ADP nutzen möchten, um unternehmensweite KI-Agenten mit RAG, Workflow-Automatisierung und operativen Sicherheitsmaßnahmen zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: ADP-basierte Agenten zu entwerfen, Wissenspipelines zu erstellen, Workflows und Multi-Agenten-Muster zu orchestrieren sowie produktionsreife Sicherheitsmaßnahmen anzuwenden.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und technische Praktiker auf Einsteiger-, Mittel- oder Fortgeschrittenenniveau, die Google Cloud nutzen möchten, um KI-Agenten zu entwickeln, die Aufgaben automatisieren, Werkzeuge einsetzen und mit Geschäftsdaten arbeiten können.

Bis zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: KI-Agentenkonzepte zu erklären, Agenten mit Vertex AI zu erstellen, Agenten mit externen Werkzeugen und Daten zu verbinden und Agenten für Geschäftsanwendungsfälle bereitzustellen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und DevOps-Fachleute, die den Hermes Agent nutzen möchten, um Entwicklungsautomatisierungen durchzuführen, Infrastruktur zu verwalten und persistente KI-Workflows aufzubauen.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage, den Hermes Agent zu installieren und zu konfigurieren, mit ihm über mehrere Plattformen zu interagieren, über 40 integrierte Tools zu nutzen und auf verschiedenen Backends bereitzustellen.

Diese vom Trainer geleitete Live-Veranstaltung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an geschäftliche Anwender, Operationsteams und technische Fachkräfte, die mit Hermes Agent Arbeitsabläufe automatisieren, wiederverwendbare KI-gesteuerte Prozesse erstellen und die Teamproduktivität steigern möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage: die Grundlagen von Hermes Agent zu erklären, die Kernfunktionen einzurichten und zu nutzen, praktische Workflows zu erstellen und bewährte operative Praktiken anzuwenden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Hermes Agent nutzen möchten, um sichere lokale KI-Workflows für die Code-Unterstützung zu entwerfen und auszuführen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: Hermes-Agenten-Konzepte zu erklären, sichere lokale Agenten-Umgebungen einzurichten, praktische Codierungsworkflows zu erstellen sowie Sicherheits- und Governance-Steuerelemente anzuwenden.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und technische Teams, die mit Ollama und offenen Modellen private agentische KI-Lösungen auf interner Infrastruktur aufbauen und betreiben möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Ollama zu installieren und zu konfigurieren, offene Modelle lokal zu evaluieren und auszuführen, einfache agentische und auf Abruf basierende Workflows zu erstellen sowie Sicherheits- und Governance-Kontrollen für regulierte Umgebungen anzuwenden.

Diese vom Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Fachkräfte auf Anfänger-, Mittel- oder Fortgeschrittenenniveau, die MCP nutzen möchten, um KI-Assistenten mit externen Tools, Daten und Unternehmensdiensten zu verbinden.

Bis zum Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: MCP-Konzepte zu erklären, wichtige Architekturkomponenten zu identifizieren, eine grundlegende Integration einzurichten und Best Practices für die Sicherheit anzuwenden.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und technische Teams mit Grundlagen- bis mittlerem Kenntnisstand, die OpenAI-APIs nutzen möchten, um KI-Agents zu entwickeln, die logisch schlussfolgern, Tools verwenden und mehrstufige Aufgaben erledigen können.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: Agenten-Workflows zu gestalten, Tools und externe Daten zu verbinden, Kontext und Antworten zu verwalten sowie Agenten für Geschäftsanwendungen zu testen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und technische Fachleute, die OpenClaw nutzen möchten, um praktische KI-Agenten zu erstellen und Betriebsabläufe durch Chat- und Tool-Integrationen zu automatisieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: OpenClaw zu installieren und zu konfigurieren, einen LLM-Anbieter zu verbinden, Fähigkeiten zur Automatisierung einzusetzen und grundlegende Sicherheits- und Schutzmechanismen anzuwenden.

Dieses von einem Instructor geleitete Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die Pi Coding Agent nutzen möchten, um Code zu generieren, Änderungen zu überprüfen und terminalbasierte Entwicklungsworkflows zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: die Konzepte von Pi Coding Agent zu erklären, das Tool effektiv einzurichten und zu nutzen, es auf praktische Codierungsaufgaben anzuwenden und sichere Team-Workflows zu etablieren.