Schulungsübersicht

Einführung in Agentic AI

  • Definition von agenzfähigen Fähigkeiten in KI
  • Wesentliche Unterschiede zwischen traditionellen und agenzfähigen KI-Agenten
  • Anwendungsfälle von Agentic AI in verschiedenen Branchen

Entwicklung zielorientierter KI-Agenten

  • Verständnis autonomer Zielsetzung und -priorisierung
  • Implementierung des reinforcement learning für Selbstverbesserung
  • Feinabstimmung von KI-Agenten-Verhalten auf der Grundlage von Feedback-Schleifen

Multi-Agenten-Zusammenarbeit und -Koordination

  • Erstellen von KI-Agenten, die zusammenarbeiten und kommunizieren
  • Aufgabendelegation und Rollenzuordnung in agenzfähigen Systemen
  • Realweltbeispiele für Multi-Agenten-Teamarbeit

Anpassungsfähige KI-Mensch-Interaktion

  • Personalisierung von KI-Antworten basierend auf Benutzerverhalten
  • Kontextsensitivität und dynamisches Entscheidungsfinden
  • UX-Design für intelligente und responsive KI-Agenten

Bereitstellung von Agentic AI in Anwendungen

  • Integration von agenzfähigen KI mit APIs und Drittanbiertools
  • Sicherstellen der Skalierbarkeit und Effizienz bei KI-Bereitstellungen
  • Fallstudien zu erfolgreichen agenzfähigen AI-Implementierungen

Ethische Überlegungen und Herausforderungen

  • Balance zwischen Autonomie und Kontrolle in KI-Agenten
  • Bewältigung von KI-Voreingenommenheiten und ethischen Bedenken
  • Regulatorische Rahmenbedingungen für autonome KI-Systeme

Zukunftstrends in Agentic AI

  • Herausblick auf neue Entwicklungen in der Autonomie von KI
  • Erweiterung agenzfähiger Fähigkeiten durch neue Technologien
  • Vorhersagen für künstlich-intelligenzgesteuerte Automatisierung und Entscheidungsfinden

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse von KI-Agenten und Automatisierung
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Verständnis von API-basierten KI-Integrationen

Zielgruppe

  • KI-Entwickler, die autonome Systeme erweitern
  • Automatisierungsingenieure, die AI-getriebene Workflows optimieren
  • UX-Designer, die Mensch-Agenten-Interaktionen verbessern
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis pro Teilnehmer

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