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Schulungsübersicht
Einführung in generative und agentische KI
- Was ist generative KI? Was ist agentische KI?
- Wie sich beide unterscheiden und sich ergänzen
- Anwendungsfälle und Trends in verschiedenen Branchen
Architektur und Werkzeuge der generativen KI
- Transformer-Modelle: GPT, LLaMA, Claude und andere
- Feinabstimmung (Fine-Tuning) vs. Kontextuelles Lernen (In-Context Learning)
- Werkzeuge: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio
Prompt Engineering für Steuerung und Struktur
- Prompt-Muster für das Schreiben, Coding, Zusammenfassen usw.
- Few-Shot, Zero-Shot und Chain-of-Thought Prompting
- Nutzung von Prompt-Bibliotheken und Testwerkzeugen
Verständnis der agentischen KI
- Definition und Entwicklung der agentischen KI
- Architekturen: Planung, Speicher, Werkzeuge, Selbstreflexion
- Beliebte Frameworks: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph
Entwurf und Einsatz autonomer Agenten
- Zielsetzung und Aufgabenzerlegung
- Integration von Werkzeugen und APIs (Suche, Speicher, Code)
- Mehr-Agenten-Koordination und menschliche Überwachung (Human-in-the-Loop)
Anwendungsfälle und Implementierungsszenarien
- Content-Generierung vs. Aufgabenorchestrierung
- Unternehmenseffizienz, Kundendienst, Datenextraktion
- Verantwortungsvolle und sichere Implementierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit der Arbeit an APIs oder mit Skriptsprachen wie Python
- Vertrautheit mit Prompt Engineering oder der Nutzung großer Sprachmodelle
Zielgruppe
- KI-Entwickler und Ingenieure
- Teams für Innovation und F&E
- Technische Produktmanager, die sich mit Systemen der agentischen KI befassen
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
die Tipps und empfohlenen Prompts, die wir aus diesem Training mitnehmen können
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Kurs - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Maschinelle Übersetzung