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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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