Schulungsübersicht
Einführung in Agentic AI und Bootcamp-Überblick
- Verständnis von agenterischer KI und Struktur des Bootcamps
- Überblick über Tools, Frameworks und Abhängigkeiten
- Best Practices für die Projektsetup und Zusammenarbeit
Projekt 1: Intelligenter Assistent mit promptorientierter Ablaufverfolgung
- Design eines taskbasierten konversationsfähigen Agenten
- Verwendung strukturierter Aufforderungen für das Denken und Entscheiden
- Bau und Test in Jupyter Notebook
Projekt 2: Agent zur Dokumentanalyse und -zusammenfassung
- Extrahieren und Zusammenfassen von Daten aus PDFs und Textdateien
- Verwendung von LangChain für die Dokumentaufnahme und -abfrage
- Erstellen von Executive Reports aus strukturierten und unstrukturierten Inhalten
Projekt 3: Agent zur Workflow-Automatisierung mit Tool-Integration
- Integration externer APIs und Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben
- Verwaltung mehrschrittiger Prozesse durch agenterische Schleifen
- Bau eines kleinen Automatisierungsassistenten für echte Geschäftsabläufe
Projekt 4: Agent zur Datenanalyse und -einsichtsgenerierung
- Verbinden von Agenten mit Datenquellen (CSV, SQL oder API)
- Durchführen explorativer Datenanalyse mit Python und KI-Assistent
- Erstellen visueller Einsichten und Leistungs-Dashboards
Projekt 5: Multi-Agenten-Zusammenarbeit und -Orchestrierung
- Koordination mehrerer Agenten für die Aufgabendelegation
- Design einer Controller-Arbeiter-Architektur
- Bereitstellung und Test eines Prototyp-Multi-Agentensystems
Zusammenfassung und Nächste Schritte
- Projektpräsentationen und Peer-Feedback
- Diskussion von Optimierungs- und Skalierungstrategien
- Ressourcen für fortgesetztes Lernen und Experimentieren
Voraussetzungen
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python-Programmierung
- Grundverständnis von KI oder Maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit APIs und Datenverarbeitungsworflows
Zielgruppe
- Ingenieure und Entwickler, die angewandte AI-Projekte erstellen möchten
- Technische Teams, die schnelle Prototyping-Fähigkeiten in agenterischer KI erlangen wollen
- Praktiker, die an der Integration und Entwicklung von Pilotprogrammen für KI beteiligt sind
Erfahrungsberichte (3)
Guter Mix aus Wissen und Praxis
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI for Enterprise Applications
Maschinelle Übersetzung
Die Mischung aus Theorie und Praxis sowie hoch- und niedrigstufigen Perspektiven
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Maschinelle Übersetzung
praktische Übungen
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Maschinelle Übersetzung