Schulungsübersicht
Einführung in agentenbasiertes KI und Überblick über den Workshop
- Grundlagen agentenbasierter KI sowie Struktur des Workshops
- Vorstellung von Werkzeugen, Frameworks und Abhängigkeiten
- Empfehlungen zur Projekteinrichtung sowie Zusammenarbeit im Team
Projekt 1: Intelligenter Assistent mit promptorientierter Schlussfolgerungsfähigkeit
- Entwurf eines auf Aufgaben ausgelegten Konversationsagenten
- Einsatz strukturierter Prompts für logisches Schließen und Entscheidungsfindung
- Erstellung und Testlauf im Jupyter Notebook
Projekt 2: Agent zur Analyse und Zusammenfassung von Dokumenten
- Extraktion sowie Zusammenfassung relevanter Informationen aus PDF-Dateien und Textdokumenten
- Nutzung von LangChain zur Verarbeitung und Suche in Dokumenten
- Erstellung zusammenfassender Berichte aus strukturierten sowie unstrukturierten Datenquellen
Projekt 3: Agent, der Werkzeuge zur Automatisierung von Arbeitsabläufen einsetzt
- Einbindung externer APIs und automatische Abwicklung wiederholbarer Aufgaben
- Steuerung mehrstufiger Prozesse mithilfe agentenbasierter Zyklen
- Entwicklung eines kleinen Automatisierungsassistenten für typische Geschäftsabläufe
Projekt 4: Agent zur Datenanalyse und Erstellung von Einblicken
- Verknüpfung der Agenten mit Datenquellen wie CSV-Dateien, SQL-Datenbanken oder APIs
- Durchführung explorativer Datenanalysen unter Unterstützung von Python und KI
- Erstellung visueller Auswertungen sowie Leistungsüberwachungsdashboards
Projekt 5: Zusammenarbeit und Orchestrierung mehrerer Agenten
- Koordination von mehreren Agenten zur Delegation von Aufgaben
- Gestaltung einer Architektur mit zentralem Steuerungs- und ausführenden Komponenten
- Bereitstellung sowie Testlauf eines Prototyp-Systems aus mehreren Agenten
Abschluss und Ausblick
- Vorstellung der erstellten Projekte sowie Rückmeldungen durch die Teilnehmer
- Diskussion zu Optimierungs- und Skalierungstrategien
- Bereitstellung hilfreicher Ressourcen für weiterführendes Lernen und Experimentieren
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse im Umgang mit der Programmiersprache Python
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz oder des maschinellen Lernens
- Kenntnisse im Umgang mit APIs sowie Abläufen zur Datenverarbeitung
Zielgruppe
- Ingenieure und Entwickler, die praktische KI-Projekte realisieren möchten
- Technische Teams, die schnell Prototypen für agentenbasierte KI entwickeln wollen
- Fachleute, die sich mit der Integration von KI sowie dem Aufbau von Pilotprojekten befassen
Erfahrungsberichte (3)
Der Trainer ist geduldig und sehr hilfsbereit. Er kennt sich gut mit dem Thema aus.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Kurs - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Maschinelle Übersetzung
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 den Perspektiven auf hohem und niedrigem Niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Maschinelle Übersetzung
