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Schulungsübersicht
Einführung in Agentic AI-Systeme
- Definition von Agentic AI und seinen Fähigkeiten
- Hauptunterschiede zwischen regelbasierter KI und autonomer KI
- Anwendungsfälle und Industrieanwendungen
Aufbau von Agentic AI-Systemen
- Frameworks und Werkzeuge für die Entwicklung autonomer KI
- Entwurf von KI-Agenten mit zielgerichteten Fähigkeiten
- Implementierung von Speicher, Kontextwissen und Anpassungsfähigkeit
Entwicklung von AI Agents mit Python und APIs
- Aufbau von KI-Agenten mit OpenAI und DeepSeek APIs
- Integration von KI-Modellen mit externen Datenquellen
- Umgang mit API-Antworten und Verbesserung der Agenteninteraktion
Optimierung von Multi-Agenten Collaboration
- Entwurf von KI-Agenten für kooperative und kompetitive Aufgaben
- Verwaltung der Agenten-Kommunikation und Aufgabendelegation
- Skalierung von Multi-Agenten-Systemen für reale Anwendungen
Verbessern der Entscheidungsfindung in Agentic AI
- Verstärkungslernen und selbstverbessernde KI-Agenten
- Planung, Argumentation und langfristige Zielerreichung
- Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Aufsicht
Sicherheit, Ethik und Compliance in Agentic AI
- Umgang mit Vorurteilen und verantwortungsvoller Einsatz von KI
- Sicherheitsmaßnahmen für KI-gesteuerte Entscheidungsfindung
- Regulatorische Überlegungen für autonome KI-Systeme
Zukünftige Trends in Agentic AI
- Fortschritte bei der KI-Autonomie und selbstlernenden Systemen
- Erweiterung der Fähigkeiten von KI-Agenten durch multimodales Lernen
- Vorbereitung auf die nächste Generation der autonomen KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI und Konzepten des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit API-basierter KI-Modellintegration
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die autonome KI-Systeme entwickeln
- ML-Forscher, die Multi-Agenten-KI-Frameworks erforschen
- Entwickler, die KI-gestützte Automatisierung implementieren
14 Stunden