Kurs
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Agentic AI – Deep Dive
Kurs-Facts
- Vertieftes Verständnis von Agentic AI inkl. Abgrenzung zu Chatbots und RAG
- Architekturen und Funktionsweise von AI Agents (Einzel- und Multi-Agenten-Architekturen)
- Systematisches Evaluieren und Optimieren agentenbasierter Systeme
- Security und Governance für Agentic AI
- Kennen von Potential und Herausforderungen
Entwickle AI Agents, die Aufgaben selbstständig planen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen. Der Kurs verbindet Theorie mit Praxis zur direkten Implementierung von Agentic-AI-Lösungen mit modernen Open-Source- und Cloud-Tools. Der Kursinhalt umfasst konkret:
1 Einführung in Agentic AI
Verstehe Agentic AI im Enterprise-Kontext. Erkenne, wie teilautonome KI-Systeme planen, entscheiden und handeln – und wie sie sich klar von klassischen Chatbots und RAG-Ansätzen abgrenzen.
2 Grundlagen agentenbasierter Systeme
Erarbeite die zentralen Konzepte von AI Agents: Rollen von LLMs, Tools, Memory und Planning. Analysiere Einsatzmöglichkeiten agentenbasierter Lösungen in Unternehmensprozessen.
3 Business Case & Einsatzszenarien
Beurteile, wann Agentic AI echten Mehrwert schafft. Identifiziere geeignete Aufgaben, evaluiere Alternativen und leite fundierte Entscheidungsgrundlagen für den Einsatz von Agenten ab.
4 Entscheidungsfindung & Planung
Wende moderne Agenten-Patterns an: ReAct, Tool-Calling, Multi-Step-Reasoning sowie Speicher- und Zustandsmanagement. Baue robuste Entscheidungslogiken für autonome AI Agents.
5 Architektur & Orchestrierung
Verstehe typische Agentic AI-Architekturen. Orchestriere Tools, APIs und Workflows und berücksichtige Skalierung, Kosten und Latenz im produktiven Betrieb.
6 Implementierung von AI Agents
Entwickle im Agentic-AI-Kurs funktionsfähige AI Agents mit Python, Open Source und Public-Cloud-Tools (Azure). Integriere externe Tools, Datenquellen und Unternehmenssysteme hands-on.
7 Evaluation & Optimierung
Überwache und verbessere agentenbasierte Systeme systematisch. Setze Monitoring, Testing und Optimierungsstrategien ein, um Zielerreichung und Zuverlässigkeit zu erhöhen.
8 Security & Governance
Implementiere Sicherheits- und Governance-Konzepte für Agentic AI. Nutze Zugriffskontrollen, Prompt- und Action-Logging, Red Teaming, Content Filtering und Guardrails.
9 Erweiterte Konzepte
Vertiefe dein Wissen mit Multi-Agenten-Systemen, Agentic RAG, Human-in-the-Loop-Ansätzen, Workflow- und multimodalen Agenten – als integraler Bestandteil des Agentic AI Deep Dive.
- Hands-on Implementierung
- Interaktive Theorieeinheiten
- Peer-to-peer Austausch
- Software Engineers
- Data Scientists, ML Engineers, AI Engineers
- IT-Architekten (z.B. Softwarearchitekten, Enterprise-Architekten)
- Projekt- und Produkt Manager mit Programmiererfahrung
- Grundkenntnisse in Softwareentwicklung und Python-Programmierung notwendig
- Erfahrung mit KI-Technologien und Cloud-Plattformen ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich