Kursüberblick
In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Grundsätze und Strategien kennen, die bei der Entwicklung von Agentic-KI-Systemen auf AWS zu berücksichtigen sind. Sie erfahren, wie sich Agentic-KI von herkömmlichen Konversationssystemen unterscheidet und wie der Einsatz von Agenten dabei hilft, autonome, zielorientierte Lösungen zu entwickeln, die reale Probleme lösen.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an:
- Softwareentwickler, die neu bei Agentic AI sind und sich grundlegende Kenntnisse aneignen möchten
- Technische Fachleute, die sich mit KI-Fähigkeiten befassen und sich für Kernkomponenten und Anwendungen der agentenbasierten KI interessieren
- Entwicklungsteams, die Agentic-KI-Lösungen evaluieren und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden müssen
Voraussetzungen
Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses über folgende Voraussetzungen verfügen:
- Grundlagen generativer KI oder gleichwertige Berufserfahrung
- Grundlegende AWS-Kenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung
Kursziele
In diesem Kurs lernen Sie:
- Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas „agentenbasiert” macht.
- Identifizieren Sie die Kernkomponenten von agentenbasierten Systemen.
- Unterscheiden Sie zwischen Workflow-, autonomen und hybriden Agenten.
- Identifizieren Sie grundlegende Implementierungsmuster für agentische KI.
Weiterführende Kurse
Kursinhalt
M1: Erforschung der agentenbasierten KI
Diese Kurseinführung vermittelt den Studierenden ein grundlegendes Verständnis für den Kurs.
- Was ist ein KI-Agent?
- Agentische KI verstehen
- Arten von KI-Agenten
- Agentische KI-Anwendungen
M2: Grosse Sprachmodelle (LLMs)
Diskutieren Sie die Vorteile und Herausforderungen des Einsatzes von Agenten in Ihren Arbeitsabläufen mit LLMs.
- Was sind LLMS?
- LLMs verstehen
- Wie werden LLMs trainiert?
- LLM-Fähigkeiten
- Herausforderungen im Zusammenhang mit LLMs
- Einschränkungen von LLMs
- Zusammensetzungsfehler
M3: Innovationen, die Agenten antreiben
Untersuchen Sie Faktoren, die die Entwicklung von Agenten und deren Funktionsumfang beeinflussen.
- Innovationen, die KI-Agenten prägen
- Wie die Integration von KI-Software funktioniert
- Wie das Denken in Gedankengängen funktioniert
- Auswirkungen multimodaler Schlussfolgerungen
- Multi-Agenten-Zusammenarbeit
- Agentische Frameworks zum Aufbau von Agenten
M4: Zeitleiste der Entwicklung
Erfahren Sie, wie lange jede Phase dauert, um Ihre agentenbasierten KI-Pipelines in die Produktion zu bringen.
- Workflows für den Übergang von LLMs zu Agenten
- Entwicklung von Gen-KI-Modellen
- Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Assistenten, Agenten und KI-Systemen
M5: Wissensüberprüfung + Zusammenfassung
Überprüfen Sie, was im Kurs gelernt wurde, und beraten Sie hinsichtlich der nächsten Schritte.
- Quizfragen
- Kursübersicht
- Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen
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