{"course":{"productid":36280,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Agentic AI Foundations","productcode":"AAIF","vendorcode":"AW","vendorname":"Amazon Web Services","fullproductcode":"AW-AAIF","courseware":{"has_ekit":true,"has_printkit":false,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/amazon-aaif","objective":"<p>In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:<\/p>\n<ul>\n<li>Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas &quot;agentenbasiert&quot; macht.<\/li><li>Identifizierung der Kernkomponenten von Agentensystemen: Ziele, Speicher, Werkzeuge und Umgebung<\/li><li>Unterscheiden Sie zwischen Workflow, autonomen und hybriden Agenten<\/li><li>Vergleich der AWS-Serviceoptionen f&uuml;r Agentic AI (spezialisierte, verwaltete und DIY-Ans&auml;tze)<\/li><li>Beschreiben Sie die Funktionen und Anwendungsf&auml;lle von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Kiro<\/li><li>Erkl&auml;ren Sie die Kernfunktionen von Amazon AgentCore und Amazon Bedrock Agents<\/li><li>Identifizierung grundlegender Implementierungsmuster f&uuml;r Agentic AI<\/li><li>Beschreibung von Beobachtungs- und Interoperabilit&auml;tsmustern f&uuml;r agentenbasierte KI-Systeme in der Produktion<\/li><\/ul>","essentials":"<p>Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erf&uuml;llen:<\/p>\n<ul>\n<li>Generative AI Essentials oder gleichwertige Berufserfahrung<\/li><li>AWS-Grundkenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung<\/li><\/ul>","audience":"<p>Dieser Kurs richtet sich an:<\/p>\n<ul>\n<li>Softwareentwickler, die neu im Bereich der agentenbasierten KI sind und Grundlagenwissen und praktische Implementierungsf&auml;higkeiten suchen<\/li><li>Technische Fachleute, die KI-F&auml;higkeiten erforschen und sich f&uuml;r die Kernkomponenten und Anwendungen von agentenbasierter KI interessieren<\/li><li>Entwicklungsteams, die KI-L&ouml;sungen f&uuml;r Agenten bewerten und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden m&uuml;ssen<\/li><li>AWS-Benutzer, die in die agentenbasierte KI expandieren, einschliesslich aktueller Benutzer von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Amazon Bedrock Agents<\/li><\/ul>","contents":"<h5>Modul 1: Von LLMs zu Agenten<\/h5><ul>\n<li>Grosse Sprachmodelle (LLMs) verstehen<\/li><li>Innovationen, die Agenten antreiben<\/li><li>Zeitleiste der Entwicklung von LLMs zu Agenten<\/li><\/ul><h5>Modul 2: Erforschung der agentenbasierten KI<\/h5><ul>\n<li>Agentische KI verstehen<\/li><li>Arten von AI-Agenten<\/li><li>Agentische KI-Anwendungen<\/li><\/ul><h5>Modul 3: Verstehen von agentenbasierten KI-Workflows<\/h5><ul>\n<li>Workflow-Muster<\/li><li>Amazon Bedrock fliesst &Uuml;bersicht<\/li><li>Demo: Amazon Bedrock Flows<\/li><\/ul><h5>Modul 4: Einf&uuml;hrung in autonome Agenten<\/h5><ul>\n<li>Wie autonome Agenten funktionieren<\/li><li>ReAct<\/li><li>ReWoo<\/li><li>Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten<\/li><li>AWS Agentic AI-L&ouml;sungen<\/li><\/ul><h5>Modul 5: Amazon Q und agentische Entwicklungswerkzeuge<\/h5><ul>\n<li>Amazon Q Entwickler<\/li><li>Amazon Q Business<\/li><li>Amazon Q in AWS-Diensten<\/li><li>Kiro: KI-gesteuerte IDE mit spezifizierungsgesteuerter Entwicklung<\/li><li>Demo: Amazon Q<\/li><\/ul><h5>Modul 6: Agentische KI mit Amazon Bedrock<\/h5><ul>\n<li>Amazon Bedrock Agents<\/li><li>Amazon Bedrock AgentCore<\/li><li>Demo: Amazon Bedrock-Agenten<\/li><li>Praktisches Labor: Erkunden Sie Amazon Bedrock Agents integriert mit Amazon Bedrock Knowledge Bases und Amazon Bedrock Guardrails<\/li><\/ul><h5>Modul 7: Aufbau von DIY-L&ouml;sungen<\/h5><ul>\n<li>DIY-L&ouml;sungen<\/li><li>Beobachtbarkeit und &Uuml;berwachung<\/li><li>Interoperabilit&auml;t der Agenten<\/li><\/ul><h5>Modul 8: Nachbereitung des Kurses<\/h5><ul>\n<li>N&auml;chste Schritte und zus&auml;tzliche Ressourcen<\/li><li>Zusammenfassung des Kurses<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/amazon-aaif\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Prinzipien und Strategien f&uuml;r die Entwicklung von Agentic AI-Systemen mit AWS-Services kennen. Sie lernen, wie sich agentenbasierte KI von herk&ouml;mmlichen Konversationssystemen unterscheidet und wie Sie Tools wie Amazon Q, Kiro, Amazon Bedrock Agents und Amazon Bedrock AgentCore verwenden, um autonome, zielgerichtete L&ouml;sungen zu erstellen, die reale Probleme l&ouml;sen.<\/p>","objective_plain":"In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:\n\n\n- Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas \"agentenbasiert\" macht.\n- Identifizierung der Kernkomponenten von Agentensystemen: Ziele, Speicher, Werkzeuge und Umgebung\n- Unterscheiden Sie zwischen Workflow, autonomen und hybriden Agenten\n- Vergleich der AWS-Serviceoptionen f\u00fcr Agentic AI (spezialisierte, verwaltete und DIY-Ans\u00e4tze)\n- Beschreiben Sie die Funktionen und Anwendungsf\u00e4lle von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Kiro\n- Erkl\u00e4ren Sie die Kernfunktionen von Amazon AgentCore und Amazon Bedrock Agents\n- Identifizierung grundlegender Implementierungsmuster f\u00fcr Agentic AI\n- Beschreibung von Beobachtungs- und Interoperabilit\u00e4tsmustern f\u00fcr agentenbasierte KI-Systeme in der Produktion","essentials_plain":"Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses folgende Voraussetzungen erf\u00fcllen:\n\n\n- Generative AI Essentials oder gleichwertige Berufserfahrung\n- AWS-Grundkenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung","audience_plain":"Dieser Kurs richtet sich an:\n\n\n- Softwareentwickler, die neu im Bereich der agentenbasierten KI sind und Grundlagenwissen und praktische Implementierungsf\u00e4higkeiten suchen\n- Technische Fachleute, die KI-F\u00e4higkeiten erforschen und sich f\u00fcr die Kernkomponenten und Anwendungen von agentenbasierter KI interessieren\n- Entwicklungsteams, die KI-L\u00f6sungen f\u00fcr Agenten bewerten und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden m\u00fcssen\n- AWS-Benutzer, die in die agentenbasierte KI expandieren, einschliesslich aktueller Benutzer von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Amazon Bedrock Agents","contents_plain":"Modul 1: Von LLMs zu Agenten\n\n\n- Grosse Sprachmodelle (LLMs) verstehen\n- Innovationen, die Agenten antreiben\n- Zeitleiste der Entwicklung von LLMs zu Agenten\nModul 2: Erforschung der agentenbasierten KI\n\n\n- Agentische KI verstehen\n- Arten von AI-Agenten\n- Agentische KI-Anwendungen\nModul 3: Verstehen von agentenbasierten KI-Workflows\n\n\n- Workflow-Muster\n- Amazon Bedrock fliesst \u00dcbersicht\n- Demo: Amazon Bedrock Flows\nModul 4: Einf\u00fchrung in autonome Agenten\n\n\n- Wie autonome Agenten funktionieren\n- ReAct\n- ReWoo\n- Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten\n- AWS Agentic AI-L\u00f6sungen\nModul 5: Amazon Q und agentische Entwicklungswerkzeuge\n\n\n- Amazon Q Entwickler\n- Amazon Q Business\n- Amazon Q in AWS-Diensten\n- Kiro: KI-gesteuerte IDE mit spezifizierungsgesteuerter Entwicklung\n- Demo: Amazon Q\nModul 6: Agentische KI mit Amazon Bedrock\n\n\n- Amazon Bedrock Agents\n- Amazon Bedrock AgentCore\n- Demo: Amazon Bedrock-Agenten\n- Praktisches Labor: Erkunden Sie Amazon Bedrock Agents integriert mit Amazon Bedrock Knowledge Bases und Amazon Bedrock Guardrails\nModul 7: Aufbau von DIY-L\u00f6sungen\n\n\n- DIY-L\u00f6sungen\n- Beobachtbarkeit und \u00dcberwachung\n- Interoperabilit\u00e4t der Agenten\nModul 8: Nachbereitung des Kurses\n\n\n- N\u00e4chste Schritte und zus\u00e4tzliche Ressourcen\n- Zusammenfassung des Kurses","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Prinzipien und Strategien f\u00fcr die Entwicklung von Agentic AI-Systemen mit AWS-Services kennen. 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