AWS Discovery Day: Agentic AI FoundationsAWSDD-AAIFAWAmazon Web ServicesAW-AWSDD-AAIF1.0<p>In diesem Kurs lernen Sie:</p>
<ul>
<li>Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas „agentenbasiert” macht.</li><li>Identifizieren Sie die Kernkomponenten von agentenbasierten Systemen.</li><li>Unterscheiden Sie zwischen Workflow-, autonomen und hybriden Agenten.</li><li>Identifizieren Sie grundlegende Implementierungsmuster für agentische KI.</li></ul><p>Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses über folgende Voraussetzungen verfügen:</p>
<ul>
<li>Grundlagen generativer KI oder gleichwertige Berufserfahrung</li><li>Grundlegende AWS-Kenntnisse und Erfahrung in der Softwareentwicklung</li></ul><p>Dieser Kurs richtet sich an:</p>
<ul>
<li>Softwareentwickler, die neu bei Agentic AI sind und sich grundlegende Kenntnisse aneignen möchten</li><li>Technische Fachleute, die sich mit KI-Fähigkeiten befassen und sich für Kernkomponenten und Anwendungen der agentenbasierten KI interessieren</li><li>Entwicklungsteams, die Agentic-KI-Lösungen evaluieren und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden müssen</li></ul><h5>M1: Erforschung der agentenbasierten KI</h5><p>Diese Kurseinführung vermittelt den Studierenden ein grundlegendes Verständnis für den Kurs.</p>
<ul>
<li>Was ist ein KI-Agent?</li><li>Agentische KI verstehen</li><li>Arten von KI-Agenten</li><li>Agentische KI-Anwendungen</li></ul><h5>M2: Grosse Sprachmodelle (LLMs)</h5><p>Diskutieren Sie die Vorteile und Herausforderungen des Einsatzes von Agenten in Ihren Arbeitsabläufen mit LLMs.</p>
<ul>
<li>Was sind LLMS?</li><li>LLMs verstehen</li><li>Wie werden LLMs trainiert?</li><li>LLM-Fähigkeiten</li><li>Herausforderungen im Zusammenhang mit LLMs</li><li>Einschränkungen von LLMs</li><li>Zusammensetzungsfehler</li></ul><h5>M3: Innovationen, die Agenten antreiben</h5><p>Untersuchen Sie Faktoren, die die Entwicklung von Agenten und deren Funktionsumfang beeinflussen.</p>
<ul>
<li>Innovationen, die KI-Agenten prägen</li><li>Wie die Integration von KI-Software funktioniert</li><li>Wie das Denken in Gedankengängen funktioniert</li><li>Auswirkungen multimodaler Schlussfolgerungen</li><li>Multi-Agenten-Zusammenarbeit</li><li>Agentische Frameworks zum Aufbau von Agenten</li></ul><h5>M4: Zeitleiste der Entwicklung</h5><p>Erfahren Sie, wie lange jede Phase dauert, um Ihre agentenbasierten KI-Pipelines in die Produktion zu bringen.</p>
<ul>
<li>Workflows für den Übergang von LLMs zu Agenten</li><li>Entwicklung von Gen-KI-Modellen</li><li>Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Assistenten, Agenten und KI-Systemen</li></ul><h5>M5: Wissensüberprüfung + Zusammenfassung</h5><p>Überprüfen Sie, was im Kurs gelernt wurde, und beraten Sie hinsichtlich der nächsten Schritte.</p>
<ul>
<li>Quizfragen</li><li>Kursübersicht</li><li>Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen</li></ul><p><em>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/amazon-awsdd-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>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.Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses über folgende Voraussetzungen verfügen:
- Grundlagen generativer KI oder gleichwertige Berufserfahrung
- Grundlegende AWS-Kenntnisse und Erfahrung in der SoftwareentwicklungDieser 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 müssenM1: 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 RessourcenDieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.1 Stunde