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Aufbau intelligenter Agenten zur Fehlerbehebung

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Aufbau intelligenter Agenten zur Fehlerbehebung

 Microsoft

Dozent: Microsoft

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2

(15 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

5 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Modell Bewertung
  • Kategorie: Generative AI-Agenten
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Entscheidungsunterstützende Systeme
  • Kategorie: Leistungstests
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Fehlersuche
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Agentische Systeme
  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Benutzeroberfläche (UI)
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Testfall

Wichtige Details

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Bewertungen

42 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Softwareentwicklung

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft AI & ML Technik (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Microsoft zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

In diesem Modul werden Sie sich mit den entscheidenden Prozessen und Methoden des Fine-Tunings von LLMs beschäftigen, um deren Leistung für bestimmte Aufgaben zu verbessern. Am Ende dieses Moduls verfügen Sie über ein umfassendes Verständnis von Fine-Tuning-Techniken und sind in der Lage, diese Methoden zur Verbesserung von LLMs für spezifische, praktische Anwendungen anzuwenden.

Das ist alles enthalten

11 Videos29 Lektüren13 Aufgaben

In diesem Modul werden Sie sich mit den entscheidenden Prozessen und Methoden des Fine-Tunings von LLMs befassen, um deren Leistung für bestimmte Aufgaben zu verbessern. Am Ende dieses Moduls verfügen Sie über ein umfassendes Verständnis der Fine-Tuning-Techniken und sind in der Lage, diese Methoden anzuwenden, um LLMs für spezifische, praktische Anwendungen zu verbessern.

Das ist alles enthalten

5 Videos13 Lektüren7 Aufgaben

Dieses Modul bietet eine umfassende Einführung in die Integration von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in die Entwicklung intelligenter Agenten zur Fehlerbehebung. Sie werden lernen, grundlegende NLP-Methoden zu implementieren, effektive Chatbot-Schnittstellen zu entwerfen und Sentimentnalyse anzuwenden, um die Benutzerinteraktionen zu verbessern. Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, NLP-gesteuerte Chatbots für die Fehlerbehebung zu entwickeln und zu optimieren, grundlegende Textanalysetechniken anzuwenden, effektive Benutzeroberflächen zu erstellen und Sentimentanalysen zur Verbesserung der Benutzerinteraktion einzusetzen.

Das ist alles enthalten

7 Videos10 Lektüren7 Aufgaben

Dieses Modul vermittelt Ihnen die Fähigkeiten zur Entwicklung eines hochentwickelten Agenten zur Fehlersuche mit Python. Das Modul umfasst die Codierung von Kernfunktionen, die Integration von ML-Modellen, die Implementierung von Algorithmen zur Entscheidungsfindung und die Einrichtung robuster Systeme zur Fehlerbehandlung und Protokollierung. Am Ende dieses Moduls werden Sie ein umfassendes Verständnis dafür haben, wie man einen Agenten zur Fehlersuche mit Python entwickelt und verfeinert. Sie werden in der Lage sein, Kernfunktionalitäten zu kodieren, ML-Modelle zur Klassifizierung von Problemen zu integrieren, Algorithmen zur Entscheidungsfindung zu implementieren und eine robuste Fehlerbehandlung und -protokollierung zu gewährleisten.

Das ist alles enthalten

6 Videos19 Lektüren9 Aufgaben

Dieses Modul konzentriert sich auf die kritischen Aspekte der Sicherstellung der Qualität und Leistung von Agenten zur Fehlerbehebung durch rigorose Tests, Leistungsüberwachung, Optimierung und Bewertung unter realen Bedingungen. Sie werden Fähigkeiten entwickeln, um Testfälle zu entwerfen, Überwachungssysteme zu implementieren, die Reaktionsfähigkeit zu verbessern und die Effektivität des Agenten in praktischen Anwendungen zu bewerten. Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, Agenten zur Fehlerbehebung rigoros zu testen, zu überwachen und zu optimieren, um sicherzustellen, dass sie in realen Situationen effektiv und effizient arbeiten.

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13 Videos8 Lektüren6 Aufgaben1 peer review

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 8. Juni 2025

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.