Dieser Kurs konzentriert sich auf den Entwurf und die Implementierung von intelligenten Agenten zur Fehlerbehebung. Sie werden lernen, KI-gestützte Agenten zu erstellen, die Probleme selbstständig diagnostizieren und lösen können. Der Kurs behandelt die Verarbeitung natürlicher Sprache, Entscheidungsalgorithmen und Best Practices bei der Entwicklung von KI-Agenten. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: 1. Definieren, beschreiben und entwerfen Sie die Architektur eines intelligenten Agenten zur Fehlerbehebung. 2. Implementierung von Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache für die Benutzerinteraktion. 3. Entscheidungsalgorithmen für die Problemdiagnose und -lösung zu entwickeln. 4. Optimierung und Evaluierung der Leistung von KI-basierten Fehlerbehebungsagenten. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python verfügen sowie Erfahrung mit KI- und ML-Infrastrukturen und Kernalgorithmen und -techniken, einschließlich Ansätzen, die vortrainierte großsprachige Modelle (LLMs) verwenden. Vertrautheit mit Statistik wird ebenfalls empfohlen.

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Aufbau intelligenter Agenten zur Fehlerbehebung
Dieser Kurs ist Teil von Microsoft AI & ML Technik (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Microsoft
5.243 bereits angemeldet
Bei enthalten
(15 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
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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- 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.
Das ist alles enthalten
13 Videos8 Lektüren6 Aufgaben1 peer review
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 8. Juni 2025
Solid course, really enjoyed. Good work Microsoft, this whole program is quite good.
Häufig gestellte Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.





