Sind Sie bereit, über reaktive KI-Systeme hinauszugehen und autonome Agenten einzusetzen, die selbstständig denken, planen und komplexe Aufgaben ausführen? Die meisten KI-Implementierungen beschränken sich auf einfache Frage-und-Antwort-Interaktionen und verpassen das transformative Potenzial wirklich autonomer KI-Mitarbeiter, die ohne ständige menschliche Anleitung denken, zusammenarbeiten und Probleme lösen können.

Dieser Kurs für Fortgeschrittene verwandelt Sie in einen autonomen KI-Architekten, der intelligente Agenten entwickelt, die wie digitale Teammitglieder arbeiten. Sie beherrschen den gesamten Lebenszyklus der Agentenentwicklung unter Verwendung modernster Frameworks wie CrewAI, implementieren eine anspruchsvolle Tool-Integration, die es Agenten ermöglicht, mit realen Systemen zu interagieren, und entwerfen eine Multi-Agenten-Orchestrierung, bei der spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Durch intensive praktische Entwicklung werden Sie Kunden-Support-Agenten mit fortgeschrittenen Argumentationsfähigkeiten erstellen, Agenten-Sicherheits-Frameworks für die Bereitstellung in der Produktion implementieren und Koordinationssysteme aufbauen, die mehrere autonome Agenten verwalten, die zusammenarbeiten. Dieser Kurs richtet sich an KI/ML-Ingenieure, die autonome Systeme entwickeln, an Softwarearchitekten, die agentenbasierte Frameworks entwerfen, und an Produktingenieure, die eine intelligente Automatisierung implementieren möchten. Er richtet sich auch an technische Führungskräfte, die das Potenzial der agentenbasierten KI zur Entwicklung skalierbarer, kontextbezogener Lösungen erforschen. Unabhängig davon, ob Sie an Agenten-Systemen für Unternehmen oder an der Entwicklung neuer intelligenter Workflows arbeiten, bietet dieser Kurs eine praktische und solide Grundlage. Die Teilnehmer sollten eine solide Basis in generativen KI-Konzepten, Prompt Engineering und Retrieval-Augmented Generation Generation (RAG) Techniken haben. Die Beherrschung der Python-Programmierung ist unerlässlich, ebenso wie die Vertrautheit mit gängigen KI/ML-Konzepten und die Arbeit mit APIs. Die Lernenden sollten außerdem über ein solides Verständnis objektorientierter Programmierung und verteilter Systeme verfügen, um sich effektiv mit den fortgeschrittenen technischen Inhalten des Kurses auseinandersetzen zu können. Am Ende dieses Kurses werden die Lernenden in der Lage sein, autonome KI-Agenten unter Verwendung des CrewAI-Frameworks mit integrierten Werkzeugen und Entscheidungslogik zu konstruieren. Sie werden fortgeschrittene Multi-Agenten-Systeme mit Koordinationsprotokollen und delegierter Aufgabenerledigung implementieren, Kunden-Support-Agenten einsetzen, die mit Wissensbasen integriert sind und Eskalationen verwalten, und Agenten-Sicherheitsstrategien und Testprotokolle anwenden, um eine robuste, produktionsreife Bereitstellung zu gewährleisten. Darüber hinaus werden die Lernenden praktische Erfahrungen durch reale Projekte sammeln, die den Architekturentwurf, die Koordinationsabläufe und die Bewertung des Agentenverhaltens in komplexen Umgebungen verstärken.