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Dozent: UiPath

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Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: No-Code-Entwicklung
  • Kategorie: Generative KI

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2025

Bewertungen

1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 1 Modul

Dieser Kurs führt Sie durch den gesamten Prozess der Erstellung, Konfiguration und Evaluierung intelligenter Agenten in UiPath Studio Web, wobei der Schwerpunkt auf generativen KI-Aktivitäten und skalierbaren Evaluierungsstrategien liegt. Beginnen Sie mit den Grundlagen in Erstellen Sie Ihren ersten Agenten mit Studio Web, wo Sie Ihre ersten intelligenten Agenten sowohl mit No-Code-Tools als auch mit Autopilot erstellen werden. Anschließend vertiefen Sie Ihr Wissen mit Prompt Engineering für Agenten, indem Sie lernen, wie Sie effektive Prompts entwerfen, die KI-Agenten dazu anleiten, nützliche, genaue und strukturierte Ausgaben zu generieren. Als Nächstes werden Sie in Konfigurieren Sie Kontext und Eskalationen für Agenten Ihre Agenten von funktionalen zu unternehmensfähigen Agenten machen, indem Sie ihre Antworten im Geschäftskontext verankern und Eskalationsflüsse für Human-in-the-Loop-Szenarien entwerfen. Schließlich lernen Sie mit Configure evaluations for agents, wie Sie Ihre Agenten mit strukturierten Auswertungssätzen und leistungsstarken Bewertungsmethoden wie LLM-as-a-Judge, Exact Match und JSON Similarity testen und verfeinern können. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Studio Web Agenten zu erstellen und bereitzustellen, die zuverlässig, kontextbewusst und auswertungsorientiert sind. 1. Erstellen Sie Ihren ersten Agenten mit Studio Web Konfigurieren Sie Agenten mit Autopilot und von Grund auf Verstehen Sie die Kernkomponenten von Agenten: Tools, Prompts, Kontexte Erstellen Sie einen Agenten zur Verarbeitung von Transkripten Lernen Sie die Grundlagen der Agentenbewertung und -evaluierung 2. Agentisches Prompt Engineering Lernen Sie Zero-Shot, Some-Shot und Chain of Thought Prompting Anwenden von System- vs. Benutzer-Prompts für autonome Agenten Untersuchen Sie die Bewertung und Optimierung des Prompt-Zustands 3. Konfigurieren von Kontext und Eskalationen für Agenten Implementieren von Grounding mit Storage Buckets Erstellen von Eskalations-Apps mit Action Center Entwerfen von Multi-Agent-Flows, die KI und menschliche Entscheidungen kombinieren 4. Konfigurieren Sie Bewertungen für Agenten Erstellen Sie Bewertungssätze und wiederverwendbare Bewerter Verwenden Sie die Bewertung von KI mit LLM-as-a-Judge Verfolgen Sie den Zustand von Agenten und stellen Sie die Bereitschaft des Unternehmens sicher

Das ist alles enthalten

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