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Schulungsübersicht
Einführung in Agentic AI und die autonome Entscheidungsfindung
- Was ist Agentic AI?
- Schlüsselkomponenten der autonomen Entscheidungsfindung
- Vergleich zwischen traditioneller KI und selbstverwalteten KI-Agenten
Architekturen für autonome AI Agents
- Verständnis von Multiagentensystemen
- Verstärkungslernen und Entscheidungsmodelle
- Entwurf von KI-Agenten für Anpassungsfähigkeit und Selbstverbesserung
Implementierung von autonomer KI in Business und Automatisierung
- Integration von KI-Agenten in Unternehmensabläufe
- Fallstudien zu KI-gestützter Entscheidungsautomatisierung
- Optimierung der KI-gesteuerten Effizienz in Geschäftsabläufen
KI-Agenten-Reasoning und Planung
- Wissensbasierte Entscheidungsfindungsmodelle
- Goal-orientierte Argumentation und Handlungsauswahl
- Umgang mit Unsicherheit in autonomer KI
Optimierung von KI-Entscheidungsprozessen
- Skalierung autonomer KI für reale Anwendungen
- KI-Leistungstuning für komplexe Entscheidungsumgebungen
- Minimierung von Verzerrungen und Verbesserung von KI-gesteuerten Resultaten
Sicherheit, Compliance und ethische Überlegungen
- Gewährleistung der KI-Sicherheit bei autonomen Entscheidungen
- Regulatorische Rahmenbedingungen und Compliance
- Bewährte Praktiken für den verantwortungsvollen Einsatz von KI
Zukunft der autonomen KI und Entscheidungsfindung
- Trends bei selbstlernenden KI-Agenten
- Aufkommende Technologien für autonome Entscheidungssysteme
- Ausweitung Agentic AI der Anwendungen in verschiedenen Branchen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit KI-gesteuerter Automatisierung
- Vertrautheit mit Verstärkungslernen und Entscheidungsfindungsmodellen
- Verständnis von KI-Agentenarchitekturen
Zielgruppe
- KI-Entwickler, die autonome Entscheidungssysteme entwerfen
- Automatisierungsspezialisten, die KI-Agenten in Arbeitsabläufe integrieren
- Business Analysten, die die Entscheidungsfindung mit KI optimieren
14 Stunden