Fortgeschrittenes professionelles Zertifizierungsprogramm für Künstliche Intelligenz der
nächsten Generation mit Fokus auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) und autonome
agentische KI-Systeme. Dieses umfassende Programm stattet Praktiker mit modernsten Techniken
für den Bau anspruchsvoller, kontextbezogener KI-Anwendungen aus, die die
Schlussfolgerungsfähigkeiten von Large Language Models (LLMs) mit Echtzeitzugriff auf
externe Wissensdatenbanken kombinieren.
Zu den Kernkompetenzen gehören die Entwicklung effizienter RAG-Pipelines, die KI-Antworten in
realen Wissensquellen verankern – wodurch Halluzinationen reduziert und die Genauigkeit
verbessert wird. Expertise in Vektordatenbanken (FAISS, Chroma DB) für
Dokumenteneinbettungen, fortschrittliche Abruftechniken und semantische
Suchimplementierungen. Versiert im Aufbau multimodaler KI-Systeme, die Text-, Bild- und
Audioeingaben verarbeiten und integrieren können, um reichere, interaktivere Erlebnisse zu
schaffen.
Beherrschung agentischer KI-Architekturen, einschließlich sich selbst verbessernder Agenten
unter Verwendung von Reflection-, Reflexion- und ReAct-Mustern, die es KI-Systemen
ermöglichen, über Ausgaben nachzudenken und Antworten iterativ zu verfeinern. Fähigkeiten im
Design autonomer Multi-Agenten-Systeme, die Aufgaben koordinieren, relevante Daten abrufen
und komplexe Probleme durch Zusammenarbeit lösen. Praktische Erfahrung mit LangChain und
LangGraph zur Orchestrierung zustandsbehafteter Arbeitsabläufe mit Gedächtnis, Iteration und
bedingter Logik sowie Frameworks wie CrewAI, AG2 und BeeAI.
Praktische Implementierungsexpertise umfasst Tool- und API-Integration mit KI-Agenten, Prompt
Engineering, In-Context-Learning und den Bau produktionsreifer generativer KI-Anwendungen
unter Verwendung von Python, Flask, Gradio, Hugging Face, PyTorch und IBM watsonx.
Abschlussprojekt demonstriert End-to-End-KI-Anwendungsentwicklung, die abrufgestützte,
multimodale und agentische Techniken zur Lösung realer Probleme kombiniert.
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