AI+ Context Engineering - eLearning (inklusive Prüfung)
275,00 EUR
- 16 hours
Meistere kontextbewusste KI-Systeme mit AI+ Context Engineering™ Erweitere deine KI-Expertise über einfaches Prompting hinaus und lerne, produktionsreife, kontextbewusste KI-Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Zertifizierung zeigt dir, wie du robuste Kontext-Pipelines aufbaust, Speicher und Tools verwaltest und skalierbare KI-Systeme entwickelst, die in realen Workflows präzise, verlässliche und effiziente Ergebnisse liefern. Du erwirbst praxisnahe Fähigkeiten in Retrieval-Augmented Generation (RAG), Vektordatenbanken, sicherer Enterprise-Integration, Multi-Agenten-Orchestrierung und No-Code-Kontext-Workflows – und bereitest dich so darauf vor, die nächste Welle der KI-Innovation in Unternehmensumgebungen anzuführen.
Hauptfunktionen
Sprache
Kurs und Materialien auf Englisch
Stufe
Anfänger- bis Mittelstufenniveau
Zugriff
1 Jahr Zugang zur Plattform rund um die Uhr
8 Stunden Videolektionen & Multimedia
Empfehlung: 16 Stunden Lernzeit
E-Books, Hörbücher, Podcasts
Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
Prüfung
Online beaufsichtigte Prüfung mit einem kostenlosen Wiederholungsversuch
Zertifikat
Zertifikat über den Abschluss inbegriffen
Beherrsche AI+ Context Engineering für produktionsreife KI-Systeme
Lerne, fortgeschrittene Kontext-Frameworks zu entwerfen, die über einfaches Prompting hinausgehen und Anweisungen, Speicher, Tools und Wissen effektiv verwalten, um eine konsistente KI-Performance über Sitzungen und Workflows hinweg sicherzustellen.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Grundlagen des Context Engineering (jenseits von Prompting)
Erfahren Sie, wie Sie AI-Kontext zur Laufzeit dynamisch entwerfen, steuern und verfeinern können – über einfache Prompts hinaus hin zu einer strukturierten Verwaltung von Anweisungen, Speicher, Tools und Systemzustand für eine verlässliche AI-Performance.
Kontextoptimierung mit dem W-S-C-I-Framework
Wenden Sie die Kernprinzipien Schreiben, Auswählen, Komprimieren und Isolieren an, um Relevanz, Genauigkeit, Effizienz und Sicherheit in produktionsreifen KI-Umgebungen zu verbessern.
Entwurf von Speicherarchitekturen für KI
Entwickeln Sie effektive Kurzzeit- und Langzeitspeichersysteme mithilfe von Vektordatenbanken, Zusammenfassungstechniken und Feedback-Mechanismen, um Personalisierung, Kontinuität und komplexes Denken zu unterstützen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) & fundierte KI
Entwickeln Sie zuverlässige KI-Anwendungen mit RAG-Pipelines, Embedding-Modellen und Vektordatenbanken, um Halluzinationen zu reduzieren und überprüfbare, domänenspezifische Antworten zu liefern.
End-to-End-Kontext-Pipelines & Orchestrierung
Erstellen Sie umfassende Kontext-Workflows – von der Benutzeranfrage über Retrieval, Komprimierung und Antwortgenerierung bis hin zu Speicheraktualisierungen – unter Nutzung von Tools wie LangChain, LangGraph und LlamaIndex.
Kurszeitplan
Grundlagen des Context Engineering
Lektion 1
- Einführung in Context Engineering jenseits des traditionellen Prompt Engineerings
- Der Wandel von einfachem Prompting zu vollständigen Kontext-Pipelines
- Zentrale Bestandteile des Kontexts: Anweisungen, Wissen, Werkzeuge und Systemzustand
- Kurzzeit- versus Langzeitgedächtnis in LLM-basierten Systemen
- Wesentliche Vorteile: Verankerung in der Realität, Relevanz, Kontinuität und Kosteneffizienz
- Anwendungsfall: Entwurf eines kontextsensitiven KI-Reiseassistenten
- Praxisnah: Systemanweisungen und Speicherzustände für einen rollenbasierten KI-Agenten erstellen
Frameworks und Methoden für Kontextmanagement
Lektion 2
- Das W-S-C-I-Framework: Schreiben, Auswählen, Komprimieren, Isolieren
- WRITE: Definition von Agentenidentität, Persona, Leitplanken und Zustandskontrolle
- SELECT: Hochpräzise Suche und Metadatenfilterung
- COMPRESS: Zusammenfassung, Token-Optimierung und automatische Komprimierung
- ISOLATE: Grenzen setzen für Sicherheit, Fokus und Schutz des Kontexts
- Fortgeschrittene Abrufstrategien: Hybridsuche und semantische Chunking-Verfahren
- Fallstudie: Speichersysteme in ChatGPT und Claude
- Praxisnah: Kontextauswahl und -komprimierung mit LangChain oder LlamaIndex anwenden
Kontext-Pipelines, RAG und Grounded-AI-Architektur
Lektion 3
- Entwurf der vollständigen Kontext-Pipeline (Eingabe → Abruf → Komprimierung → Zusammenstellung → Antwort → Aktualisierung)
- Tiefgehende Analyse von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen
- Arbeiten mit Vektordatenbanken wie Pinecone und Chroma sowie mit Embedding-Modellen
- Erkennen von Grounding-Fehlern: Halluzinationen, Kontextvergiftung, Ablenkung
- Abschwächungstechniken: Neurankung, Herkunftsnachverfolgung und Kontextdiagnosen
- Fallstudie: Anthropics Multi-Agent Researcher (MAR)
- Praxisworkshop: Aufbau einer RAG-Pipeline mit Vektorsuche und fundierten Ausgaben
Optimierung, Skalierung und Enterprise-Bereitstellung
Lektion 4
- Verwaltung der Token-Nutzung und Strategien zur Kostenoptimierung
- Kontextskalierung und das Model Context Protocol (MCP)
- Sicherheit und Compliance: PII-Filterung, Schwärzung und rollenbasierter Zugriff
- Konfliktlösung und Aufrechterhaltung der Kontextkonsistenz
- Umgang mit multimodalem Kontext (Text, Tabellen, PDFs, Video-Transkripte)
- Fallstudien: Walmart „Ask Sam“ und Morgan Stanley Knowledge Assistant
- Praxisnah: Implementierung sicherer, rollenbasierter Kontextfilterung und -abfrage
Context-Flow-Design für Business- und No-Code-Anwender
Lektion 5
- Geschäftsprozesse in KI‑fähige Kontext-Workflows verwandeln
- Kontextflussdiagramme (CFDs) und automatisierte Workflow-Architektur (AWA)
- Visuelle Umsetzung von W-S-C-I mit No-Code-Tools (n8n, Make, Zapier)
- Kontextvorlagen für strukturierte und konsistente Ausgaben verwenden
- Anwendungsfall: Aufbau eines dynamischen Assistenten für die Kunden-Onboarding
- Fallstudien: Automatisierung des Airbnb-Supports und Kreditvergabe an KMU bei HSBC
- Praxisnah: Erstellen eines Context-Flows mit No-Code-Orchestrierungstools
Branchenspezifische Anwendungen des Context Engineering
Lektion 6
- Anwendung von Context Engineering in regulierten Umgebungen
- Gesundheitswesen: klinische Entscheidungsunterstützung und Trennung von PHI
- Finanzen: Compliance-Zusammenfassungen, Marktanalysen und kontextbezogene Arbeit mit Tools
- Recht & Bildung: präzise Informationssuche und personalisierte Lernsysteme
- Risikominderung: Umgang mit Kontextvergiftung und Kontextkonflikten
- Entwurf fortschrittlicher Agentenspeicher für Aufgaben mit langer Planungshorizont
- Fallstudien: Activeloop (Recht/Geistiges Eigentum) und Five Sigma (Versicherung)
Multi-Agenten-Systeme & zukünftige Architekturen
Lektion 7
- Warum monolithische Agenten scheitern: den Kontextexplosionen begegnen
- Multiagentensysteme (MAS) und Strategien zur Kontextisolation
- Agentenrollen: Router, Planer, Ausführer
- Kontextkomprimierungstechniken zwischen Agenten
- Governance, Leitplanken und Sicherheit zwischen Agenten
- Ethik, Bias-Reduktion und Rückverfolgbarkeit von Quellen
- Fallstudien: IBM Watson Orchestrate und unternehmensweite Kontextorchestrierungssysteme
- Karrierewege: Context Architect und Rollen im Bereich KI-Governance
Abschlussprojekt & Zertifizierung
Lektion 8
- Capstone-Übersicht: Aufbau eines kontextsensitiven Multi-Agenten-Systems
- Projektaufbau: Query-Router mit Finanzberechnungen und richtlinienbasiertem RAG unter Verwendung von n8n
- Präsentation, Peer-Review und Expertenfeedback
- Abschlussbewertung und Zertifizierung in AI+ Context Engineering
Erkundete Werkzeuge
- LangChain und LangGraph
- LlamaIndex
- Vektordatenbanken (Pinecone, Chroma)
- n8n, Zapier, Make.com
- Embedding-Modelle und RAG-Pipelines
- No-Code-Automatisierungsplattformen
- Enterprise-Daten- und API-Integrationen
Für wen ist dieses Programm geeignet?
KI-Ingenieure & LLM-Entwickler
Produktmanager & KI-Architekten
Data- & Plattformingenieure
Enterprise- und Lösungsarchitekten
KI-Berater & Technische Führungskräfte
Fortgeschrittene No-Code- und Automations-Builder
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse – Erfahrung mit Python, Java oder vergleichbaren Programmiersprachen.
- Grundlegendes KI-Verständnis – Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.
- Erfahrung in der Datenverarbeitung – Fähigkeit, Datensätze zu verwalten und grundlegende Methoden der Datenvorverarbeitung anzuwenden.
- IoT-Bewusstsein – Verständnis von Systemen und Anwendungen des Internets der Dinge (IoT).
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen – Grundlegende Erfahrung mit cloudbasierten KI-Tools und -Diensten.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70 % (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Multiple-Response-Fragen
- Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC stellt keine Nachteilsausgleiche aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden bereit. Bewerberinnen und Bewerber werden ermutigt, sich für Beratung und Unterstützung während des gesamten Nachteilsausgleichsverfahrens an AVC zu wenden.
Häufig gestellte Fragen
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