AI+ Data Agent™ - eLearning
275,00 EUR
- 15 hours
Entfesseln Sie Intelligenz mit dem AI+ Data Agent™ Verwandeln Sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse und automatisierte Analysen mit der AI+ Data Agent™-Zertifizierung. Dieses einsteigerfreundliche Programm zeigt Ihnen, wie Sie intelligente Datenagenten nutzen, um Daten-Workflows zu optimieren, aussagekräftige Muster zu erkennen und fundiertere Entscheidungen in realen Geschäftsszenarien zu treffen. Sie lernen, wie KI Datenerfassung, -vorverarbeitung, -analyse und -automatisierung übernimmt – und so die betriebliche Effizienz steigert und datengetriebene Strategien in verschiedensten Branchen ermöglicht.
Hauptfunktionen
Sprache
Kurs und Unterlagen 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
Die nächste Generation datengetriebener Führungskräfte aufbauen
um Erkenntnisse zu gewinnen, Analysen zu automatisieren und intelligente Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
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
Erstelle 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 von KI-Agenten
Lektion 1
- Definition von KI-Agenten
- Kernkomponenten und Architektur
- Kategorien und Typen von KI-Agenten
- Praxisnahes Training: No-Code-KI- und Machine-Learning-Modelle für Datenagenten erstellen
Datenagenten in KI-Ökosystemen
Lektion 2
- Einführung in KI-Datenagenten
- Unterschiede zwischen traditioneller KI und KI-Datenagenten
- Zentrale Komponenten von KI-Datenagenten
- Arten von KI-Datenagenten
- Überblick über aktuelle KI-Datenagenten-Lösungen
Datenerfassung für KI-Datenagenten
Lektion 3
- Strukturierung und Planung der Datenerhebung
- Methoden und Techniken zur Datenerhebung
Datenaufbereitung & Feature Engineering
Lektion 4
- Datenbereinigung, -transformation und -aufbereitung
- Feature Engineering für eine verbesserte Modellleistung
- Praxisanwendung: No-Code-Tools für Preprocessing und Feature Engineering
Machine-Learning-Modelle für Datenagenten
Lektion 5
- Überblick über Machine-Learning-Modelle, die in Datenagenten verwendet werden
- Modellauswahl, Training und Optimierung
- Praxisworkshop: Entwicklung von No-Code-KI- und ML-Modellen für Datenagenten
Ethik, Sicherheit und Datenschutz
Lektion 6
- Ethische Aspekte bei der Entwicklung von KI-Datenagenten
- Sicherheitsrisiken und Best Practices zum Datenschutz
Abschlussprojekt
Lektion 7
- Formulierung einer praxisnahen Problemstellung
- Praktische Umsetzung
- Leistungsbewertung und -optimierung
- Endgültige Lösung, erstellt mit No-Code-KI- und ML-Tools
Erkundete Werkzeuge
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Keras
- LangChain
- Hugging Face Transformers
- Jupyter-Notebooks
- Power BI
- Tabelle
- Pandas
- NumPy
- SQL
- Apache Spark
- Luftstrom
- DataBricks
- RESTful-APIs
- Matplotlib
- Datenvisualisierungs- und Automatisierungstools
Für wen ist dieses Programm geeignet?
Datenspezialisten – Ideal für Analysten, Ingenieure und Data Scientists, die ihre Fähigkeiten mit KI-gestützter Automatisierung und intelligenten Datensystemen erweitern möchten.
Business-Entscheidungsträger – Ideal für Strategen, die Datenintelligenz nutzen möchten, um fundiertere, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.
KI-Enthusiasten – Entwickelt für Personen, die KI-Technologien mit fortschrittlichen Datenmanagement-Praktiken verbinden möchten.
Technologie-Innovatoren – ideal für Fachleute, die sich mit Automatisierung, prädiktiver Modellierung und autonomen datengesteuerten Lösungen beschäftigen.
Emerging Leaders – Besonders geeignet für alle, die KI-Transformationsinitiativen in ihrem Unternehmen vorantreiben und datengetriebene Innovationen fördern möchten.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Ein grundlegendes Verständnis von Datenprozessen wie Erfassung, Bereinigung und Aufbereitung ist hilfreich, aber nicht erforderlich.
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich – praktische Erfahrung wird mit No-Code-Tools gesammelt.
- Grundlegende Kenntnisse in Data-Science-Konzepten, Algorithmen und Entscheidungsfindungs-Frameworks werden empfohlen.
- Ideal für Fachleute und Enthusiasten, die ihr Fachwissen in KI-Agententechnologien und datengesteuerten Strategien vertiefen möchten.
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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