In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie große Sprachmodelle (LLMs) durch die Integration von „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) und strukturiertem Wissen mittels Wissensgraphen verbessern können. Sie lernen, wie Sie KI-Agenten entwerfen, optimieren und skalieren, die externe Datenquellen mit fortschrittlichen Schlussfolgerungsfähigkeiten kombinieren. Die praktischen Anwendungen von RAG und Wissensgraphen verändern die Arbeitsweise intelligenter Agenten, verbessern die Genauigkeit und reduzieren Fehler.

Im Laufe dieses Kurses erwerben Sie wertvolle Fähigkeiten zum Aufbau und zur Weiterentwicklung von KI-Systemen. Wir legen den Schwerpunkt auf praktische Ergebnisse, wobei Sie das Fachwissen entwickeln, um Agenten zu erstellen, die Webdaten, RAG-Pipelines und Wissensgraphen nutzen. Diese Techniken ermöglichen es Ihnen, reale Herausforderungen in der KI-Entwicklung zu meistern. Was diesen Kurs auszeichnet, ist seine einzigartige Kombination aus Theorie und praktischer Anwendung. Sie bearbeiten praxisorientierte Projekte unter Einsatz modernster Technologien, wodurch Sie praktische Erfahrungen sammeln und gleichzeitig theoretische Konzepte vertiefen. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf Skalierbarkeit, Sicherheit und die Umsetzung von Best Practices. Dieser Kurs ist ideal für KI-Entwickler, Datenwissenschaftler und alle, die sich für den Bereich der Entwicklung intelligenter Agenten interessieren. Er eignet sich besonders für Personen mit einem Hintergrund in KI, maschinellem Lernen oder Softwareentwicklung, die eine Spezialisierung auf fortgeschrittene KI-Systeme durchführen möchten. Dieser Kurs ist der zweite Teil einer aus drei Kursen bestehenden Spezialisierung, die einen umfassenden Pfad in diesem Themenbereich bietet. Obwohl er für sich allein schon einen Mehrwert und praktische Fähigkeiten vermittelt, können Lernende, die einen stärker integrierten und vertieften Lernverlauf anstreben, von der Absolvierung der gesamten Spezialisierung profitieren.