AI+ Data Agent Specialty™

Datenautomatisierung mit KI verändert, wie Informationen fließen und entschieden wird. Dieses Training bündelt aktuelle Agent-Konzepte und zeigt, wie smarte Datenprozesse in der Praxis funktionieren.

Zentrale Themen

Konzepte und Aufbau intelligenter Datenagenten.
Moderne Agent-Systeme verstehen und gezielt nutzen.
Informationen strukturiert erfassen, auswerten und bereitstellen.
Generative KI-Funktionen sinnvoll in Datenläufe einbinden.
Prompt-Strukturen für automatisierte Datenprozesse entwickeln.

Voraussetzung
Wer digitale Arbeitsmittel kennt und neugierig auf KI-basierte Prozesse ist, startet ideal in diesen Kurs.

Zielgruppe
Geeignet für alle, die in datenreichen Arbeitsumgebungen effizienter agieren wollen – von der Prozessoptimierung bis zur KI-Integration.

Das Ergebnis: konkrete Fähigkeiten für smarte Datenarbeit und ein klarer Vorteil in automatisierten, KI-gestützten Arbeitsumgebungen.

Kursinhalte

KI-Agenten kennenlernen – Einstieg und Grundlagen

Aufbau und Funktionsweise eines KI-Agenten
Bausteine moderner KI-Agent-Architekturen
Verschiedene Typen und ihre Einsatzbereiche
Praxisübung: No-Code-Werkzeuge und ML-Modelle für Datenagenten

Die Rolle von Datenagenten in modernen KI-Umgebungen

Aufbau und Wirkungsweise von KI-Datenagenten
Unterschied zwischen KI und KI-Datenagent im Vergleich
Strukturelemente moderner Datenagenten
Überblick über verschiedene Datenagenten-Typen
Aktuelle und trendige KI-Datenagenten-Lösungen

Daten strukturiert erfassen und bereitstellen

Planvoller Ablauf in der KI-gestützten Datenerhebung
Verfahren zur gezielten Datenbeschaffung

Datentransformation und Feature-Entwicklung

Aufbereitung und Umstrukturierung von Rohdaten
Relevante Merkmale für KI-Anwendungen entwickeln
Praxisübung: No-Code-Lösung für Vorverarbeitung und Feature-Entwicklung

Maschinelles Lernen gezielt für Datenagenten einsetzen

Grundlagen: ML-Modelle im Datenagenten-Kontext
Geeignete Modelle auswählen und trainieren
Praxisübung: No-Code- und ML-Lösungen für Datenagenten

Verantwortungsvoller Umgang: Ethik, Sicherheit und Datenschutz

Ethische Aspekte beim Einsatz von KI-Datenagenten
Sicherheitsrisiken und Datenschutzanforderungen berücksichtigen

Abschlussprojekt zur Gesamtanwendung

Aufgabe und Ausgangssituation definieren
Lösung entwickeln und umsetzen
Ergebnisse auswerten und weiterentwickeln
Einsatz von No-Code- und ML-Lösungen im Abschlussprojekt

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