KI-Agenten: Automation & Business mit LangChain & LLM Apps from Udemy

KI-Agenten sind in aller Munde, doch kaum jemand weiß, was sie sind und noch weniger, wie man sie verwendet.

Tools wie CrewAI, Autogen, BabyAGI, LangChain, LangGraph usw. klingen komplexer, als sie sind.

Bist du bereit, die Feinheiten von KI-Agenten zu meistern und ihr volles Potenzial zur Automatisierung von Prozessen und zum Verkauf maßgeschneiderter Lösungen zu nutzen?

Dann ist dieser Kurs für dich.

Tauche ein in 'KI-Agenten: Automation & Business durch LangChain Apps'—wo du die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte von KI-Agenten und LLMs, ihre Architekturen und praktischen Anwendungen erforschen wirst. Verändere dein Verständnis und deine Fähigkeiten, um die Führung in der KI-Revolution zu übernehmen.

Dieser Kurs ist perfekt für Entwickler, Datenwissenschaftler, KI-Enthusiasten und alle, die an der Spitze der Technologie von KI-Agenten und LLMs stehen möchten. Egal ob du KI-Agenten erstellen, deren Automatisierung perfektionieren oder maßgeschneiderte Lösungen verkaufen möchtest, dieser Kurs bietet dir das umfassende Wissen und die praktischen Fähigkeiten, die du benötigst.

Was dich in diesem Kurs erwartet:

Umfassendes Wissen über KI-Agenten und LLMs:

Grundlagen von KI-Agenten und LLMs: Einführung in KI-Agenten wie Autogen, Langchain, LangGraph, LangFlow, CrewAI, BabyAGI & deren LLMs (GPT-4o, Claude, Gemini, Llama & mehr).
Tools und Techniken: Nutzung von LangChain, LangGraph und anderen Tools zur Erstellung von KI-Agenten.
Function Calling und Vektordatenbanken: Verständnis von Function Calling und der Nutzung von Vektordatenbanken sowie Embedding-Modellen.

Erstellung und Einsatz von KI-Agenten:

Installation und Nutzung von Flowise mit Node: Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Installation und Nutzung von Flowise.
Erstellung und Einsatz von KI-Agenten für verschiedene Aufgaben: Entwicklung von kreativen Schreibern, Social-Media-Strategen und Function Calling Agenten.

Fortgeschrittene Techniken für KI-Agenten:

RAG KI-Agenten: Training von LLMs an eigenen Daten und automatische lokale Speicherung von Texten.
Datenvorbereitung und Integration: Nutzung von LlamaIndex, LlamaParse und anderen Tools zur Datenvorbereitung und Integration in Flowise.
API-Verbindung und Automatisierung: Verbindung von APIs und Automatisierung mit JavaScript, Python und Make.

KI-Agenten im Geschäftsumfeld:

Einsatzmöglichkeiten und Integration: Hosting und Integration von KI-Agenten in Webseiten oder als eigenständige Apps.
Generierung von Leads und Marketing: Strategien zur Generierung von Leads und zum Verkauf von KI-Agenten.

Erstellung eines eigenen KI-Assistenten:

Python-Code und Installation: Entwicklung eines lokalen Microsoft Copilot ähnlichen KI-Agenten mit Vision und Python.
Nutzung von VS Code und Git: Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Installation und Nutzung von VS Code und Git.

KI-Agenten mit Open-Source LLMs:

Vor- und Nachteile von Open-Source LLMs: Nutzung und Installation von Open-Source LLMs wie Llama 3.
Installation und Verwendung von Ollama mit Llama 3.1 und anderen Open-Source LLMs.
Erstellung von Open-Source KI-Agenten: Entwicklung einfacher und fortgeschrittener Open-Source KI-Agenten.

Probleme, Sicherheit und Copyrights bei KI-Agenten:

Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutz: Verstehen von Jailbreaks, Prompt Injections und Data Poisoning.
Copyrights und Datenschutz: Umgang mit Urheberrechten und Datenschutz für generierte Daten der KI-Agenten.

Praktische Anwendungen und API-Integration:

API-Grundlagen und Integrationsfähigkeiten: Nutzung der OpenAI API, Google API und mehr für verschiedene Anwendungen.
Entwicklung von KI-Apps: Erstellung von Apps mit Whisper, GPT-4 und mehr.

Innovative Werkzeuge und Agenten:

Überblick zu Microsoft Autogen und CrewAI.
Implementierung von Flowise: Integration von Flowise mit Funktionsaufrufen und Open-Source LLMs als Chatbot.

Nutze die Kraft der KI-Agenten und LLM-Technologie, um Lösungen zu entwickeln und dein Verständnis ihrer Anwendungen zu erweitern.

Am Ende von 'KI-Agenten: Automation & Business durch LangChain Apps' wirst du ein ganzheitliches Verständnis von KI-Agenten und LLMs haben und die Fähigkeiten besitzen, sie für verschiedene Zwecke zu nutzen. Wenn du bereit bist, dich an die Spitze dieser technologischen Revolution zu stellen, ist dieser Kurs genau das Richtige für dich.

Melde dich noch heute an und werde ein Experte für KI-Agenten und große Sprachmodelle.

What's inside

Learning objectives

Grundlagen von ki-agenten wie autogen, langchain, langflow, flowise langgraph crewai, babyagi & mehr
Grundlagen von llms wie chatgpt, claude, gemini, llama, mistral & mehr
Funktion calling bei llms
Alles zu vektordatenbanken, embedding-modelle & retrieval-augmented generation (rag)
Erstellung von ki-agenten für die automatisierung von content, mails, lead-recherche & mehr
Installation und betrieb von flowise mit node
Function calling für externe apis, python-interpreter, rechner, gmail, serper, make & mehr
Rag ki-agent: training an eigenen daten & automatische speicherung
Datenvorbereitung für rag: pdfs, docs, csv & mehr mit llamaindex & llamaparse
Integration und automatisierung von custom tools in flowise
Api-verbindung und automatisierung mit javascript und make

Ki-agenten im business: angebot, preis, verkauf, kundengewinnung
Marketingstrategien für den verkauf von ki-agenten
Integration von ki-agenten in webseiten oder als eigenständige apps
Installation von vs code und git
Lokaler microsoft copilot mit vision als ki-agent in python
Ki-agenten mit open-source llms: ollama, llama 3.1 & mehr
Auswahl des passenden llm für den ki-agenten
Probleme, sicherheit und copyrights bei ki-agenten
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Grundlagen von ki-agenten wie autogen, langchain, langflow, flowise langgraph crewai, babyagi & mehr
Grundlagen von llms wie chatgpt, claude, gemini, llama, mistral & mehr
Funktion calling bei llms
Alles zu vektordatenbanken, embedding-modelle & retrieval-augmented generation (rag)
Erstellung von ki-agenten für die automatisierung von content, mails, lead-recherche & mehr
Installation und betrieb von flowise mit node
Function calling für externe apis, python-interpreter, rechner, gmail, serper, make & mehr
Rag ki-agent: training an eigenen daten & automatische speicherung
Datenvorbereitung für rag: pdfs, docs, csv & mehr mit llamaindex & llamaparse
Integration und automatisierung von custom tools in flowise
Api-verbindung und automatisierung mit javascript und make
Ki-agenten im business: angebot, preis, verkauf, kundengewinnung
Marketingstrategien für den verkauf von ki-agenten
Integration von ki-agenten in webseiten oder als eigenständige apps
Installation von vs code und git
Lokaler microsoft copilot mit vision als ki-agent in python
Ki-agenten mit open-source llms: ollama, llama 3.1 & mehr
Auswahl des passenden llm für den ki-agenten
Probleme, sicherheit und copyrights bei ki-agenten
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Syllabus

Agent Nr4: Function Calling, Python-Interpreter, Rechner & Text lokal speichern

Zusammenfassung: Wichtige Punkte, die du nicht vergessen solltest

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Taught by Arnold Oberleiter, who are experts in this field

Examines AI agents and LLMs, which are highly relevant to modern technology

Develops skills for creating and deploying AI agents in business settings, such as lead generation and marketing

Taught through a mix of videos, readings, discussions, and interactive materials

Covers various topics related to AI agents and LLMs, including their architectures, applications, and ethical implications

Requires students to come in with some background knowledge in computer science and programming

Reviews summary

Ki-agenten: praxis & business mit llms

Laut Kursbeschreibung und Lehrplan bietet dieser Kurs eine umfassende Einführung in KI-Agenten und LLMs, die sowohl Grundlagen als auch fortgeschrittene Techniken abdeckt. Lernende können erwarten, praktische Fähigkeiten im Umgang mit LangChain, Flowise und Open-Source LLMs wie Llama 3 zu erwerben. Ein starker Fokus liegt auf der Automatisierung von Geschäftsprozessen und der Monetarisierung von KI-Agenten, einschließlich Strategien für Hosting und Vertrieb. Der Kurs verspricht hands-on Projekte zur Erstellung verschiedener Agenten und geht auf wichtige Sicherheits- und Copyright-Aspekte ein, was ihn für berufstätige Entwickler und Datenwissenschaftler besonders relevant macht. Es scheint eine fundierte Basis für die praktische Anwendung zu legen.

Adressiert wichtige Themen wie Datenschutz, Sicherheit und lokale Modelle.

"Ich fand es wichtig, dass auch Themen wie Jailbreaks, Prompt Injections und Copyright behandelt werden."

"Die Möglichkeit, Open-Source LLMs wie Llama 3 lokal zu nutzen, ist ein großer Vorteil für Privatsphäre und Kosten."

"Der Kurs zeigt, wie man mit Ollama und privaten LLMs arbeitet, was mir mehr Kontrolle gibt."

Zeigt Wege auf, KI-Agenten kommerziell zu nutzen und zu verkaufen.

"Der Abschnitt über Marketing und Verkauf von KI-Agenten war für mich ein echter Mehrwert."

"Ich lernte, wie man Agenten hostet und in Webseiten integriert, was wichtig für Business-Anwendungen ist."

"Die Einblicke in die Lead-Generierung und Preisgestaltung sind einzigartig für einen technischen Kurs."

Starker Fokus auf praktische Implementierung und reale Anwendungen.

"Die hands-on Übungen mit Flowise und Python sind sehr hilfreich für die direkte Umsetzung."

"Ich konnte direkt meine ersten KI-Agenten bauen und verstehen, wie sie funktionieren."

"Die Beispiele zur Automatisierung und Lead-Generierung sind praxisnah und inspirierend."

Bietet ein breites Spektrum an Themen von Grundlagen bis Fortgeschritten.

"Ich schätze die umfassende Einführung in verschiedene KI-Agenten wie LangChain, Autogen und CrewAI."

"Der Kurs deckt wirklich alles ab, von LLM-Grundlagen über RAG bis hin zu Function Calling und APIs."

"Mir gefällt, dass sowohl technische Aspekte als auch Geschäftsmodelle behandelt werden."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in KI-Agenten: Automation & Business mit LangChain & LLM Apps with these activities:

Erkunde Flowise für die Erstellung von KI-Agenten

Show steps

Flowise ist eine wertvolle Plattform für die Erstellung von KI-Agenten. Diese Anleitung führt dich durch die Grundlagen und hilft dir, schnell loszulegen.

Show steps

Finde eine Anleitung oder einen Kurs zu Flowise
Installiere Flowise und richte es ein
Erstelle einen einfachen KI-Agenten mit Flowise

Organisiere deine Notizen und Materialien

Show steps

Die Organisation deiner Notizen und Materialien hilft dir, den Überblick über die im Kurs behandelten Konzepte zu behalten und den Lernstoff besser zu verstehen.

Show steps

Erstelle ein System zur Organisation deiner Notizen
Gehe deine Notizen und Materialien durch und organisiere sie nach Themen
Erstelle eine Zusammenfassung der wichtigsten Konzepte

Übe Function Calls mit verschiedenen LLMs

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Durch das Üben von Function Calls mit verschiedenen LLMs kannst du dein Verständnis der Mechanik hinter der Kommunikation mit KI-Agenten stärken.

Browse courses on Function Calling

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Erstelle eine Liste mit Eingabeaufforderungen für Function Calls
Führe Function Calls mit verschiedenen LLMs aus und untersuche die Ergebnisse
Analysiere die Unterschiede und Ähnlichkeiten in den Antworten der LLMs

Two other activities

Expand to see all activities and additional details

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Erstelle deinen eigenen KI-Agenten von Grund auf

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Ein eigener Aufbau eines KI-Agenten hilft dir nicht nur, die grundlegenden Konzepte zu verstehen, sondern stärkt auch deine Fähigkeiten im Umgang mit LLMs und der Entwicklung von Anwendungen.

Show steps

Entscheide dich für eine Sprache und ein Framework
Wähle ein LLM aus und richte es ein
Erstelle einen einfachen KI-Agenten mit grundlegenden Funktionen
Erweitere deinen Agenten mit zusätzlichen Funktionen

Schreibe einen Blogbeitrag über eine KI-Anwendung

Show steps

Das Schreiben eines Blogbeitrags hilft dir, dein Verständnis von KI-Anwendungen zu vertiefen und deine Erkenntnisse mit anderen zu teilen.

Show steps

Wähle ein Thema für deinen Blogbeitrag
Recherchiere und sammle Informationen zu deinem Thema
Erstelle einen Gliederung für deinen Blogbeitrag
Schreibe den ersten Entwurf deines Blogbeitrags

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