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Arnold Oberleiter

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.

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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.

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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
  • Show more
  • Show less

Syllabus

Agent Nr4: Function Calling, Python-Interpreter, Rechner & Text lokal speichern
Zusammenfassung: Wichtige Punkte, die du nicht vergessen solltest
Read more
Fortgeschrittene KI-Agenten: RAG, benutzerdefinierte Tools & Aktionen in Apps
Einleitung und Überblick
Willkommen
Kurs Überblick
Mein Ziel und ein paar Tipps
Erklärung zu den Links
Wichtige Links
Grundlagen: KI-Agenten, LLMs, Function Calling, Vektordatenbanken & Embeddings
Worum geht es in diesem Abschnitt
Was ist eine API?
Was sind KI-Agenten
Tools zum Erstellen von KI-Agenten: Autogen, LangChain, LangGraph, CrewAI & mehr
Was sind LLMs wie ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral usw.
Was ist Function Calling bei LLMs (Werkzeuge bei Agenten)
Vektordatenbanken, Embedding-Modelle & Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Rückblick: Was du bis jetzt gelernt hast
Erstellung deiner ersten KI-Agenten
Was wirst du in diesem Abschnitt lernen?
Flowise lokal mit Node.js betreiben: Installation von Node
Installation von Flowise mit Node.js über den Command Prompt
Das Flowise Interface: Langchain leicht gemacht
Unser erster KI-Agent: Boss, kreativer Schreiber & Titel-Generator
KI-Agent Nr. 2: Social-Media-Strategie & Prompt Engineering für KI-Agenten
KI-Agent Nr. 3: Function Calling, Lead-Recherche im Web & persönliche Mails
Worum geht es in diesem Abschnitt?
RAG KI-Agent: LLMs an deinen Daten trainieren & Inhalte automatisch speichern
Tipps für bessere RAG-Apps: Firecrawl für deine Daten aus Webseiten
RAG mit LlamaIndex & LlamaParse: Datenvorbereitung für PDFs, Docs, CSV & mehr
LlamaParse Update: So einfach kann Markdown sein.
Überblick zu den Custom Tools bei Flowise
Verbinde jede API mit Flowise durch Custom Tools & JavaScript-Funktionen
Custom Tools und Automatisierung von Gmail mit Make
Recap: das hast du gelernt und vermeide diesen Fehler!
KI-Agenten fürs Business: Hosten, Leads einsammeln & verkaufen
Was wirst du hier lernen?
Einsatzmöglichkeiten von KI-Agenten im Business
Beispiel für einen einfachen KI-Agenten zum Verkauf
Externes Hosting von Chatbots für Kunden auf Render
KI-Agenten in Webseiten integrieren oder als eigenständige App nutzen
Standalone-App ansprechender und hübscher gestalten
Chatbot auf der Webseite optisch verbessern & Links integrieren
Leads generieren, Audio-Modelle integrieren & zusätzliche Funktionen
KI-Agenten verkaufen: Marketing, Kundengewinnung, Angebot, Verkauf & Garantie
Zusammenfassung: Wichtige Punkte, die du dir merken musst!
Deinen eigenen KI-Gehilfen erstellen, ähnlich wie Microsoft Copilot
Was lernen wir in diesem Abschnitt?
Python-Code im Überblick: Wie funktioniert unser Assistent?
Visual Studio Code (VS Code) Installation
Installation von Git für Projekte von GitHub
Unser Projekt: Lokaler Microsoft Copilot mit Vision als eigener KI-Agent
Code zum kopieren
Code & Requirements für die Desktop Aufnahme (einfach)
Weitere Tipps, Anwendungsbeispiele, verschiedene Stimmen & Prompts
Sicherheit, API Kosten, Geschwindigkeit & Hardware
Rückblick: Das solltest du nicht vergessen
KI-Agenten mit Open-Source LLMs: Private & unzensierte KI lokal auf deinem PC
Worum geht es in dieser Section?
Vor- und Nachteile von Open-Source LLMs wie Llama3, Mistral & mehr
Ollama installieren und Open-Source LLMs herunterladen
Ein einfacher Open-Source KI-Agent mit Llama 3
Fortgeschrittener Open-Source KI-Agent mit Llama 3: E-Mails beantworten
Sagenhaft schnelle Inferenz mit der Groq-API
Auswahl des richtigen LLM für meinen KI-Agenten
Opensource LLM Update: Llama 3.1 von Meta
Wichtige Punkte, die du dir merken solltest
Probleme, Sicherheit und Copyrights bei KI-Agenten
Jailbreaks: Angriffe auf LLMs mit Prompts
Prompt Injections als Angriff auf LLMs
Data Poisoning
Copyrights & Urheberrechte von generierten Daten der KI-Agenten
Datenschutz für eigene und Kundendaten
Rückblick: Wichtige Punkte, die du dir merken solltest
Wie geht es weiter?
Wie geht es weiter und mein Dankeschön
Bonus

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, 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

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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
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
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
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
Show steps
  • 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
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
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

Career center

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