AZ-2005 Develop AI agents using Azure OpenAI and the Semantic Kernel SDK

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In diesem Kurs tauchst du tief in die Welt der Künstlichen Intelligenz ein und erfährst, wie du moderne KI-Modelle von Azure OpenAI nutzen kannst, um intelligente und effiziente Agenten zu erstellen. Wir zeigen dir Schritt für Schritt, wie du das Semantic Kernel SDK einsetzt, um deine KI-Modelle zu integrieren und zu erweitern.

Was dich erwartet:

  • Einführung in Azure OpenAI: Verstehe die Grundlagen von Azure OpenAI und lerne, wie du die verschiedenen KI-Modelle für deine Projekte nutzen kannst.
  • Einführung in das Semantic Kernel SDK: Erfahre, wie du das SDK installierst, konfigurierst und effektiv einsetzt, um deine KI-Agenten zu entwickeln.
  • Praktische Anwendungen: Arbeite an realen Beispielen und Projekten, um deine Fähigkeiten zu vertiefen und KI-Agenten zu erstellen, die konkrete Aufgaben lösen.
  • Best Practices und Tipps: Lerne, wie du die Leistung deiner KI-Agenten optimieren und Herausforderungen meistern kannst.

Egal, ob du ein erfahrener Entwickler bist oder gerade erst in die Welt der KI einsteigst, dieser Kurs bietet dir die nötigen Werkzeuge und Kenntnisse, um deine Projekte erfolgreich umzusetzen. Mach dich bereit, die Zukunft der Künstlichen Intelligenz mitzugestalten!
 

Kursinhalte
  • Den Zweck des Semantic Kernel verstehen
  • Verständnis der Grundlagen des Promptens
  • Erlernen von Techniken für effektivere Prompts
  • Verstehen des Zwecks von Semantic Kernel Plugins
  • Verwendung vorgefertigter Plugins mit Hilfe des Semantic Kernel
  • Erstellen von eigenen Plugins
  • Verständnis der nativen Funktionen im Semantic Kernel SDK
  • Native Funktions-Plugins erstellen
  • Kombination von Prompts mit nativen Funktionen
  • Planer im Semantic Kernel SDK verstehen
  • Verwendung von Planern zur Automatisierung von Funktionsaufrufen
  • Optimierung von Planern
  • Verwendung des Semantic Kernel SDK zum automatischen Aufrufen von Funktionen
  • Erstellung von Plugins für den Semantic Kernel
  • Erstellung von Prompts, um dem großen Sprachmodell LLM die besten Antworten zu entlocken
  • Manipulation von LLM-Antworten, um die Ausführung von Code zu steuern
  • Automatisches Aufrufen der richtigen Plugins zur Erfüllung von Aufgaben