Detaillierter Kursinhalt
Modul 1 – Der Wandel hin zur Eigenverantwortung
Themen:
- 1. Die Säulen und die Steuerung
- 2. Die architektonischen Reibungskräfte
- 3. Die Skala zur Messung der Selbstständigkeit
Ziele:
- Analysieren Sie die „Agency Gap“, indem Sie die funktionale Schnittstelle zwischen logischem Denken, Gedächtnis und Werkzeugen mit der Datenverwaltung untersuchen, um von Track A (Chat) zu Track B (Mitarbeiter) zu gelangen.
- Ermitteln Sie die vier technischen Hindernisse (Integration, Statelessness, Latenz und Governance), die eine Skalierung von KI-Pilotprojekten in die Produktion verhindern.
- Bewerten Sie die Infrastrukturbereitschaft anhand der Reifegradskala L1–L5, um Investitionen in die „befestigte Straße“ für die Autonomie der Stufe 4+ zu priorisieren.
Aktivitäten:
- 1 Anwendungsfall
- 2 Fallstudien
- 1 Demo
Modul 2 – Der Bau der „gepflasterten Straße“
Themen:
- 1. Referenz-Stack und Tool-Archetypen
- 2. Leitfaden zur Speicherauswahl
- 3. Orchestrierungsmuster für Multi-Agenten-Systeme
- 4. Der Lebenszyklus einer asphaltierten Straße
Ziele:
- Setzen Sie das Vertex AI SDK und die Vertex AI Reasoning Engine ein, um die Bereitstellung von Agenten zu standardisieren und den persistenten Konversationsstatus zu verwalten.
- Bewerten Sie die Vor- und Nachteile von AlloyDB und Vertex AI Vector Search, um die optimale Speicherschicht für metadatenintensive bzw. hochskalierbare Agenten auszuwählen.
- Wenden Sie bestimmte Orchestrierungsmuster (Hub-and-Spoke, Linear Relay oder Parallel Critic) an, um komplexe, abteilungsübergreifende Ziele zu verwalten.
- Entwerfen Sie einen Einsatzpfad für Agenten von der Sandbox bis zur zertifizierten Produktionsumgebung, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur vor dem autonomen Handeln bereitgestellt wird.
Aktivitäten:
- 4 Demos
Modul 3 – Der autonome Perimeter
Themen:
- 1. Bedrohungsmodellierung für agentenbasierte Systeme
- 2. Identitätshierarchie und Anmeldedaten
- 3. Die Grenze verteidigen: Modellrüstung
- 4. Verantwortungsvolle KI & Human-in-the-Loop
Ziele:
- Wenden Sie agentenbasierte Bedrohungsmodellierung an, um Risiken wie „Indirect Prompt Injection“ und „Tool-Chaining“-Exploits zu identifizieren und zu mindern.
- Wenden Sie mithilfe von Workload Identity Federation ein dreistufiges Identitätsmodell an, um das Prinzip der „geringstmöglichen Berechtigungen“ für autonome Mitarbeiter sicherzustellen.
- Setzen Sie Model Armor als Echtzeit-Sicherheitsproxy ein, um schädliche Eingaben zu filtern und sensible Ausgabedaten zu schwärzen.
- Analyse der Anforderungen an eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung, um Rechenschaftspflicht, Rückverfolgbarkeit und „Human-in-the-Loop“-Kontrollpunkte in den autonomen Perimeter zu integrieren.
Aktivitäten:
- 1 Anwendungsfall
- 4 Demos
Modul 4 – Autonomie erhalten
Themen:
- 1. Infrastruktur-ROI
- 2. Der GenAIOps-Lebenszyklus
- 3. Die Innovationsernte
Ziele:
- Analysieren Sie den ROI der Plattform, indem Sie den Fokus von „Vanity Metrics“ auf Infrastruktur-Nutzungsquoten und die Wiederverwendbarkeit von Komponenten verlagern, um den Wert der „gepflasterten Straße“ zu belegen.
- Führen Sie einen kontinuierlichen Feedback-Kreislauf unter Verwendung von Golden Datasets und Argumentationsverläufen ein, um „Argumentationsabweichungen“ zu erkennen und zu beheben.
- Wenden Sie die „Innovation Harvest“-Methodik an, um erfolgreiche, isolierte Tools zu globalen, zertifizierten Gemini Enterprise-Ressourcen auszubauen.
Aktivitäten:
- 1 Anwendungsfall
- 1 Demo
Modul 5 – Zusammenfassung und Quiz
Themen:
- Wiederholung der Kernkonzepte
Ziele:
- Überprüfen Sie das Verständnis der Kernkonzepte des Kurses anhand von szenariobasierten Fragen.
Aktivitäten:
- 5 szenariobasierte Multiple-Choice-Fragen.