Kursüberblick
Dieser Kurs vermittelt technischen Fachkräften und Cloud-Architekten die erforderlichen Fachkenntnisse, um autonome KI-Agenten in Unternehmensumgebungen in großem Maßstab bereitzustellen, zu verwalten und zu optimieren. Er behandelt die grundlegende Taxonomie und den Betriebslebenszyklus agentenbasierter KI, Entwurfsmuster für Multi-Agenten-Systeme, Governance- und Sicherheitsrahmenwerke für Unternehmen sowie fortgeschrittene Full-Stack-Bewertungskennzahlen.
Die Teilnehmer lernen, wie sie Google Cloud-Dienste wie die Gemini Enterprise Agent Platform, Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot und Spanner Graph nutzen können, um sichere, skalierbare und kosteneffiziente autonome Multi-Agenten-Systeme aufzubauen, die den geschäftlichen Nutzen steigern und gleichzeitig betriebliche, identitätsbezogene und wirtschaftliche Risiken mindern.
Zielgruppe
Lösungsarchitekten, leitende KI-Ingenieure und Technologieführer mit technischem Fachwissen im Bereich Cloud-Infrastruktur, die den Aufbau, die Skalierung und die Steuerung autonomer Multi-Agenten-Flotten in einem Unternehmensumfeld planen.
Voraussetzungen
Kenntnisse der Google Cloud-Kernservices, der grundlegenden Konzepte der KI sowie der Standard-APIs für Modelle.
Kursziele
- Analysieren Sie die Betriebslandschaft einer Organisation und bestimmen Sie deren aktuelle Position im 5-stufigen Reifegradmodell für KI-Autonomie.
- Entwerfen Sie skalierbare Multi-Agenten-Architekturen unter Verwendung von Entwurfsmustern.
- Wenden Sie die 12 unverzichtbaren Governance-Kompetenzen für autonome Systeme an, um die mit autonomen Systemen verbundenen Risiken zu mindern.
- Die Leistung der Agenten anhand von Kennzahlen für mehrstufige Verläufe bewerten und eine FinOps-Optimierungsstrategie formulieren
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