Einführung in multimodale AI Agents und Tool Use

Die nächste Evolutionsstufe der künstlichen Intelligenz geht über Text hinaus. Multimodale Agents können nun Bilder analysieren, komplexe Dokumente lesen und mithilfe externer Tools Aktionen ausführen. In diesem grundlegenden schriftlichen Kurs lernen Sie, wie Sie AI Agents entwerfen und bauen, die visuelle und textuelle Daten gleichzeitig verarbeiten. Sie beginnen mit den Kernkonzepten von agentic AI und Vision-Language-Modellen und gehen dann zu praktischen Implementierungsstrategien für die Dokumentenextraktion, Screenshot-Analyse und dynamisches Tool calling über. Was Sie lernen werden: - Verstehen der grundlegenden Terminologie von multimodaler AI und agentic Workflows. - Verarbeiten und Extrahieren strukturierter Daten aus Bildern, Screenshots und komplexen Dokumenten. - Implementieren moderner Tool calling-Muster, damit Ihre Agents mit externen Systemen interagieren können. - Anwenden von Prompt Engineering-Techniken, die speziell für Vision-Language-Aufgaben entwickelt wurden. - Erkunden grundlegender Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Konzepte für den Umgang mit multimodalen Daten. - Entwerfen robuster Agent-Architekturen, die mehrstufiges Reasoning souverän bewältigen. Der Kurs beginnt mit der Festlegung wesentlicher Definitionen und der Basisarchitektur multimodaler Systeme. Von dort aus lesen Sie schrittweise schriftliche Tutorials und Code-Snippets, um Ihre eigenen Dokumenten- und Vision-Processing-Agents zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und Entwickler, die neu im Bereich AI Agents sind; es sind keine Vorkenntnisse in Machine Learning erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Bau der nächsten Generation intelligenter, aktionsorientierter AI Agents.