Design and implement multi-agent AI solutions

Institut: ETC - Enterprise Training Center GmbH
Bereich: Technik, EDV, Telekommunikation
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Kursbeschreibung

Praxisorientiertes Training zum Entwerfen und Implementieren von Multi-Agent-KI-Lösungen mit Microsoft Foundry und Azure. Der Kurs vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse für die Konzeption und Entwicklung von Multi-Agent-KI-Lösungen. Im Mittelpunkt steht der Weg von der logischen Architektur bis zu produktionsfähigen Multi-Agent-Systemen und -Workflows. Dabei lernen Sie, wie verschiedene Agenten, Tools und technische Komponenten strukturiert zusammenspielen und wie sich betriebliche sowie sicherheitsrelevante Anforderungen berücksichtigen lassen. Zu den Schwerpunkten gehören: - Entwerfen und Entwickeln von Multi-Agent-KI-Lösungen mit Microsoft Foundry und Azure - Konzeption der logischen Architektur von Multi-Agent-Lösungen - Aufbau und Integration von Tool-Ökosystemen - Multi-Agent-Orchestrierung - Integration von Überwachungsmechanismen - Sicherheit von Multi-Agent-Lösungen - Governance für Multi-Agent-Systeme - Ausrichtung auf skalierbare und produktionsbereite KI-Lösungen und Workflows Nach diesem Training: - konzipieren und implementieren Sie produktionsreife Multi-Agent-KI-Lösungen in Azure. - orchestrieren Sie KI-Agenten und gestalten deren Aufgabenverteilung und Kommunikation mit A2A. - entwickeln Sie produktionsgerechte Prompting-Strategien und Tool-Ökosysteme mit MCP und Microsoft Foundry. - implementieren Sie fortgeschrittene RAG-Pipelines und Speicherarchitekturen für Multi-Agent-Systeme. - automatisieren Sie die Bereitstellung von Multi-Agent-Systemen mit CI/CD-Pipelines und GitHub Actions. - sichern und steuern Sie Multi-Agent-Systeme mithilfe von Zero-Trust-Prinzipien und geeigneten Governance-Mechanismen. - überwachen und evaluieren Sie Multi-Agent-Lösungen mit OpenTelemetry und geeigneten Evaluierungsframeworks. - optimieren Sie Performance und Kosten produktiver Multi-Agent-Lösungen. - integrieren Sie Human-in-the-Loop-Freigabeprozesse mit Power Automate und Microsoft Teams. - analysieren und beheben Sie Fehler und Incidents in produktiven Multi-Agent-Systemen.
Praxisorientiertes Training zum Entwerfen und Implementieren von Multi-Agent-KI-Lösungen mit Microsoft Foundry und Azure. Der Kurs vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse für die Konzeption und Entwicklung von Multi-Agent-KI-Lösungen. Im Mittelpunkt steht der Weg von der logischen Architektur bis zu produktionsfähigen Multi-Agent-Systemen und -Workflows. Dabei lernen Sie, wie verschiedene Agenten, Tools und technische Komponenten strukturiert zusammenspielen und wie sich betriebliche sowie sicherheitsrelevante Anforderungen berücksichtigen lassen. Zu den Schwerpunkten gehören: - Entwerfen und Entwickeln von Multi-Agent-KI-Lösungen mit Microsoft Foundry und Azure - Konzeption der logischen Architektur von Multi-Agent-Lösungen - Aufbau und Integration von Tool-Ökosystemen - Multi-Agent-Orchestrierung - Integration von Überwachungsmechanismen - Sicherheit von Multi-Agent-Lösungen - Governance für Multi-Agent-Systeme - Ausrichtung auf skalierbare und produktionsbereite KI-Lösungen und Workflows Nach diesem Training: - konzipieren und implementieren Sie produktionsreife Multi-Agent-KI-Lösungen in Azure. - orchestrieren Sie KI-Agenten und gestalten deren Aufgabenverteilung und Kommunikation mit A2A. - entwickeln Sie produktionsgerechte Prompting-Strategien und Tool-Ökosysteme mit MCP und Microsoft Foundry. - implementieren Sie fortgeschrittene RAG-Pipelines und Speicherarchitekturen für Multi-Agent-Systeme. - automatisieren Sie die Bereitstellung von Multi-Agent-Systemen mit CI/CD-Pipelines und GitHub Actions. - sichern und steuern Sie Multi-Agent-Systeme mithilfe von Zero-Trust-Prinzipien und geeigneten Governance-Mechanismen. - überwachen und evaluieren Sie Multi-Agent-Lösungen mit OpenTelemetry und geeigneten Evaluie…
Beginn
02.11.2027
Ende
05.11.2027
Uhrzeit
ca 09:00 - 16:00 Uhr
Dauer
28.0 LE
Ort
ETC-Wien
Weitere Termine Standort Kosten
14.12.2026 - 17.12.2026 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
14.12.2026 - 17.12.2026 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
22.02.2027 - 25.02.2027 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
22.02.2027 - 25.02.2027 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
18.05.2027 - 21.05.2027 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
18.05.2027 - 21.05.2027 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
09.08.2027 - 12.08.2027 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
09.08.2027 - 12.08.2027 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
02.11.2027 - 05.11.2027 (zum Kurs) ETC-Wien € 2.535
exkl. 20% MwSt
E-Mail
info@etc.at
Kontakt
Mathias Leiner
Ort
ETC - Enterprise Training Center
Straße
Modecenterstrasse 22/Office 4
PLZ
1030
Ort
Wien
Land
Österreich
Bundesland
Wien
Tel
+431533 17 77-99
Fax
+431533 17 77-85
Für eine erfolgreiche Teilnahme empfehlen wir folgende Kenntnisse: - Praxiserfahrung in der Softwareentwicklung - idealerweise mit Python oder C# - Grundkenntnisse in Microsoft Azure und cloudbasierten Lösungsarchitekturen - Verständnis von generativer KI, Prompt Engineering und RAG - Erste Erfahrung mit der Entwicklung oder Integration von KI-Anwendungen und APIs - Grundkenntnisse in Git, Sicherheit sowie Monitoring Erfahrungen mit Microsoft Foundry, Azure AI Search, Cosmos DB, GitHub Actions oder KI-Agenten sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung. Entscheidend ist ein solides technisches Verständnis und die Bereitschaft, sich mit fortgeschrittenen Multi-Agent-Architekturen auseinanderzusetzen.
Zielgruppe
Dieses Training richtet sich an Fachleute auf Expertenniveau, die bereits mit dem Entwurf, der Entwicklung und Optimierung skalierbarer und produktionsbereiter Multi-Agent-KI-Systeme, -Lösungen und -Workflows befasst sind. Dazu zählen insbesondere: - KI-Techniker*innen - KI-Edge-Techniker*innen - Entwickler*innen - Lösungsarchitekt*innen - Fachleute, die mit Machine-Learning-Ingenieur*innen, Plattformingeneur*innen, Data Scientists und weiteren technischen sowie geschäftlichen Stakeholder*innen an Multi-Agent-Lösungen arbeiten.
Kosten
€ 2.535
exkl. 20% MwSt
Kursnummer
AI-500T00

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