AI+ Context Engineering™ – eLearning (Prüfung inklusive)

AI+ Context Engineering™ – eLearning (Prüfung inklusive)

Beherrschen Sie kontextbewusste KI-Systeme mit AI+ Context Engineering™

Erweitern Sie Ihre KI-Kompetenzen über das einfache Prompting hinaus, um produktionsreife, kontextbewusste KI-Lösungen zu entwerfen, zu bauen und bereitzustellen. Diese Zertifizierung vermittelt Ihnen, wie Sie robuste Kontext-Pipelines erstellen, Speicher und Tools verwalten und skalierbare KI-Systeme entwickeln, die präzise, zuverlässig und effizient in realen Arbeitsabläufen arbeiten. Sie erwerben praktische Fähigkeiten in Retrieval-Augmented Generation (RAG), Vektordatenbanken, sicherer Unternehmensintegration, Multi-Agenten-Orchestrierung und No-Code-Kontext-Workflows — und sind bereit, die nächste Welle der KI-Innovation in Unternehmensumgebungen anzuführen.

Beherrschen Sie AI+ Context Engineering für produktionsreife KI-Systeme

• Kontextstrategie & Systemdesign: Lernen Sie, fortschrittliche Kontext-Frameworks zu gestalten, die über einfaches Prompting hinausgehen, Anweisungen, Speicher, Tools und Wissen effektiv verwalten und konsistente KI-Leistung über Sitzungen und Workflows gewährleisten.

• Entwicklung kontextbewusster KI-Lösungen: Entwickeln Sie praktische Expertise in der Erstellung von Kontext-Pipelines, RAG-Architekturen und intelligenten Speichersystemen, die präzise, fundierte und kosteneffiziente Ergebnisse liefern.

• Kontextoptimierung & Kontrolle: Wenden Sie das Write-Select-Compress-Isolate (W-S-C-I)-Framework an, um Relevanz zu steigern, Halluzinationen zu minimieren, Token-Effizienz zu managen und KI-Systeme sicher zu skalieren.

• Sichere Unternehmensintegration: Lernen Sie, KI verantwortungsvoll in Unternehmensumgebungen einzusetzen, unter Nutzung von rollenbasierten Zugriffsrechten, Compliance-Schutzmaßnahmen, sicherem Speicherhandling und nahtloser Kontext-Orchestrierung.

• Design zukunftsfähiger Agenten & Workflows: Bereiten Sie sich auf fortgeschrittene KI-Einsätze vor, indem Sie Multi-Agenten-Ökosysteme, automatisierte Workflows und skalierbare, kontextgesteuerte Architekturen entwickeln, die auch bei technologischem Wandel zuverlässig bleiben.

Warum diese Zertifizierung wichtig ist

• Über einfaches Prompting hinausgehen: Erlernen Sie, wie Anweisungen, Tools, Speicher und Systemzustände strukturiert werden, um verlässliches KI-Verhalten zu gewährleisten.

• Produktionsreife Lösungen bauen: Entwerfen und implementieren Sie RAG-gesteuerte Kontext-Pipelines, die Halluzinationen minimieren und die Genauigkeit der Ausgaben verbessern.

• Skalieren mit Präzision und Effizienz: Nutzen Sie fortgeschrittene Auswahl- und Komprimierungstechniken zur Optimierung des Token-Einsatzes, Reduzierung von Latenzen und Verbesserung der Systemleistung.

• Unternehmensgerechte Compliance ermöglichen: Implementieren Sie PII-Schutzmaßnahmen, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Konfliktlösungsstrategien für eine sichere und regelkonforme KI-Bereitstellung.

• Ein praxisnahes Capstone-Projekt: Abschließen eines Multi-Agenten-Projekts mit n8n, inklusive intelligenter Weiterleitung, Berechnungen und policy-gesteuerter RAG-Integration.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien in Englisch

• Mittelstufe (Kategorie: AI+ Professional)

• 1 Jahr Plattformzugang, 24/7

• 8 Stunden Video-Lektionen & Multimedia-Ressourcen

• 16 Stunden empfohlene Lernzeit

• eBooks, Hörbücher, Podcasts

• Quiz, Assessments und Kursressourcen

• Online-Prüfung mit Überwachung, inkl. einem kostenlosen Wiederholungsversuch

• Zertifikat über erfolgreiche Teilnahme

Werkzeuge, die behandelt werden:

• LangChain & LangGraph

• LlamaIndex

• Vektordatenbanken (Pinecone, Chroma)

• n8n, Zapier, Make.com

• Embedding-Modelle und RAG-Pipelines

• No-Code-Automatisierungsplattformen

• Unternehmensdaten- und API-Integrationen

Lernziele

• Grundlagen des Context Engineering (über Prompting hinaus): Lernen Sie, Kontext dynamisch zur Laufzeit zu steuern, Anweisungen, Speicher, Tools und Systemzustände strukturiert zu verwalten, um zuverlässige KI-Leistungen zu gewährleisten.

• Kontextoptimierung mit dem W-S-C-I Framework: Prinzipien von Write, Select, Compress, Isolate anwenden, um Relevanz, Genauigkeit, Effizienz und Sicherheit in produktionsreifen KI-Umgebungen zu steigern.

• Memory-Architekturen für KI entwerfen: Kurz- und Langzeitspeicher effektiv aufbauen mithilfe von Vektordatenbanken, Zusammenfassungsmethoden und Feedbackmechanismen zur Unterstützung von Personalisierung, Kontinuität und komplexem Reasoning.

• RAG & Grounded AI: Zuverlässige KI-Anwendungen durch RAG-Pipelines, Embedding-Modelle und Vektordatenbanken entwickeln, um Halluzinationen zu reduzieren und überprüfbare, domänenspezifische Antworten zu liefern.

• End-to-End Kontext-Pipelines & Orchestrierung: Umfassende Workflows erstellen – von Benutzeranfrage über Retrieval, Komprimierung, Antwortgenerierung bis zur Speicheraktualisierung – unter Nutzung von Tools wie LangChain, LangGraph und LlamaIndex.

Zielgruppe

• KI-Ingenieure & LLM-Entwickler: Für Praktiker, die über das einfache Prompting hinaus produktionsreife, kontextbewusste KI-Systeme mit RAG, Speicherframeworks, Tools und Orchestrierungsstrategien entwickeln wollen.

• Produktmanager & KI-Architekten: Für Profis, die zuverlässige KI-Funktionen liefern und tiefes Verständnis für Kontext-Pipelines, Grounding-Techniken, Kostenmanagement und Systemdesign benötigen.

• Daten- & Plattform-Ingenieure: Für Entwickler, die mit Vektordatenbanken, Embeddings, Retrieval-Systemen und KI-Infrastruktur arbeiten und skalierbare, effiziente Kontextarchitekturen entwerfen wollen.

• Enterprise- & Lösungsarchitekten: Für Architekten, die KI in regulierten oder groß angelegten Umgebungen einsetzen, bei denen Sicherheit, Compliance, Kostenoptimierung und Multi-Agenten-Koordination entscheidend sind.

• KI-Berater & technische Führungskräfte: Für Berater, die KI-Einführungen begleiten und verstehen möchten, warum Context Engineering – nicht nur die Modellauswahl – der entscheidende Unterschied in modernen KI-Systemen ist.

• Fortgeschrittene No-Code & Automatisierungsentwickler: Für Profis, die Plattformen wie n8n, Make oder Zapier nutzen, um zuverlässige KI-Workflows und agentenbasierte Systeme ohne Backend-Entwicklung zu erstellen.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Programmierung (Python, Java oder vergleichbar)

• Basiswissen in KI und maschinellem Lernen

• Erfahrung in Datenverarbeitung und Vorverarbeitung

• Grundverständnis von IoT-Systemen

• Grundkenntnisse in Cloud-basierten KI-Tools und Services

Prüfungsdetails

• Dauer: 90 Minuten

• Bestehensgrenze: 70 % (35/50)

• Format: 50 Multiple-Choice/Multiple-Response-Fragen

• Durchführung: Online, überwachte Prüfung (flexible Terminwahl)

• Sprache: Englisch

Kursinhalte

Modul 1: Grundlagen des Context Engineering

• Einführung in Context Engineering über traditionelles Prompting hinaus

• Übergang von einfachen Prompts zu vollständigen Kontext-Pipelines

• Kernkomponenten: Anweisungen, Wissen, Tools, Systemzustand

• Kurzzeit- vs. Langzeitgedächtnis in LLM-basierten Systemen

• Vorteile: Grounding, Relevanz, Kontinuität, Kosteneffizienz

• Use Case: Kontextsensitive KI-Reiseassistenz

• Hands-on: Systemanweisungen und Speicherzustände für rollenbasierten KI-Agenten

Modul 2: Kontextmanagement-Frameworks & Methoden

• W-S-C-I Framework: Write, Select, Compress, Isolate

• WRITE: Agentenidentität, Persona, Guardrails, Zustandskontrolle

• SELECT: Hochpräzises Retrieval & Metadatenfilterung

• COMPRESS: Zusammenfassung, Token-Optimierung, Auto-Kompaktierung

• ISOLATE: Grenzen für Sicherheit, Fokus & Schutz des Kontexts

• Fortgeschrittene Retrieval-Strategien: Hybrid Search & semantisches Chunking

• Case Study: Memory-Systeme in ChatGPT und Claude

• Hands-on: Kontextauswahl & Komprimierung mit LangChain oder LlamaIndex

Modul 3: Kontext-Pipelines, RAG & Grounded AI Architektur

• Design der vollständigen Kontext-Pipeline: Input → Retrieval → Komprimierung → Assembly → Antwort → Update

• Vertiefung in RAG-Systeme

• Arbeit mit Vektordatenbanken (Pinecone, Chroma) und Embedding-Modellen

• Erkennen von Grounding-Fehlern: Halluzinationen, Context Poisoning, Ablenkung

• Mitigationstechniken: Re-Ranking, Provenance Tracking, Context-Diagnostik

• Case Study: Anthropic Multi-Agent Researcher (MAR)

• Hands-on: RAG-Pipeline mit Vektorsuche und fundierten Outputs

Modul 4: Optimierung, Skalierung & Enterprise-Bereitstellung

• Token-Management & Kostenoptimierung

• Kontextskalierung & Model Context Protocol (MCP)

• Sicherheit & Compliance: PII-Filterung, Redaction, rollenbasierte Zugriffe

• Konfliktlösung & Konsistenz des Kontexts

• Multi-modaler Kontext (Text, Tabellen, PDFs, Video-Transkripte)

• Case Studies: Walmart “Ask Sam”, Morgan Stanley Knowledge Assistant

• Hands-on: Sichere rollenbasierte Kontextfilterung & Retrieval

Modul 5: Context Flow Design für Business & No-Code Anwender

• Geschäftsprozesse in KI-konforme Kontext-Workflows umwandeln

• Context Flow Diagrams (CFDs) & Automated Workflow Architecture (AWA)

• Visuelle Umsetzung von W-S-C-I mit No-Code-Tools (n8n, Make, Zapier)

• Nutzung von Kontext-Templates für konsistente Ausgaben

• Use Case: Dynamische Kunden-Onboarding-Assistenz

• Case Studies: Airbnb Support Automation, HSBC SME Lending

• Hands-on: Erstellung eines Context Flows mit No-Code-Orchestrierung

Modul 6: Branchenanwendungen von Context Engineering

• Einsatz in regulierten Umgebungen

• Healthcare: klinische Entscheidungsunterstützung & PHI-Isolation

• Finance: Compliance-Zusammenfassung, Marktanalyse, Tool-basierter Kontext

• Recht & Bildung: präzises Retrieval & personalisierte Lernsysteme

• Risikominderung: Umgang mit Context Poisoning & Konflikten

• Fortgeschrittene Agenten-Speicher für langfristige Aufgaben

• Case Studies: Activeloop (Legal/IP), Five Sigma (Insurance)

Modul 7: Multi-Agenten-Systeme & zukünftige Architekturen

• Warum monolithische Agenten scheitern: Context Explosion

• Multi-Agenten-Systeme (MAS) & Context-Isolation

• Agentenrollen: Router, Planner, Executor

• Context-Komprimierung zwischen Agenten

• Governance, Guardrails & Inter-Agent-Sicherheit

• Ethik, Bias-Reduktion, Quellen-Traceability

• Case Studies: IBM Watson Orchestrate & Enterprise Context Orchestration

• Karrierepfade: Context Architect, AI Governance Rollen

Modul 8: Capstone-Projekt & Zertifizierung

• Aufbau eines Multi-Agenten kontextbewussten Systems

• Projekt: Query-Router mit Finanzberechnungen & policy-gesteuertem RAG via n8n

• Präsentation, Peer Review, Experten-Feedback

• Abschlussprüfung & Zertifizierung AI+ Context Engineering

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß Partnerprogrammvertrag angeboten und erfüllt die Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Equity Policy:
AVC bietet keine speziellen Vorkehrungen für Behinderungen oder medizinische Bedingungen. Kandidaten werden ermutigt, AVC für Unterstützung und Guidance zu kontaktieren.