training

NL/EN
Deze training is beschikbaar in het Nederlands en Engels. Meer informatie

LLM Agent Development using Semantic Kernel

Gebruik Semantic Kernel in C# om veilige, schaalbare AI agents te onwikkelen, inclusief testing en monitoring.

Nog niet ingepland
- Geen locatie
-
2 dagen
1700 (ex BTW)

Beschrijving

In deze training leer je hoe je Semantic Kernel gebruikt om professionele LLM Agents in te zetten. Met veel praktische oefeningen maak je kennis met het volledige traject van het ontwikkelen van LLM Agents, waaronder onderwerpen als LLMOps, prompt templates, API-integraties, Retrieval Augmented Generation en geheugenbeheer.

Aan het einde van deze training ben je in staat om veilige en schaalbare AI-agent systemen te ontwerpen en ontwikkelen met Semantic Kernel, inclusief uitgebreide test- en monitoringmogelijkheden voor zakelijke toepassingen.

Leerdoelen

CheckmarkUnderstand large language models, their capabilities, and how to select the right model for different use cases
UnderstandLogo InfoSupport
CheckmarkConstruct and configure Semantic Kernel applications with multiple AI connectors in both console and web environments
ApplyLogo InfoSupport
CheckmarkWrite effective prompts using templates, hyperparameters, and few-shot learning techniques
ApplyLogo InfoSupport
CheckmarkExplain the need for LLMOps practices including testing, monitoring, cost management, and security measures
UnderstandLogo InfoSupport
CheckmarkProduce chat-based applications using conversation history and streaming responses
ApplyLogo InfoSupport
CheckmarkImplement testing and monitoring for LLM applications using OpenTelemetry and standard unit-testing tools.
ApplyLogo InfoSupport
CheckmarkConstruct custom tools and functions that extend LLM capabilities, including external API integrations and filters
ApplyLogo InfoSupport
CheckmarkImplement Retrieval Augmented Generation (RAG) systems with vector stores for knowledge-enhanced AI applications
ApplyLogo InfoSupport
CheckmarkEmploy structured output generation using JSON formatting and sideband communication patterns
ApplyLogo InfoSupport
CheckmarkProduce production-ready AI agents with proper tool integration, memory management, and security constraints
ApplyLogo InfoSupport
Voor bovenstaande leerdoelen gebruiken we de Taxonomie van Bloom

Benodigde voorkennis

  • C# programmeren
  • Basiskennis van web APIs en json
  • Bekendheid met clouddiensten

Onderwerpen

  1. Introduction to Large Language Models
  2. Configuring Semantic Kernel Applications
  3. Effective prompting strategies
  4. LLMOps
  5. Building a chat-based application
  6. Implementing testing and monitoring using OpenTelemetry
  7. Extending LLM capabilities
  8. Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and vector stores
  9. Structured output generation
  10. Production-ready AI agents

Planning

Incompany of persoonlijk advies nodig?

Onze opleidingsadviseurs denken graag met je mee om een persoonlijk advies te geven of een incompany training binnen jouw organisatie te vinden.

Voorkennis trainingen

"Deze training was direct toepasbaar op het project"
Cursist
  • icon

    Hoge waardering

  • icon

    Praktijkgerichte trainingen

  • icon

    Gecertificeerde trainers

  • icon

    Eigen docenten