Praktischer AI-Workflow

Diese Sitzung untersucht, wie man AI-Systeme aus einer praktischen, produktionsbereiten Perspektive entwirft. Anstatt Modelle oder Agenten als Black Boxes zu behandeln, lernen die Teilnehmenden, Systeme in klare Bausteine zu zerlegen, den Datenfluss zu verstehen und zu bewerten, wann die Einführung von Agenten echten Mehrwert gegenüber unnötiger Komplexität bietet. Die Sitzung betont architektonische Kompromisse, häufige Fehlermodi und das Designdenken von Systemen, die für reale Anwendungen und technische Vorstellungsgespräche relevant sind. (Google AI Studio & Python)