LinkAndrew Ng / DeepLearning.AISammlung
Die Anforderungen in der Softwareentwicklung verlagern sich zunehmend von reiner Prompt-Nutzung hin zu komplexen Multi-Agent-Systemen und integrierten Entwicklungsabläufen. Die Plattform vermittelt Entwicklern konkrete Methoden, um Agenten in Repositories, Reviews und lokale Toolchains einzubinden.
Das aktuelle Kursangebot von DeepLearning.AI spiegelt den Trend zu 'Agentic AI' und 'AI Engineering' wider. Statt isolierter LLM-Prompts stehen Persistenz, Feedback-Schleifen aus Traces sowie der Wechsel zwischen Cloud- und lokalen Modellen im Vordergrund. Partnerschaften mit Unternehmen wie JetBrains, Oracle und Qodo unterstreichen den Fokus auf unmittelbar einsetzbare Werkzeuge für Entwickler.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Link:Harrison Chase, Rotem Weiss
DeepLearning.AI bietet einen rund 1,7-stündigen Online-Kurs zu LangGraph an, der von LangChain-CEO Harrison Chase und Tavily-CEO Rotem Weiss geleitet wird. Der Kurs vermittelt die Entwicklung steuerbarer KI-Agenten in Python, Persistenz, Agentic Search und Human-in-the-Loop-Muster.
Link:Diyi Yang, Michael Ryan, John Yang
Die Stanford University bietet im Herbst 2026 den Kurs CS 329Z (Engineering AI Agents) an. Die Lehrveranstaltung behandelt den Übergang von monolithischen Sprachmodellen zu sogenannten Compound AI Systems und autonomen Agenten. Alle Kursmaterialien wie Vorlesungsfolien und Leselisten sind öffentlich über die Kurs-Website zugänglich.
X-Post:Swapna Kumar Panda
Swapna Kumar Panda empfiehlt elf praxisorientierte Lernressourcen zu Agentic AI. Die Auswahl reicht von kurzen Einstiegen ohne Programmierkenntnisse bis hin zu mehrstündigen Kursen über LangGraph, Claude Code, RAG-Architekturen und Multi-Agent-Systeme.
4807Lesezeichen167.532Aufrufe
Link:Aakanksha Chowdhery, Azalia Mirhoseini
Die Stanford University bietet mit CS329A ein Master-Seminar zu selbstoptimierenden KI-Agenten an. Der Kurs unter der Leitung von Aakanksha Chowdhery und Azalia Mirhoseini behandelt Methoden, mit denen LLM-basierte Systeme durch Eigeninteraktion und Umgebungsfeedback kontinuierlich lernen.
X-Post:0xMarioNawfal
Laut einem Beitrag von 0xMarioNawfal hat Anthropic einen kostenlosen Kurs zum Thema Loop Engineering bereitgestellt, der sich an Entwickler und Nutzer von KI-Agenten richtet.
Repository:EveryInc/compound-engineering-plugin
Compound Engineering ist ein Open-Source-Plugin für AI Coding Agents, das Entwicklungsprozesse strukturiert und Erkenntnisse systematisch dokumentiert. Es unterstützt 14 Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex.
24.861SterneTypeScript
Ein Teil von diesem Inhalt wurde mit KI gemacht.
