🎓 Lernziele & Vision

Vom mathematischen Modell zum autonomen KI-Agenten: Dieser Kurs rüstet dich mit dem modernsten Software-Engineering-Stack der Systemsimulation aus. Wir schlagen die Brücke zwischen fundierten klassischen Konzepten – wie Differentialgleichungen und Stochastik – und aktuellen Machine-Learning-Paradigmen. Du lernst, rechenintensive deterministische und stochastische Simulationen mit Hardware-Beschleunigung durch JAX und Flax zu implementieren und prädiktive Modelle mit TensorFlow und Keras zu trainieren.

Im zweiten Teil des Kurses tauchen wir tief in die Welt der Foundation Models ein. Du wirst praxisnah mit Open-Weights-Modellen wie Gemma und State-of-the-Art-Tools wie der Gemini API sowie der Antigravity CLI arbeiten, um effiziente Workflows aufzubauen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem "Agentic Engineering": Mithilfe des Agent Development Kits (ADK) und professionellen Agent Development Environments (ADE) wie Antigravity entwickelst, testest und orchestrierst du autonome Multi-Agenten-Systeme.

🔬 Kerninhalte des Lehrplans