AI+ Context Engineering™ – eLearning (inklusive examen)

AI+ Context Engineering™ – eLearning (inklusive examen)

Behärska kontextmedvetna AI-system med AI+ Context Engineering™

Utöka din AI-expertis bortom grundläggande prompting till att designa, bygga och distribuera produktionsklara kontextmedvetna AI-lösningar. Denna certifiering lär dig hur du skapar robusta kontextpipelines, hanterar minne och verktyg samt bygger skalbara AI-system som levererar exakta, tillförlitliga och effektiva resultat i verkliga arbetsflöden. Du får praktiska färdigheter inom Retrieval-Augmented Generation (RAG), vektordatabaser, säker företagsintegration, multiagentorkestrering och kontextarbetsflöden utan kod – vilket förbereder dig för att leda nästa våg av AI-innovation i företagsmiljöer.

Behärska AI+ Context Engineering för produktionsklara AI-system

• Kontextstrategi och systemdesign – Lär dig att utforma avancerade kontextramverk som går utöver enkla uppmaningar och effektivt hanterar instruktioner, minne, verktyg och kunskap för att säkerställa konsekvent AI-prestanda i olika sessioner och arbetsflöden.
• Utveckla kontextmedvetna AI-lösningar – Bygg upp praktisk expertis inom skapande av kontextpipelines, RAG-baserade arkitekturer och intelligenta minnessystem som levererar exakta, välgrundade och kostnadseffektiva AI-resultat.
• Kontextoptimering och kontroll – Tillämpa ramverket Write-Select-Compress-Isolate (W-S-C-I) för att förbättra relevansen, minimera hallucinationer, hantera token-effektivitet och skala AI-system med självförtroende.
• Säker företagsintegration – Upptäck hur du kan distribuera AI på ett ansvarsfullt sätt i företagsmiljöer med hjälp av rollbaserade åtkomstkontroller, efterlevnadsskydd, säker minneshantering och sömlös kontextorkestrering.
• Utforma framtidsanpassade agenter och arbetsflöden – Förbered dig för avancerad AI-implementering genom att bygga ekosystem med flera agenter, automatiserade arbetsflöden och skalbara kontextdrivna arkitekturer som förblir pålitliga i takt med att tekniken utvecklas.

Varför denna certifiering är viktig

Gå bortom grundläggande prompting – Lär dig hur du strukturerar instruktioner, verktyg, minne och systemstatus för att säkerställa pålitligt och konsekvent AI-beteende.

Bygg produktionsklara lösningar – Designa och implementera RAG-drivna kontextpipelines som minimerar hallucinationer och förbättrar utdatans noggrannhet.

Skala med precision och effektivitet – Tillämpa avancerade urvals- och komprimeringstekniker för att hantera tokenanvändning, minska latens och optimera systemprestanda.

Möjliggör efterlevnad på företagsnivå – Implementera PII-skyddsåtgärder, rollbaserade åtkomstkontroller och konfliktlösningsstrategier för säker och kompatibel AI-distribution.

• Leverera ett verkligt slutprojekt – Slutför ett multiagentprojekt med n8n med intelligent routing, beräkningar och policydriven RAG-integration.

Viktiga funktioner

• Kurs och material på engelska
• Nybörjare-mellannivå (Kategori: AI+ Professional)
• 1 års tillgång till plattformen dygnet runt

• 8 timmars videolektioner och multimediaresurser
• 16 timmars rekommenderad studietid
• e-böcker, ljudböcker, poddar
• Quiz, bedömningar och kursresurser
• Onlineprov med övervakning och en gratis omprövning
• Certifikat efter avslutad kurs ingår

Verktyg som behandlas:

• LangChain och LangGraph
• LlamaIndex
• Vektordatabaser (Pinecone, Chroma)
• n8n, Zapier, Make.com

Inbäddade modeller och RAG-pipelines

Automatiseringsplattformar utan kod

Företagsdata och API-integrationer

Lärandemål

• Grunderna i kontextteknik (utöver prompting) – Upptäck hur du kan utforma, kontrollera och förfina AI-kontexten dynamiskt under körning, och gå från enkla promptar till strukturerad hantering av instruktioner, minne, verktyg och systemstatus för pålitlig AI-prestanda.
• Kontextoptimering med W-S-C-I-ramverket – Tillämpa kärnprinciperna Write, Select, Compress och Isolate för att förbättra relevans, noggrannhet, effektivitet och säkerhet i produktionsklassade AI-miljöer.
• Designa minnesarkitekturer för AI – Bygg effektiva kort- och långsiktiga minnessystem med hjälp av vektordatabaser, sammanfattningstekniker och feedbackmekanismer för att stödja personalisering, kontinuitet och komplexa resonemang.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) & Grounded AI – Utveckla tillförlitliga AI-applikationer genom RAG-pipelines, inbäddade modeller och vektordatabaser för att minska hallucinationer och leverera verifierbara, domänspecifika svar.
• End-to-End Context Pipelines & Orchestration – Konstruera omfattande kontextarbetsflöden – från användarfrågor till hämtning, komprimering, svargenerering och minnesuppdateringar – med hjälp av verktyg som LangChain, LangGraph och LlamaIndex.

Vem bör anmäla sig?

• AI-ingenjörer och LLM-utvecklare – Utformat för praktiker som är redo att gå vidare från grundläggande prompt engineering och bygga produktionsklara, kontextmedvetna AI-system med hjälp av RAG, minnesramverk, verktyg och orkestreringsstrategier.
• Produktchefer och AI-arkitekter – Perfekt för yrkesverksamma som levererar tillförlitliga AI-drivna funktioner och behöver en djup förståelse för kontextpipelines, grundläggande tekniker, kostnadshantering och designbeslut på systemnivå.
• Data- och plattformsingenjörer – Passar för ingenjörer som arbetar med vektordatabaser, inbäddningar, återvinningssystem och AI-infrastruktur och som vill utforma skalbara, effektiva och pålitliga kontextarkitekturer.
• Företags- och lösningsarkitekter – Utvecklad för arkitekter som implementerar AI i reglerade eller storskaliga miljöer där säkerhet, efterlevnad, kostnadsoptimering och samordning mellan flera aktörer är avgörande.
• AI-konsulter och tekniska ledare – Perfekt för rådgivare som guidar AI-implementering och behöver praktisk insikt i varför kontextteknik – inte bara modellval – är den viktigaste differentierande faktorn i moderna AI-system.
• Avancerade No-Code- och automatiseringsbyggare – Passar utmärkt för yrkesverksamma som använder plattformar som n8n, Make eller Zapier och vill skapa pålitliga AI-arbetsflöden och agentbaserade system utan tung backend-utveckling.

Förutsättningar

• Grundläggande programmeringskunskaper – Erfarenhet av Python, Java eller jämförbara programmeringsspråk.
• Grundläggande förståelse för AI – Kännedom om centrala begrepp inom artificiell intelligens och maskininlärning.
• Erfarenhet av databehandling – Förmåga att hantera datamängder och tillämpa grundläggande metoder för förbehandling av data.
• Kännedom om IoT – Förståelse för Internet of Things (IoT)-system och -applikationer.
• Kännedom om molnplattformar – Grundläggande erfarenhet av molnbaserade AI-verktyg och -tjänster.

Examensdetaljer

• Varaktighet: 90 minuter
• Godkänt betyg: 70 % (35/50)
• Format: 50 flervalsfrågor/frågor med flera svar
• Leveransmetod: Online via övervakad examensplattform (flexibel schemaläggning)
• Språk: Engelska

Kursinnehåll

Modul 1: Grunderna i kontextteknik

• Introduktion till kontextteknik bortom traditionell promptteknik
• Övergången från enkel promptning till fullständiga kontextpipelines
• Kärnelement i kontext: instruktioner, kunskap, verktyg och systemstatus
• Korttidsminne kontra långtidsminne i LLM-baserade system
• Viktiga fördelar: grundläggande kunskaper, relevans, kontinuitet och kostnadseffektivitet
• Användningsfall: Utforma en kontextmedveten AI-reseassistent
• Praktisk övning: Skapa systeminstruktioner och minnesstatus för en rollbaserad AI-agent

Modul 2: Ramverk och metoder för kontextledning

• W-S-C-I-ramverket: Skriv, välj, komprimera, isolera
• SKRIV: Definiera agentens identitet, persona, skyddsräcken och tillståndskontroll
• VÄLJ: Högprecisionshämtning och metadatafiltrering
• KOMPRIMERA: Sammanfattning, tokenoptimering och automatisk komprimering
• ISOLERA: Ställ in gränser för säkerhet, fokus och kontextskydd
• Avancerade återvinningsstrategier: hybridsökning och semantisk chunking
• Fallstudie: Minnesystem i ChatGPT och Claude
• Praktisk övning: Tillämpa kontexturval och komprimering med LangChain eller LlamaIndex

Modul 3: Kontextpipelines, RAG och grundad AI-arkitektur

• Utforma den kompletta kontextpipeline (inmatning → återvinning → komprimering → sammanställning → svar → uppdatering)
• Djupdykning i RAG-system (Retrieval-Augmented Generation)
• Arbeta med vektordatabaser som Pinecone och Chroma, och inbäddade modeller
• Identifiera grundläggande fel: hallucinationer, kontextförgiftning, distraktion
• Mildrande tekniker: omrankning, spårning av ursprung och kontextdiagnostik
• Fallstudie: Anthropics Multi-Agent Researcher (MAR)
• Praktisk övning: Bygga en RAG-pipeline med vektorsökning och grundade utdata

Modul 4: Optimering, skalning och företagsimplementering

• Hantera tokenanvändning och kostnadsoptimeringsstrategier
• Kontextskalning och Model Context Protocol (MCP)
• Säkerhet och efterlevnad: PII-filtrering, redigering och rollbaserad åtkomst
• Konfliktlösning och upprätthållande av kontextkonsistens
• Hantera multimodal kontext (text, tabeller, PDF-filer, videotranskriptioner)
• Fallstudier: Walmart ”Ask Sam” och Morgan Stanley Knowledge Assistant
• Praktisk övning: Implementera säker, rollbaserad kontextfiltrering och hämtning

Modul 5: Kontexflödesdesign för företag och användare utan kodkunskap

• Omvandla affärsprocesser till AI-klara kontextarbetsflöden
• Kontexflödesdiagram (CFD) och automatiserad arbetsflödesarkitektur (AWA)
• Visuell implementering av W-S-C-I med verktyg utan kod (n8n, Make, Zapier)
• Använda kontextmallar för strukturerade och konsekventa resultat
• Användningsfall: Bygga en dynamisk assistent för kundonboarding
• Fallstudier: Airbnb-supportautomatisering och HSBC SME-utlåning
• Praktisk övning: Skapa ett kontextflöde med hjälp av verktyg för orkestrering utan kod

Modul 6: Branschapplikationer för kontextteknik

• Tillämpa kontextteknik i reglerade miljöer
• Hälso- och sjukvård: kliniskt beslutsstöd och PHI-isolering
• Finans: sammanfattning av efterlevnad, marknadsanalys och verktygsbaserad kontext
• Juridik och utbildning: precisionssökning och personaliserade inlärningssystem
• Riskminimering: hantering av kontextförgiftning och kontextkonflikter
• Utformning av avancerat agentminne för långsiktiga uppgifter
• Fallstudier: Activeloop (juridik/IP) och Five Sigma (försäkring)

Modul 7: Multiagent-system och framtida arkitekturer

• Varför monolitiska agenter misslyckas: hantering av kontext explosion
• Multiagent-system (MAS) och strategier för kontextisolering
• Agentroller: router, planerare, utförare
• Tekniker för komprimering av kontext mellan agenter
• Styrning, skyddsräcken och säkerhet mellan agenter
• Etik, minskning av partiskhet och spårbarhet av källor
• Fallstudier: IBM Watson Orchestrate och system för samordning av företagskontext
• Karriärvägar: roller som kontextarkitekt och AI-styrning

Modul 8: Capstone-projekt och certifiering

• Översikt över Capstone: bygga ett multiagent-kontextmedvetet system
• Projektbyggande: frågerouter med finansiella beräkningar och policybaserad RAG med n8n
• Presentation, kollegial granskning och feedback från experter
• Slutlig bedömning och AI+ Context Engineering-certifiering

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av AVC i enlighet med partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i licensavtalet.

Jämställdhetspolicy

AVC erbjuder inte anpassningar på grund av funktionsnedsättning eller medicinsk åkomma hos någon student. Kandidater uppmanas att kontakta AVC för vägledning och stöd under hela anpassningsprocessen.

Vanliga frågor

Kan jag tillämpa det jag lär mig direkt i verkliga miljöer?

Ja. Kursen lär ut produktionsnivåramverk för kontextdesign, minnessystem, RAG-arkitekturer och multiagent-arbetsflöden – praktiska färdigheter som du kan implementera direkt.

Vad skiljer AI+ Context Engineering från andra AI-program?

Denna certifiering lägger tonvikt på att bygga pålitliga AI-system – inte bara experimentera med modeller eller uppmaningar. Den omfattar strukturerad kontextledning (W-S-C-I), grundläggande tekniker, verktygsintegration, styrning, säkerhet och kostnadsoptimering.

Vilka typer av projekt kommer jag att genomföra?

Du kommer att designa och bygga RAG-drivna kontextpipelines, utveckla kodfria kontextarbetsflöden, implementera skyddsräcken i företagsklass och slutföra ett multiagent-capstone med policydriven RAG och intelligent routing.

Hur är kursen strukturerad för att säkerställa att du behärskar färdigheterna?

Läroplanen utvecklas logiskt från grundläggande begrepp till avancerade mönster, arkitekturdesign, optimeringsstrategier och verklig implementering – med stöd av fallstudier och praktisk implementering.

Hur förbättrar denna kurs mina karriärmöjligheter?

Den förbereder dig för nya roller som kontextarkitekt, RAG/AI-systemarkitekt och AI-styrnings- eller tillförlitlighetsansvarig genom att lära ut skalbar, säker och produktionsklar AI-systemdesign.

Hur kan AVC bidra till att främja en AI-redo kultur?

Även om AI erbjuder betydande fördelar, kämpar många organisationer med utmaningar som kompetensbrist, komplexa datamiljöer och hinder för systemintegration. På AVC förstår vi dessa hinder och har skräddarsytt våra certifieringsprogram för att hjälpa företag att övervinna dem på ett effektivt sätt.

Vår strategiska approach fokuserar på att bygga en kultur som välkomnar AI-implementering och innovation. Genom våra branscherkända certifieringar och fördjupade utbildningar förser vi din personal med de färdigheter och kunskaper som behövs för att leda din organisation med självförtroende in i en AI-driven framtid.

Anpassad för effekt: Våra program är inte enhetsstorlekar. Vi erbjuder specialiserad utbildning utformad av branschexperter för att förse din personal med de specifika färdigheter och kunskaper som behövs för kritiska AI-roller.

Praktiskt, verklighetsnära lärande: Vi prioriterar praktisk erfarenhet framför teori och använder verkliga projekt och fallstudier. Detta tillvägagångssätt säkerställer att ditt team får självförtroendet och förmågan att implementera AI-lösningar effektivt, vilket driver innovation och mätbara affärsresultat.