13 MinutenLLMs angreifen – Prompt Injection
Prompt-Injection als Vermischung nicht vertrauenswürdiger Daten modellieren und Sicherheitsgrenzen für die Werkzeugnutzung entwerfen.
FortgeschrittenKI-Sicherheit und Datenschutz
Claude hat die Kontrolle über meinen Computer übernommen ...
Fireship. Die klarste kurze YouTube-Erklärung der Schleife Screenshot–Aktion–Screenshot, einschließlich realistischer Fehlermodi: Claude schweift zu Yellowstone ab, hoher Tokenverbrauch und Latenz bei jedem Schritt. Fireship lässt Produktionsdetails bewusst knapp aus — dafür dient der Artikel. Das Video vermittelt jedoch die richtige Intuition dafür, weshalb diese Systeme teuer und fragil sind, bevor Sie eines in Ihren Stack aufnehmen.
Hinweis von AI Expert
Nutzen Sie das Video zur Entwicklung der richtigen Intuition, nicht als Produktionsleitfaden. Produktionstaugliche Systeme benötigen Sandboxen, isolierte Geheimnisse, Audit-Logs, Rate Limits und Rücksetzpfade.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Verstehen, weshalb screenshotbasierte Computersteuerung gegenüber API-nativer Automatisierung leistungsfähig, aber langsam, teuer und fragil ist.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Sie sollten den Unterschied zwischen einem LLM mit API-Werkzeugaufrufen und einem LLM kennen, das Browser oder Desktop steuert.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
Nächste Videos ansehen
Fahren Sie mit demselben Lernpfad fort und sehen Sie die nächsten kuratierten Begleitvideos.
13 Minuten
19 MinutenIst das das Ende von RAG? Anthropics NEUES Prompt-Caching
Abschätzen, wann sich Prompt-Caching für reale Workloads lohnt, indem Schreibaufschläge und Einsparungen beim Lesen gegeneinander abgewogen werden.
FortgeschrittenKI für Unternehmen
32 MinutenSchnelle LLM-Bereitstellung mit vLLM und PagedAttention
Verstehen, warum Serving-Engines, Batching und der Speicherbedarf des KV-Caches die Wirtschaftlichkeit selbst betriebener Inferenz bestimmen.
FortgeschrittenPrivate / lokale KI
Thema vertiefen
Sorgfältig ausgewählte externe Kurse, die dieses Thema vertiefen.
Microsoft (open-source, via GitHub Pages)Copilot Studio Agent Academy
Microsoft Copilot Studio team
The deeper, production-minded counterpart to our beginner no-code pick: a free, open-source, rank-based curriculum that takes you from zero Copilot Studio experience through MCP integrations and multi-agent orchestration, all without writing traditional code. It's the no-code answer to 'now I want to go further than a quick-start,' which our catalog didn't have.
FortgeschrittenSelf-paced, multi-phase (hours vary by rank)
Anthropic AcademyEinführung in das Model Context Protocol
Anthropic Academy
MCP ist das Protokoll, das im gesamten Ökosystem der KI-Tools zunehmend individuelle Einzellösungen für Tool-Integrationen ersetzt. Lernen Sie es direkt von den Urhebern. Am Ende haben Sie einen eigenen MCP-Server erstellt und bereitgestellt, einen LLM-Client damit verbunden und verstanden, warum dieser Standard einem USB-C für die KI-Branche am nächsten kommt.
MittelstufeIm eigenen Tempo (kurz)
DeepLearning.AIPractical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI
João Moura (Founder, CrewAI)
Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.
Mittelstufe~2h 49m · self-paced (15 lessons)