AI+ Context Engineering – eLearning (inklusive prov)
2.950,00 SEK
- 16 hours
Behärska kontextmedvetna AI-system med AI+ Context Engineering™ Ta din AI‑kompetens bortom grundläggande prompting och lär dig att designa, bygga och driftsätta produktionsklara, kontextmedvetna AI‑lösningar. Den här certifieringen lär dig hur du skapar robusta kontextpipelines, hanterar minne och verktyg samt bygger skalbara AI‑system som levererar korrekta, tillförlitliga och effektiva resultat i verkliga arbetsflöden. Du får praktiska färdigheter inom Retrieval-Augmented Generation (RAG), vektordatabaser, säker företagsintegration, orkestrering av multi‑agent‑system och no‑code‑baserade kontextarbetsflöden – och förbereds för att leda nästa våg av AI‑innovation i företagsmiljöer.
Nyckelfunktioner
Språk
Kurs och material på engelska
Nivå
Nybörjar- mellannivå
Åtkomst
1 års tillgång till plattformen dygnet runt
8 timmars videolektioner och multimedia
Rekommendation om 16 timmars studietid
E-böcker, ljudböcker, poddar
Quiz, bedömningar och kursmaterial
Prov
Onlineövervakad examen med en gratis omtentamen
Certifikat
Intyg om genomförande ingår

Bemästra AI+ kontextteknik för produktionsklara AI-system
Lär dig att utforma avancerade kontextramverk som går längre än enkel prompting och som effektivt hanterar instruktioner, minne, verktyg och kunskap för att säkerställa konsekvent AI-prestanda över olika sessioner och arbetsflöden.

Lärandemål
I slutet av den här kursen kommer du att kunna:
Grunderna i kontextteknik (bortom promptning)
Upptäck hur du kan utforma, styra och förfina AI-kontext dynamiskt under körning, och gå bortom enkla uppmaningar till en strukturerad hantering av instruktioner, minne, verktyg och systemtillstånd för pålitlig AI-prestanda.
Kontextoptimering med W-S-C-I-ramverket
Tillämpa de grundläggande principerna Skriv, Välj, Komprimera och Isolera för att öka relevans, noggrannhet, effektivitet och säkerhet i produktionsklara AI-miljöer.
Att utforma minnesarkitekturer för AI
Bygg effektiva kort- och långsiktiga minnessystem med hjälp av vektordatabaser, sammanfattningstekniker och återkopplingsmekanismer för att stödja personalisering, kontinuitet och avancerat resonemang.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) och grundad AI
Utveckla tillförlitliga AI-applikationer med hjälp av RAG-pipelines, inbäddningsmodeller och vektordatabaser för att minska hallucinationer och leverera verifierbara, domänspecifika svar.
Helhetslösningar för kontextflöden och orkestrering
Skapa heltäckande kontextarbetsflöden – från användarfråga till hämtning, komprimering, svarsgenerering och minnesuppdateringar – med hjälp av verktyg som LangChain, LangGraph och LlamaIndex.

Kursöversikt
Grunderna i kontextteknik
Lektion 1
- Introduktion till kontextteknik bortom traditionell prompt engineering
- Skiftet från enkla promptar till fullständiga kontextpipelines
- Centrala delar av kontext: instruktioner, kunskap, verktyg och systemtillstånd
- Korttidsminne kontra långtidsminne i LLM-baserade system
- Viktiga fördelar: förankring, relevans, kontinuitet och kostnadseffektivitet
- Användningsfall: Utforma en kontextmedveten AI-resassistent
- Praktisk genomgång: Skapa systeminstruktioner och minnestillstånd för en rollbaserad AI-agent
Ramverk och metoder för kontexthantering
Lektion 2
- W-S-C-I-ramverket: Skriv, Välj, Komprimera, Isolera
- SKRIV: Definiera agentens identitet, persona, skyddsräcken och kontroll över tillstånd
- SELECT: Högprecisionssökning och metadatafiltrering
- COMPRESS: Sammanfattning, tokenoptimering och automatisk komprimering
- ISOLERA: Sätt gränser för säkerhet, fokus och skydd av kontext
- Avancerade sökstrategier: hybridsökning och semantisk segmentering
- Fallstudie: Minnessystem i ChatGPT och Claude
- Praktisk genomgång: Använda kontextval och komprimering med LangChain eller LlamaIndex
Kontextpipelines, RAG och arkitektur för förankrad AI
Lektion 3
- Att utforma hela kontextkedjan (input → hämtning → komprimering → sammansättning → svar → uppdatering)
- Djupdykning i Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system
- Att arbeta med vektordatabaser som Pinecone och Chroma samt inbäddningsmodeller
- Identifiera brister i förankring: hallucinationer, kontextförgiftning, distraktion
- Åtgärdstekniker: omrankning, härkomstspårning och kontextdiagnostik
- Fallstudie: Anthropics Multi-Agent Researcher (MAR)
- Praktisk genomgång: Bygga en RAG-pipeline med vektorsökning och förankrade svar
Optimering, skalning och företagsimplementering
Lektion 4
- Hantering av tokenanvändning och strategier för kostnadsoptimering
- Kontextskalning och Model Context Protocol (MCP)
- Säkerhet och regelefterlevnad: filtrering av personuppgifter, maskering och rollbaserad åtkomst
- Konfliktlösning och upprätthållande av kontextuell konsekvens
- Hantering av multimodal kontext (text, tabeller, PDF-filer, videotranskriptioner)
- Fallstudier: Walmarts ”Ask Sam” och Morgan Stanleys kunskapsassistent
- Praktisk genomgång: Implementera säker, rollbaserad kontextfiltrering och hämtning
Contextflödesdesign för företag och no-code-användare
Lektion 5
- Omvandla affärsprocesser till AI-redo kontextarbetsflöden
- Contextflödesdiagram (CFD) och automatiserad arbetsflödesarkitektur (AWA)
- Visuell implementering av W-S-C-I med no-code-verktyg (n8n, Make, Zapier)
- Använda kontextmallar för strukturerade och konsekventa resultat
- Användningsfall: Bygga en dynamisk assistent för kundonboarding
- Fallstudier: automatisering av Airbnb-support och utlåning till små och medelstora företag hos HSBC
- Praktisk genomgång: Skapa ett kontextflöde med orkestreringsverktyg utan kod
Industriella tillämpningar av kontextteknik
Lektion 6
- Tillämpning av kontextteknik i reglerade miljöer
- Hälso- och sjukvård: kliniskt beslutsstöd och isolering av skyddade patientuppgifter
- Finans: efterlevnadssammanfattning, marknadsanalys och verktygsbaserad kontext
- Juridik och utbildning: precisa söksystem och personliga inlärningssystem
- Riskreducering: hantering av kontextförgiftning och kontextkonflikter
- Utforma avancerat agentminne för uppgifter med lång tidshorisont
- Fallstudier: Activeloop (juridik/immateriella rättigheter) och Five Sigma (försäkring)
Multiagentsystem och framtida arkitekturer
Lektion 7
- Varför monolitiska agenter misslyckas: att hantera kontextexplosion
- Multiagentsystem (MAS) och strategier för kontextisolering
- Agentroller: router, planerare, utförare
- Tekniker för kontextkomprimering mellan agenter
- Styrning, skyddsräcken och säkerhet mellan agenter
- Etik, minskning av partiskhet och spårbarhet till källor
- Fallstudier: IBM Watson Orchestrate och orkestreringssystem för företagskontext
- Karriärvägar: Context Architect och roller inom AI-styrning
Examensprojekt och certifiering
Lektion 8
- Översikt av examensprojekt: att bygga ett kontextmedvetet multiagentsystem
- Projektbygge: frågerouter med finansiella beräkningar och policybaserad RAG med n8n
- Presentation, kamratgranskning och expertfeedback
- Slutbedömning och AI+ Context Engineering-certifiering
Utforskade verktyg
- LangChain och LangGraph
- LlamaIndex
- Vektordatabaser (Pinecone, Chroma)
- n8n, Zapier, Make.com
- Inbäddningsmodeller och RAG-pipelines
- No-code-automationsplattformar
- Enterprise-data- och API-integrationer

Vem bör anmäla sig till det här programmet?
AI-ingenjörer och LLM-utvecklare
Produktchefer och AI-arkitekter
Data- och Plattformstekniker
Enterprise- och lösningsarkitekter
AI-konsulter och tekniska ledare
Avancerade no-code- och automationsbyggare
Mer information
Förutsättningar
- Grundläggande programmeringskunskaper – Erfarenhet av Python, Java eller liknande programmeringsspråk.
- Grundläggande AI‑förståelse – Förståelse för grundläggande begrepp inom artificiell intelligens och maskininlärning.
- Erfarenhet av databehandling – Förmåga att hantera dataset och tillämpa grundläggande metoder för datapreprocessering.
- IoT-medvetenhet – Förståelse för system och tillämpningar inom Internet of Things (IoT).
- Bekantskap med molnplattformar – Grundläggande erfarenhet av molnbaserade AI-verktyg och -tjänster.
Provdetaljer
- Längd: 90 minuter
- Godkänt: 70 % (35/50)
- Format: 50 flervals-/flersvarsfrågor
- Leveranssätt: Online via övervakad provplattform (flexibel schemaläggning)
- Språk: engelska
Licensiering och ackreditering
Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i licensavtalet.
Likabehandlingspolicy
AVC tillhandahåller inte anpassningar på grund av funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd för några studenter. Sökande uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under hela processen för att ordna anpassningar.
Vanliga frågor

Behöver du företagslösningar eller LMS-integration?
Hittade du inte kursen eller programmet som skulle passa för ditt företag? Behöver du LMS-integration? Skriv till oss! Vi löser det!
