Agentic AI обучение в Пловдив

Генеративното ИИ и агентичното ИИ са две мощни парадигми, които водят следващата вълна на автоматизацията и интелигенцията — едната се фокусира върху генерирането на съдържание, а другата върху целево-ориентираното, автономно поведение.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или очно) е насочено към професионалисти със средна квалификация в областта на ИИ и технически специалисти, които искат да разберат как да изграждат, оценяват и интегрират генеративното и агентичното ИИ в реални приложения.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и възможностите на генеративните системи за ИИ.
• Изучават разпространението на автономните агенти на ИИ и как те допълват големите езици модели (LLMs).
• Използват инженеризиране на подсказки и интеграции с инструменти за практически разположения.
• Сравняват модели, инструменти и методики за отговорно разполагане.

Формат на курса

• Интерактивен лекции и дискусии.
• Практическо използване на генеративни и агентични инструменти за ИИ в реални сценарии.
• Ръководени упражнения, фокусирани върху генериране на съдържание и автономни работни процеси.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за утвърждаване.

Агентският ИИ е възникващ клас системи, способни за автономно взимане на решения, изпълнение на задачи и оркестриране на работен процес.

Това обучение, водено от инструктор (в реално време или на място), е насочено към професионалисти средно ниво, които искат да разберат как агентският ИИ ще преобразува организационните работни процеси, стратегиите за таланти и проектуването на работните места.

След завършване на курса участниците ще могат да:

• Оценяват възможностите и ограниченията на агентския ИИ в предприемачески среди.
• Разпознават възможности за автоматизиране, допълване и преразработване на задачи.
• Оценяват последствията за работата и развивают отговорни стратегии за прилагане.
• Плануват рамки за управление, които гарантират безопасно, прозрачно и съобразено с правилата въвеждане на ИИ.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения и анализ на сценарии.
• Проба на агентски работни процеси в насочена среда.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да договорите.

Практическият тренинг по Агенционно ИИ е интензивен, практичен курс, предназначен да помогне на участниците да придобият практически опит в проектирането, изграждането и разглеждането на автономни агенционни ИИ системи с Python. Чрез пет постепенно усложняващи се проекта, участниците ще изучат агенционни дизайнерски шаблони, промптови работни процеси, оркестрироване на API и реални сценарии за интеграция.

Този ръководен тренинг (в живо или онлайн) е насочен към професионални лица на средно ниво, които искат да преминат бързо от теорията към прилагането, разработвайки работещи прототипи на агенционни ИИ приложения.

По завършване на този тренинг, участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и ключовите принципи на агенционно ИИ.
• Разработват, тестват и разглеждат множество агенционни приложения в Python.
• Интегрират агентите със сторонни инструменти, API и бази данни.
• Оптимизират промптовете и работните процеси за производителност и надеждност.
• Применяват най-добри практики за мониторинг, версиониране и масштабиране на агенционни системи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и ръководени кодни сесии.
• Практично развитие и тестване на проекти.
• Живо демонстриране на цялостното разглеждане на агенти.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас.

Edge & Lightweight Agents едно практически обучение, насочено към разпространяване на агентски ИИ заредки в устройства с ограничени ресурси. Участниците учат да изграждат, оптимизират и управляват леки агенти, способни за локално разсъждаване и инференция, което подобрява скоростта, поверителността и надеждността в дистрибуирани среди. Обучението акцентира върху оптимизацията на производителността, проектирането с ниска латентност и интеграцията между хардуер и софтуер.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с промежуточен ниво, които искат да имплементират и оптимизират агентски системи на устройства с използване на Python и ИИ фреймуърки за ръбовите технологии.

По завършването на обучението участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и предизвиканията при изпълнение на ИИ агенти в ръбовни устройства.
• Проектират леки цикли на агенти, подходящи за среди с ограничени ресурси.
• Имплементират локална инференция с TensorFlow Lite, PyTorch Mobile и ONNX.
• Интегрират агентите с датчици, актуатори и IoT платформи.
• Оптимизират производителността, използването на енергия и латентността за реално-временна операция.

Формат на обучението

• Интерактивни лекции и практически демонстрации.
• Работа с разработка в местни или емулираните среди.
• Проектно обучение и насочени упражнения за имплементация.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да направите резервация.

Агентната ИИ се отнася до системи, които действат автономно за постигане на цели, интегрирайки разсъждаване, памет и използване на инструменти. Този курс предоставя структурирана въведение към концепциите за агентна ИИ, фокусирайки се върху подтикването, проектни патерни и отговорни практики на използване. Участниците ще придобият основни знания за построяването, ръководството и разпространяването на агенти ефективно и безопасно.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с начален до среден ниво, които искат да разберат как да проектират, подканят и управляват отговорни агентни системи, използвайки практически рамкове и примери.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Обяснят основните принципи и жизнен циклус на агентни ИИ системи.
• Прилагат техники за подтикване за ефективно изпълнение на задачи.
• Проектират прости работни процеси на агенти, използвайки достъп до инструменти и логика за вземане на решения.
• Прилагат мерки за безопасност, управление и отговорно използване в ИИ агенти.
• Създават прототип на агент, използвайки отворени рамкове и Python.

Формат на курса

• Интерактивна лекция с поделено демонстриране.
• Упражнения и практика по кодиране с участието на участниците.
• Съвместни обсъждания и активности с база на конкретни случаи.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за подредба.

Агентски ИИ за бизнес автоматизация е практически курс, предназначаващ се да научи учениците как да проектират, интегрират и разширят агенти, упълномощени от ИИ, за реални бизнес процеси. Курсът фокусира вниманието върху картографиране на възможности за автоматизация, интегриране на инструменти и създаване на практически примери по цялата линия от клиентско обслужване, логистика и маркетинг.

Този курс, воден от преподавател (онлайн или на място), е насочен към професионалисти със средно ниво на компетентност, които желаят да имплементират автоматизация, управляема от ИИ, използвайки подходи без код, с минимален код и основан на Python.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Идентифицират ключови области, където агентският ИИ може да подобри ефективността и иновацията на процесите.
• Картирайки работни потоци, подходящи за интеграция с агенти на ИИ.
• Реализират автоматизация чрез API и оркестрационни инструменти.
• Интегрират модели на ИИ в реални бизнес сценарии с измерима полза.
• Разработват структури за управление и мониторинг на операции, управлявани от ИИ.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и практически демонстрации.
• Практически упражнения и насочени проекти.
• Живо изпълнение в сандбокс среда за автоматизация.

Опции за персонализация на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за разпоредба.

Този курс разглежда проектирането, координацията и имплементацията на многоагентски системи (MAS) с използване на Python. Участниците ще научат как да строят агенти, които комуникират, сътрудничат и адаптират своето поведение за постигане на общи цели в сложни, динамични окръжения.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с висок ниво, които желаят да проектират и имплементират многоагентски системи за умно автоматизиране, симулиране и приложения за подкрепа на решаването на задачи.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и принципите на многоагентските системи.
• Разработват агенти, способни за комуникация, координация и преговаряне.
• Имплементират разпределени окръжения за взаимодействия между агентите.
• Применяват обучение с подкрепа и планиране в многоагентски контексти.
• Симулират кооперативни и конкурентни поведения на агенти.
• Проектират хибридни работни процеси, комбиниращи човешки участници и умни агенти.

Формат на курса

• Лекции под ръководството на инструктор и живи демонстрации.
• Практически упражнения с използване на отворени агентски рамки.
• Приложни групови проекти, симулиращи многоагентски сценарии.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.

Този курс разглежда принципите и изпълнението на подкрепяващото обучение (RL) и последователното преходно вземане на решения, както те се прилагат към агентната ИИ. Участниците ще научат как да проектират, обучават и оценяват агенти, които динамично взаимодействат с околната среда за постигане на дългосрочни цели чрез обучение и адаптация.

Това ръководствено обучение (онлайн или на място) е предназначено за инженери и изследователи с висок ниво, които желаят да интегрират алгоритми за подкрепяващо обучение и планиране в агентни системи за автоматизация, роботика и адаптивно мислене.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат математическите основи на подкрепяващото обучение и преходното вземане на решения.
• Реализират ключови алгоритми за RL, като DQN, PPO и A3C, с Python и PyTorch.
• Моделират среди с OpenAI Gym и проектират персонализирани симулационни сценарии.
• Обучават, оценяват и разглеждат грешки на агенти за задачи с непрекъснато и дискретно управление.
• Применят техники на подкрепяващото обучение към употреба в роботика и планиране.
• Балансират преходите, използването и ограниченията за безопасност при реалната употреба.

Формат на курса

• Ръководено обучение от инструктор и живи демонстрации с код.
• Практически упражнения, използващи отворени източни рамки и симулационни среди.
• Приложна проектна работа, интегрираща преходно вземане на решения в агентна ИИ система.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да арангирате.

Този курс се фокусира върху мащабирането, оперативизирането и управлението на агентни ИИ системи в продуктни среди, като подчертава надеждността, наблюдаемостта и ефективността на разходите.

Това обучение с учител (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на високо ниво, които желаят да създадат надеждни, наблюдаеми и оптимизирани по отношение на разходите канали за агентни системи на голяма мащаб.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират архитектури с масштабируемост за агентни ИИ задачи.
• Реализират фреймворки за наблюдаемост и мониторинг, специфични за поведението и взаимодействията на агентите.
• Применяват методи за подобряване на производителността и оптимизация на ресурсите за дълго работящи процеси на агенти.
• Контролират разходите и предотвратяват „распространението“ на агентите чрез политики, оркестриране и автоматизация.
• Интегрират най-добри практики в MLOps за непрекъснато разпразяне, версиониране и откъсване на агентни услуги.

Формат на курса

• Практически, инженерно-ориентирани сесии с примери на реална инфраструктура.
• Интерактивни дискусии за архитектурните компромиси и предизвикателствата при наблюдаемостта.
• Ключово упражнение: разпространяване и мониторинг на системата с контролирани разходи в продуктна среда.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за подредба.

WrenAI позволява на организации да преминат от статични таблици към разговорни аналитични данни и вградени генериращи BI. Това изисква внимателно планиране за приемане, миграция на активи и ефективни практики за управление на промени.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти с интермедиерни знания в BI и платформи за данни, които искат да модернизират стари BI системи с WrenAI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оценят стари BI среди и идентифицират възможности за модернизация.
• Планират и изпълняват миграции от статични таблици към WrenAI.
• Приемат разговорни аналитични данни и вградени GenBI възможности.
• Водят организационно управление на промени за модернизация на BI.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически упражнения с миграция и планиране за приемане.
• Практични лаборатории за разговорни аналитични данни и вградени GenBI.

Опции за персонализиране на курса

• За запитане на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Този курс покрива управлението, удостоверяването на личността и адверзарното тестване за агентски ИИ системи, с фокус върху шаблоните за разглеждане на предприятията и практическите техники на червените отряди.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към практици с високо ниво, които искат да проектират, защитават и оценяват агентски ИИ системи в производствена среда.

По завершения на това обучение, участниците ще могат:

• Дефинират модели и политики за управление при безопасни разглеждания на агентски ИИ.
• Проектират нечовешки потоци за удостоверяване на личността за агенти с минимален достъп.
• Провеждат контроли за достъп, аудитни следи и наблюдаемост, специализирани за автономни агенти.
• Планират и извършват упражнения на червените отряди, за да откриват злоупотреби, пътеки за ескалирация и рискове за изтегляне на данни.
• Ослабват общи угрози към агентски системи чрез политики, инженерни контроли и мониторинг.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и упражнения по моделиране на угрози.
• Практически лаборатории: удостоверяване на личност, принуждаване на политика и симулация на противник.
• Упражнения на червените и сините отряди и оценка към края на курса.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да договорим.

Python е основното езиково средство, което подпомага разработването и оркестрировката на автономни AI агенти. Този курс се концентрира върху практическия приложение, използвайки современи SDK и фреймворки като LangChain и AutoGen за създаването, свързването и управлението на агентски работни потоци.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за средно ниво бекенд инженери, платформа инженери и ML инженери, които искат да имплементират и оркестрират автономни агенти с помощта на Python инструментите и API-то.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

• Настоят и конфигурират Python-базирани среди за агентски системи.
• Използват популярни агентски SDK като LangChain и AutoGen за създаване на функционални агенти.
• Интегрират инструменти и API, за да разширят възможностите на агентите.
• Оркестрират многоагентски работни потоци и модели на комуникация.
• Применяват най-добрите практики за отстраняване на грешки, тестуване и поддържане на агентски кодови бази.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практични упражнения за програмиране и живи демонстрации.
• Практични проекти, построявани от края до края на агентски работни потоци.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да направите резервация.

WrenAI предоставя на финансовите екипи възможност да моделират KPI, да интегрират стандартизирани метрики и да проектират таблои, които отговарят на регулаторните изисквания и стандартите за аудит.

Този курс с инструктор, проведен жив (онлайн или на място), е предназначен за финансови професионалисти с интермедиерен до напреднал нив, които искат да използват WrenAI за изграждане на съответстващи финансови данни модели и таблои, които подкрепят взимането на решения и управление на рискове.

До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:

• Моделират финансови KPI и метрики в WrenAI.
• Създават таблои, които отговарят на регулаторните и аудиторските изисквания.
• Интегрират WrenAI с финансови данни източници за реално време отчетност.
• Прилагат най-добрите практики за финансов анализ и наблюдение на рисковете.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с финансови данни модели.
• Практични лаборатории за дизайн на таблои и съответстваща отчетност.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.

Този курс преподава практически инженерни техники за проектиране, изграждане, тестване и разпространение на автономни системи (агентски) с Python. Той покрива агенски цикъл, интеграция с инструменти, управление на памет и състояния, модели за оркестрировка, контрол на безопасността и разглеждания в продажбата.

Този курс под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочен към ML инженери, AI разработчици и софтуерни инженери с промежден или напреднален ниво на умения, които желаят да изградят робustни, готови за продажба автономни агенти, използвайки Python.

По завършване на този курс, участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират агенски цикъл и работни процеси за преемане на решения.
• Интегрират външни инструменти и API, за да разширяват възможностите на агентите.
• Имплементират архитектури за краткосрочна и дългосрочна памет на агентите.
• Координират многостепенни оркестрации и композиционност на агентите.
• Применяват най-добрите практики за безопасност, контрол на достъп и наблюдаемост за разпространени агенти.

Формат на курса

• Интерактивно предаване и дискусия.
• Практически лаборатории за изграждане на агенти с Python и популярни SDK.
• Проектно базирани упражнения, които произвеждат прототипи, готови за разпространение.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да направим арanjамент.

WrenAI позволява генерирането на SQL от естествен език и аналитика с умения асистент, което прави достъпа до данни по-бърз и интуитивен. За използване на enterprise ниво, практиките за гарантиране на качеството и наблюдаемостта са важни, за да се осигури точност, надеждност и съответствие.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти по данни и аналитика на напредно ниво, които искат да оценят точността на заявките, да прилагат техники за подравняване на промптовете и да внедрят практики за наблюдаемост за мониторинг на WrenAI в продажба.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Оценяват точността и надеждността на изходите от NL до SQL.
• Прилагат техники за подравняване на промптовете, за да подобрят производителността.
• Мониторират дрейфа и поведението на заявките с времето.
• Инструментират WrenAI с логиращи и наблюдаеми рамки.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с техники за оценка и подравняване.
• Практични лабове по интеграция на наблюдаемост и мониторинг.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас.

Agentic AI е метод за планиране, разсъждане и използване на инструменти от страна на AI системи, които да изпълняват цели в определени рамки.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е предназначен за екипи от здравни и данни с среден ниво, които искат да проектират, оценяват и управляват решения на основата на agentic AI за клинични и оперативни сценарии.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Обясняват концепциите и ограниченията на agentic AI в контекста на здравеопазването.
• Проектират безопасни агентични работни процеси с планиране, памет и използване на инструменти.
• Създават агенти, усилени с извличане на информация, върху клинични документи и бази данни.
• Оценяват, наблюдават и управляват поведението на агентите с ограничения и човешки контролни механизми.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии, водени от инструктор.
• Проводени лаборатории и разглеждане на код в песочник.
• Упражнения, базирани на сценарии за сигурност, оценка и управление.

Опции за Персонализиране на Курса

• За запитане на персонализиран курс за този обучаващ модул, моля свържете се с нас, за да го организираме.

WrenAI е платформа за анализ, базирана на изкуствен интелигент, предназначена да свързва данни, моделира инсайти и генерира таблици. В корпоративни среди, робустно управление и сигурност са критични за осигуряване на безопасно и съответстващо на правилата приемане.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти от предприятия на напреднал ниво, които искат да имплементират модели за управление, съответствие на правилата и сигурност за WrenAI на мащаб.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектиране и имплементиране на модели за разрешаване на права в WrenAI.
• Прилагане на практики за аудит и мониторинг за съответствие на правилата.
• Настрояване на сигурни среди с контроли на ниво на предприятие.
• Развертане на WrenAI безопасно в големи организации.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически упражнения с настройки за управление и сигурност.
• Практически упражнения, симулиращи сценарии за развертане в корпоративна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запитане на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за ИИ разработчици средно ниво и специалисти по автоматизация, които искат да интегрират способности за автономност в приложения, мощени от ИИ.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат принципите на автономната ИИ и автономното взимане на решения.
• Реализират целенасочени ИИ агенти със стратегии за самооптимиране.
• Интегрират съвместно функциониране на многоагентски системи за решаване на сложни задачи.
• Подобрят взаимодействието между ИИ и хора чрез адаптивни потребителски изживявания.
• Разгърчат автономните ИИ модели в реални приложения.

WrenAI таблици и библиотека с метрики позволяват бързо отчетване чрез AI-обогатени работни процеси с таблици и библиотека с предварително изградени, крос-платформени бизнес метрики.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за начинаещи до средно-опитни професионалисти в операционната сфера, които искат да ускорят отчетването и анализа с WrenAI таблици и библиотеката с метрики.

Крайната цел на този курс е участниците да могат да:

• Създават AI-обогатени таблици за анализ на данни и отчетване.
• Използват библиотеката с метрики на WrenAI за стандартизирани KPI.
• Свързват таблици с множество източници на данни за актуализация в реално време.
• Създават автоматизирани работни процеси за оптимизиране на операционното отчетване.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическо изграждане на таблици с WrenAI.
• Практическо упражнение с отчетване на метрики и KPI.

Опции за персонализация на курса

• За запрос на персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Тази обука под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначена за професионалисти с напредно ниво, които желаят да разработват и оптимизират многоагентни системи, използвайки рамки за агентно ИЗ.

По края на тази обука участванците ще могат да:

• Разберат принципите на агентното ИЗ в многоагентни среди.
• Развиват ИЗ-доставащи агенти, които взаимодействат автономно.
• Прилагат подкрепяно обучение за адаптивно поведение на ИЗ.
• Оптимизират сътрудничеството и конкурентните взаимодействия между агенти.
• Прилагат агентно ИЗ в роботика, игри и предприемаческа автоматизация.

WrenAI API е интерфейс с мощна функционалност за генериране на SQL запитвания от естествен език, създаване на потребителски приложения и интегриране на графики в вътрешни платформи.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери на среден ниво, които искат да използват WrenAI API за практични приложения, включващи генериране на SQL, визуализация и интеграция на приложения.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Автентицират и свързват приложения с WrenAI API.
• Генерират SQL запитвания от входни данни на естествен език.
• Създават и вграждат графики с помощта на API краища.
• Интегрират WrenAI в задни системи и вътрешни инструменти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическа работа с API повиквания и интеграции.
• Практични проекти за свързване на приложения, графики и данни.

Опции за настройка на курса

• За да поставите заявка за настройвано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) в Пловдив е насочено към професионалисти с висок ниво, които искат да използват Агентното ИИ за предприсъдствена автоматизация и стратегично прилагане на ИИ.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат ролята на Агентното ИИ в предприсъдствените приложения.
• Интегрират автономни агенти с ИИ в предприсъдствените системи.
• Оптимизират автоматизираните процеси, управлени от ИИ, за масштабируемост и ефективност.
• Гарантират съответствие, сигурност и управление в автоматизацията с ИИ.
• Разработват бизнес стратегии, основани на ИИ, за дигитална трансформация.

WrenAI Cloud е moden платформа за свързваne на източници на данни, моделираne на данни и създаванe на интерактивни дашбордове.

Този училищен курс под ръководството на инструктор (в онлайн или очен формат) е насочен към професионалисти в областта на данните, които искат да научат как да създават WrenAI Cloud, моделират данни и визуализират инсайтове в дашбордове.

По завършването на този курс, участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират WrenAI Cloud околнини.
• Свързват WrenAI Cloud с множество източници на данни.
• Моделират данни и дефинират връзки за анализ.
• Създават интерактивни дашбордове за бизнес инсайтове.

Формат на курса

• Интерактивно преподаване и дискусия.
• Практически упражнения за конфигуриране на облачената платформа и моделираne на данни.
• Практични упражнения в създаването и визуализацията на дашбордове.

Опции за персонализиране на курса

• За да изискате персонализиран курс, моля свържете се с нас за организиране.

Това ръководено от инструктор обучение (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти с висок ниво, които искат да използват агенски ИИ за управление в сложни бизнес и технически сценарии.

По завършване на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат принципите за автономно управление в ИИ.
• Проектират и имплементират агенти на ИИ, които работят с минимално човешко участвие.
• Интегрират агенски ИИ в автоматизирани работни процеси и бизнес системи.
• Оптимизират управлението, управлявано от ИИ, за ефективност и масштабируемост.
• Гарантират съответствие, сигурност и етични раз/Dkри в автономната работа на ИИ.

WrenAI е инструмент за генериране на BI с отворен код, който позволява преобразуване на естествен език в SQL и семантично моделиране на данни.

Този обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за напреднали данни инженери, аналитични инженери и инженери на ML, които искат да създават робустни семантични слоеве, да настройват промпти и да осигуряват надеждно генериране на SQL.

След края на това обучение участниците ще могат да:

• Имплементиране на семантични модели за консистентни определения на метрики в екипи.
• Оптимизиране на производителността на текст към SQL за точност и масштабируемост.
• Конфигуриране и налагане на ограничения, за да се избегнат невалидни или рискови запитвания.
• Интегриране на WrenAI OSS в пиплайни на данни и аналитични работни процеси.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в жива лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в Пловдив е насочено към средно ниво ИИ инженери, МЛ изследователи и програмисти, които желаят да построяват и имплементират агентни системи с ИИ в реални приложения.

По края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат основните принципи на агентните системи с ИИ.
• Да имплементират ИИ агенти, способни за автономно мислене и действие.
• Да интегрират агентните системи с ИИ с API и трети страни услуги.
• Да оптимизират многоагентните взаимодействия за сложни задачи.
• Да решават етически, сигурносни и масштабни предизвикателства в агентните системи с ИИ.

WrenAI позволява на доставчиците на SaaS да вграждат генеративна бизнес интелигентност (GenBI) директно в продукти, насочени към клиентите. Този курс предоставя на екипите за SaaS уменията да интегрират Wren AI чрез неговия Embedded API, да конфигурират white-label анализи и да управляват multi-tenant внедрявания.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към SaaS продуктови лидери, инженери по данни и full-stack разработчици от средно до напреднало ниво, които желаят да внедрят WrenAI като вградено решение за анализи в SaaS среди.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да интегрират WrenAI чрез Embedded API за приложения, насочени към клиентите.
• Да внедрят white-label разговорна бизнес интелигентност с брандиране и персонализация.
• Да проектират сигурни и мащабируеми multi-tenant внедрявания.
• Да наблюдават използването, да оптимизират производителността и да осигурят съответствие в SaaS среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с WrenAI Embedded API.
• Работилница: проектиране и внедряване на white-label аналитична функционалност за SaaS случай на употреба.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи професионалисти, които искат да разберат основните принципи на Агентната ИИ, нейните възможности и потенциално влияние върху индустриите.

По края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на Агентната ИИ.
• Различават традиционната ИИ и автономните агенски системи за изкуствен интелект.
• Развиват реални приложения на Агентната ИИ в различни индустрии.
• Оценяват предимствата и изискванията за разпространение на автономните ИИ системи.
• Анализират етичните и сигурносни аспекти на Агентната ИИ.

WrenAI е платформа за разговорен анализ, която преобразува запитванията на естествен език в достоверни анализа, позволявайки на нетехническите екипи да генерират инсайтове бързо и последователно.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към продуктни мениджъри, аналитици и промоутъри на данните на средно ниво, които искат да приложат разговорен анализ и да създадат самопослужващи BI възможности с WrenAI.

По завършването на това обучение, участниците ще могат:

• Дизайните разговорни анализни схеми, които откриват надеждни продуктни инсайтове.
• Създаване и поддържане на стандартизирана метрична слой за последователно докладване.
• Ефективно използване на функции от естествен език до SQL, за да отговарят на продуктни въпроси.
• Вградяване на WrenAI-драйвените самопослужващи панела и контроли в продуктните схеми.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Ръчни лаборатории с Wren AI и примерни набори от данни.
• Учебна работилница: изграждане на самопослужващ панел и разговорен набор от запитвания.

Опции за персонализация на курса

• За да изискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да го организирате.

AI агентите преминават от демонстрации в изследователска среда към продуктивни системи, действащи автономно в текстови, визуални, аудио и инструмент-базираните работни процеси, повишавайки изискванията към инженерната прецизност, устойчивостта на атака и регулаторната отговорност. Това обучение с инструктор запознава напредналите специалисти с целия жизнен цикъл на агента — от архитектурата на единични и многоагентни системи до интегрирането на мултимодално възприятие и оркестрирането на координираното поведение чрез модерни рамки. Практическите лабове в Python постепенно водят към изграждането на продуктивна многоагентна система, която участниците след това подлагат на стрес тестване с техники на атака и инструментарията Adversarial Robustness Toolbox. Курсът приключва с анализ на съответствието с NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, Закона за AI на ЕС и GDPR, както и с разглеждане на сигурно разполагане, мониторинг и реакция при инциденти, така че участниците да напуснат с уменията да доставят агенти, които са способни, защитими и съответстващи на регулациите.

Този инструктиран, директен тренинг в Пловдив (онлайн или на място) е насочен към разработчици и специалисти в областта на облачните технологии на начално/средно ниво, които желаят да използват Alibaba Cloud, за да създадат AI агенти, способни да автоматизират задачи, да отговарят на въпроси и да се свързват с бизнес системи.

До края на този тренинг участниците ще могат да: разберат архитектурата на AI агент в Alibaba Cloud, да изградят прост работен поток на агент, да свържат агент с корпоративни знания и инструменти, да внедрят и наблюдават агент в облачна среда.