Oбучения по Agentic AI в Варна

Генеративният изкуствен интелект и агентният изкуствен интелект са две мощни парадигми, които движат следващата вълна на автоматизация и интелигентност – едната фокусирана върху генериране на съдържание, а другата върху целенасочено, автономно поведение.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към ИИ и технически специалисти на средно ниво, които желаят да разберат как да изграждат, оценяват и интегрират генеративен и агентен ИИ в приложения от реалния свят.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и възможностите на генеративните ИИ системи.
• Изследват възхода на автономните ИИ агенти и как те разширяват възможностите на големите езикови модели.
• Използват инженеринг на промптове и интеграции с инструменти за практически внедрявания.
• Сравняват модели, инструменти и техники за отговорно внедряване.

Формат на обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическа работа с генеративни и агентни ИИ инструменти в сценарии от реалния свят.
• Насочвани упражнения, фокусирани върху генериране на съдържание и автономни работни потоци.

Опции за персонализиране на обучението

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

Агентният ИИ е нововъзникващ клас системи, способни на автономно вземане на решения, изпълнение на задачи и оркестриране на работни потоци.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да разберат как агентният ИИ ще преобрази организационните работни потоци, стратегиите за таланти и дизайна на работните позиции.

След завършване на курса участниците ще могат да:

• Оценяват възможностите и ограниченията на агентния ИИ в корпоративна среда.
• Идентифицират възможности за автоматизация, разширяване и препроектиране на задачи.
• Оценяват последиците за работната сила и разработват стратегии за отговорно внедряване.
• Планират рамки за управление за безопасно, прозрачно и съвместимо внедряване на ИИ.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения и анализ на сценарии.
• Практическо изследване на агентни работни потоци в насочвана среда.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Практическият бууткамп за Agentic AI е интензивен, проектно-ориентиран курс, предназначен да помогне на участниците да придобият практически опит в проектирането, изграждането и внедряването на автономни AI агенти с помощта на Python. Чрез пет прогресивно усложняващи се проекта участниците ще изследват дизайнерски модели за агенти, работни потоци с промптове, оркестрация на API и сценарии за реална интеграция.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят бързо да преминат от теория към реализация, като разработват работещи прототипи на агентни AI приложения.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират архитектури на агентен AI и ключови принципи на проектиране.
• Разработват, тестват и внедряват множество базирани на агенти приложения на Python.
• Интегрират агенти с външни инструменти, API и бази данни.
• Оптимизират промптове и работни потоци за производителност и надеждност.
• Прилагат най-добри практики за мониторинг, версиониране и мащабиране на агентни системи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и насочвани сесии за програмиране.
• Практическа разработка на проекти и дебъгване.
• Демонстрация на живо на цялостно внедряване на агенти.

Опции за персонализиране на курса

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

Edge & Lightweight Agents е практически курс, фокусиран върху внедряването на агентни AI натоварвания на устройства с ограничени ресурси. Участниците се научават да изграждат, оптимизират и управляват леки агенти, способни на локално разсъждение и извод, подобрявайки скоростта, поверителността и надеждността в разпределени среди. Курсът набляга на настройка на производителността, дизайн с ниска латентност и интеграция между хардуер и софтуер.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да внедрят и оптимизират агентни системи на устройство, използвайки Python и edge AI рамки.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и предизвикателствата при изпълнение на агентен AI на edge устройства.
• Проектират леки агентни цикли, подходящи за среди с ограничения.
• Внедряват локален извод, използвайки TensorFlow Lite, PyTorch Mobile и ONNX.
• Интегрират агенти със сензори, изпълнителни механизми и IoT платформи.
• Оптимизират производителността, консумацията на енергия и латентността за работа в реално време.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и практически демонстрации.
• Практическа разработка в локални или емулирани среди.
• Базирано на проекти обучение и насочвани упражнения за внедряване.

Опции за персонализиране на курса

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

Агентният ИИ се отнася до системи, които действат автономно за постигане на цели, като интегрират разсъждение, памет и използване на инструменти. Този курс предоставя структурирано въведение в концепциите на агентния ИИ, като се фокусира върху инженеринг на промптове, архитектурни дизайн модели и отговорни практики за употреба. Участниците ще придобият основни знания за ефективно и безопасно изграждане, насочване и внедряване на агенти.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от начинаещо до средно ниво, които желаят да разберат как да проектират, създават промптове за и управляват отговорни агентни системи, използвайки практически рамки и примери.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Обясняват основните принципи и жизнения цикъл на агентните ИИ системи.
• Прилагат техники за инженеринг на промптове за ефективно изпълнение на задачи.
• Проектират прости работни потоци на агенти, използвайки достъп до инструменти и логика за вземане на решения.
• Прилагат съображения за безопасност, управление и отговорна употреба при ИИ агентите.
• Изградят прототип на агент, използвайки отворени рамки и Python.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и ръководена демонстрация.
• Практически упражнения и практика по програмиране.
• Съвместни дискусии и дейности, базирани на казуси.

Опции за персонализиране на курса

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

„Агентен изкуствен интелект за бизнес автоматизация“ е практически курс, създаден да научи участниците как да проектират, интегрират и мащабират агенти, управлявани от AI, за реални бизнес процеси. Курсът се фокусира върху идентифициране на възможности за автоматизация, интегриране на инструменти и изграждане на практически приложни случаи в работни потоци за обслужване на клиенти, верига на доставки и маркетинг.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти със средно ниво на подготовка, които желаят да внедрят автоматизация, задвижвана от AI, използвайки подходи без код, с малко код и базирани на Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Идентифицират ключови области, в които агентният AI може да стимулира ефективността на процесите и иновациите.
• Картографират работни потоци, подходящи за интеграция с AI агенти.
• Внедряват автоматизация чрез API и инструменти за оркестрация.
• Интегрират AI модели в реални бизнес сценарии с измеримо въздействие.
• Разработят структури за управление и наблюдение на операции, задвижвани от AI.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и практически демонстрации.
• Практически упражнения и насочвани проекти.
• Внедряване на живо в пясъчна среда за автоматизация.

Опции за персонализиране на курса

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

Този курс разглежда проектирането, координацията и внедряването на мултиагентни системи (MAS) с помощта на Python. Участниците ще научат как да създават агенти, които комуникират, сътрудничат и се адаптират за постигане на общи цели в сложни, динамични среди.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които искат да проектират и внедрят мултиагентни системи за интелигентна автоматизация, симулации и приложения за вземане на решения.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и принципите на мултиагентните системи.
• Разработват агенти, способни на комуникация, координация и договаряне.
• Внедряват разпределени среди за взаимодействия между агентите.
• Прилагат обучение с подкрепление и планиране в мултиагентен контекст.
• Симулират кооперативно и конкурентно поведение на агентите.
• Проектират хибридни работни процеси, съчетаващи хора и интелигентни агенти.

Формат на курса

• Лекции с инструктор и демонстрации на живо.
• Практически упражнения с използване на рамки за агенти с отворен код.
• Приложен групов проект, симулиращ мултиагентен сценарий.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

Този курс разглежда принципите и прилагането на ученето с подкрепление (RL) и последователното вземане на решения, тъй като те се прилагат в агентни AI системи. Участниците ще се научат как да проектират, обучават и оценяват агенти, които взаимодействат динамично със своите среди, за да постигат дългосрочни цели чрез учене и адаптация.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери и изследователи на напреднало ниво, които желаят да интегрират алгоритми за учене с подкрепление и планиране в агентни системи за автоматизация, роботика и адаптивно разсъждение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират математическите основи на ученето с подкрепление и вземането на решения.
• Да внедряват ключови RL алгоритми като DQN, PPO и A3C, използвайки Python и PyTorch.
• Да моделират среди с помощта на OpenAI Gym и да проектират персонализирани сценарии за симулация.
• Да обучават, оценяват и дебъгват агенти за задачи с непрекъснато и дискретно управление.
• Да прилагат техники за учене с подкрепление в случаи на употреба на агентен AI в роботиката и планирането.
• Да балансират проучването, експлоатацията и ограниченията за безопасност при внедряване в реалния свят.

Формат на курса

• Лекции с инструктор и демонстрации на програмиране на живо.
• Практически упражнения с използване на рамки с отворен код и среди за симулация.
• Приложен проект, интегриращ вземането на решения в агентна AI система.

Опции за персонализиране на курса

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

Този курс се фокусира върху мащабирането, операционализирането и управлението на агентни AI системи в продукционни среди, като набляга на надеждността, наблюдаемостта и разходната ефективност.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да изградят устойчиви, наблюдаеми и оптимизирани по разходи потоци за мащабни агентни системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират мащабируеми архитектури за натоварвания с агентен AI.
• Внедряват рамки за наблюдение и проследяване, съобразени с поведението и взаимодействията на агентите.
• Прилагат техники за настройка на производителността и оптимизация на ресурсите при дългосрочни агентни процеси.
• Контролират разходите и предотвратяват „разрастване на агентите“ чрез политики, оркестрация и автоматизация.
• Интегрират най-добрите практики на MLOps за непрекъснато внедряване, версиониране и връщане назад на агентни услуги.

Формат на курса

• Практически, инженерно-ориентирани сесии с примери на жива инфраструктура.
• Интерактивна дискусия за архитектурни компромиси и предизвикателства пред наблюдаемостта.
• Капстон упражнение: внедряване и мониторинг на продукционна агентна система с контролирани разходи.

Опции за персонализиране на курса

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

WrenAI дава възможност на организациите да преминат отвъд статичните табла към разговорна аналитика и вграден генеративен бизнес интелект. Този преход изисква внимателно планиране на възприемането, миграция на активи и ефективни практики за управление на промяната.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от средно ниво в областта на бизнес интелекта и платформите за данни, които желаят да модернизират наследени BI системи с WrenAI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оценяват наследени BI среди и идентифицират възможности за модернизация.
• Планират и изпълняват миграции от статични табла към WrenAI.
• Възприемат разговорна аналитика и вградени GenBI възможности.
• Ръководят управлението на организационната промяна за BI модернизация.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения по планиране на миграция и възприемане.
• Практически лабораторни занятия за разговорна аналитика и вграден GenBI.

Опции за персонализиране на курса

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

Този курс обхваща управление, управление на идентичност и тестване за уязвимости на агентни AI системи, като се фокусира върху безопасни за предприятията модели на внедряване и практически техники за red-teaming.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за напреднали практици, които искат да проектират, защитават и оценяват базирани на агенти AI системи в продукционна среда.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Дефинират модели на управление и политики за безопасно внедряване на агентен AI.
• Проектират нечовешка идентичност и потоци за удостоверяване за агенти с достъп с най-ниски привилегии.
• Прилагат контрол на достъпа, одитни следи и наблюдаемост, съобразени с автономни агенти.
• Планират и изпълняват red-team упражнения за откриване на злоупотреби, пътища за ескалация и рискове от изтичане на данни.
• Смекчават често срещани заплахи за агентни системи чрез политики, инженерни контроли и наблюдение.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и работилници за моделиране на заплахи.
• Практически лабораторни упражнения: осигуряване на идентичност, прилагане на политики и симулация на противник.
• Red-team/blue-team упражнения и оценка в края на курса.

Опции за персонализиране на курса

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

Python е основният език, захранващ разработката и оркестрацията на автономни AI агенти. Този курс се фокусира върху практическата реализация с модерни SDK и frameworks като LangChain и AutoGen за изграждане, свързване и управление на работни потоци от агенти.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или onsite) е насочено към backend инженери, платформени инженери и ML инженери на средно ниво, които желаят да внедряват и оркестрират автономни агенти, използвайки Python инструменти и API.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настройват и конфигурират Python-базирани среди за агентни системи.
• Да използват популярни агентни SDK като LangChain и AutoGen за създаване на функционални агенти.
• Да интегрират инструменти и API за разширяване на възможностите на агентите.
• Да оркестрират работни потоци с множество агенти и комуникационни модели.
• Да прилагат най-добри практики за дебъгване, тестване и поддръжка на агентни кодови бази.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения по програмиране и демонстрации на живо.
• Практически проекти за изграждане на цялостни агентни работни потоци.

Опции за персонализиране на курса

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

WrenAI дава възможност на финансовите екипи да моделират KPI, да интегрират стандартизирани показатели и да проектират табла, които отговарят на регулаторните изисквания и одитните стандарти.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към финансови специалисти на средно до напреднало ниво, които желаят да използват WrenAI за изграждане на съответстващи на изискванията финансови модели на данни и табла, подпомагащи вземането на решения и управлението на риска.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да моделират финансови KPI и показатели в WrenAI.
• Да изграждат табла, съобразени с регулаторните и одитните изисквания.
• Да интегрират WrenAI с източници на финансови данни за отчитане в реално време.
• Да прилагат най-добри практики за финансови анализи и мониторинг на риска.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с финансови модели на данни.
• Практически лабораторни занятия по дизайн на табла и отчитане на съответствието.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Този курс преподава практически инженерни техники за проектиране, изграждане, тестване и внедряване на агентни (автономни) системи с помощта на Python. Той обхваща агентния цикъл, интеграции на инструменти, управление на памет и състояние, оркестрационни модели, контроли за безопасност и продукционни съображения.

Това обучение, водено от инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към ML инженери, AI разработчици и софтуерни инженери на средно до напреднало ниво, които желаят да изграждат стабилни, готови за продукция автономни агенти с помощта на Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират агентния цикъл и работни потоци за вземане на решения.
• Интегрират външни инструменти и API, за да разширят възможностите на агента.
• Имплементират архитектури за краткосрочна и дългосрочна памет за агенти.
• Координират многостъпкови оркестрации и композитност на агенти.
• Прилагат най-добри практики за безопасност, контрол на достъпа и наблюдаемост за внедрени агенти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения за изграждане на агенти с Python и популярни SDK.
• Базирани на проекти упражнения, които създават прототипи, готови за внедряване.

Опции за персонализиране на курса

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

WrenAI дава възможност за генериране на SQL от естествен език и анализи, задвижвани от изкуствен интелект, което прави достъпа до данни по-бърз и интуитивен. За използване на корпоративно ниво, практиките за осигуряване на качество и наблюдаемост са от съществено значение, за да се гарантира точност, надеждност и съответствие.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на данните и анализите на напреднало ниво, които желаят да оценяват точността на заявките, да прилагат настройка на промптове и да внедряват практики за наблюдаемост за мониторинг на WrenAI в продукционна среда.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Оценяват точността и надеждността на SQL изходите от естествен език.
• Прилагат техники за настройка на промптове, за да подобрят производителността.
• Наблюдават отклонението и поведението на заявките във времето.
• Инструментират WrenAI с рамки за логване и наблюдаемост.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с техники за оценка и настройка.
• Практически лабораторни занятия за интеграции на наблюдаемост и мониторинг.

Опции за персонализиране на курса

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

Агентният изкуствен интелект е подход, при който AI системите планират, разсъждават и използват инструменти за постигане на цели в рамките на определени ограничения.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към екипи от сферата на здравеопазването и данните на средно ниво, които искат да проектират, оценяват и управляват агентни AI решения за клинични и оперативни случаи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Обясняват концепциите и ограниченията на агентния изкуствен интелект в контекста на здравеопазването.
• Проектират безопасни работни потоци на агенти с планиране, памет и използване на инструменти.
• Изграждат агенти с разширено извличане на информация върху клинични документи и бази от знания.
• Оценяват, наблюдават и управляват поведението на агентите с предпазни механизми и контрол с човек в цикъла.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и улеснена дискусия.
• Насочвани лабораторни упражнения и преглед на код в симулирана среда.
• Упражнения, базирани на сценарии за безопасност, оценка и управление.

Опции за персонализиране на курса

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

WrenAI е платформа за анализ, задвижвана от изкуствен интелект, предназначена да свързва данни, да моделира прозрения и да генерира табла за управление. В корпоративна среда стабилното управление и сигурност са от решаващо значение за осигуряване на безопасно и съответстващо на регулациите внедряване.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво от предприятия, които желаят да внедрят модели за управление, съответствие и сигурност на WrenAI в голям мащаб.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да проектират и внедряват модели за права в WrenAI.
• Да прилагат практики за проследимост на одитите и наблюдение за целите на съответствието.
• Да настройват сигурни среди с контроли на корпоративно ниво.
• Да внедряват WrenAI безопасно в големи организации.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с конфигурации за управление и сигурност.
• Практически упражнения, симулиращи сценарии за корпоративно внедряване.

Възможности за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е предназначено за AI разработчици на средно ниво и специалисти по автоматизация, които желаят да интегрират агентни способности в приложения, задвижвани от AI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на агентния AI и автономното вземане на решения.
• Внедряват AI агенти, ръководени от цели, с техники за самооптимизация.
• Интегрират сътрудничество между множество агенти за решаване на сложни проблеми.
• Подобряват взаимодействието между AI и хора чрез адаптивни потребителски изживявания.
• Внедряват агентни AI модели в приложения от реалния свят.

WrenAI електронните таблици и библиотеката с метрики позволяват бързо отчитане чрез работни потоци в електронни таблици, задвижвани от изкуствен интелект, и библиотека от предварително изградени, междуплатформени бизнес метрики.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към оперативни специалисти от начинаещо до средно ниво, които желаят да ускорят отчитането и анализа, използвайки WrenAI електронни таблици и библиотеката с метрики.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат електронни таблици, задвижвани от изкуствен интелект, за анализ на данни и отчитане.
• Използват библиотеката с метрики на WrenAI за стандартизирани KPI.
• Свързват електронни таблици с множество източници на данни за актуализации на живо.
• Създават автоматизирани работни потоци, за да оптимизират оперативното отчитане.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо изграждане на електронни таблици с WrenAI.
• Практически упражнения с метрики и KPI отчитане.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да разработват и оптимизират мултиагентни системи, използвайки рамки на Агентния ИИ.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на Агентния ИИ в мултиагентни среди.
• Разработват агенти, управлявани от ИИ, които взаимодействат автономно.
• Прилагат обучение с подсилване за адаптивно поведение на ИИ.
• Оптимизират сътрудничеството и конкуренцията между множество агенти.
• Прилагат Агентен ИИ в роботиката, игрите и корпоративната автоматизация.

WrenAI API е мощен интерфейс за генериране на SQL заявки от естествен език, изграждане на персонализирани приложения и интегриране на диаграми във вътрешни платформи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери на средно ниво, които желаят да използват WrenAI API за практически приложения, включително генериране на SQL, визуализация и интеграция на приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Удостоверяват и свързват приложения към WrenAI API.
• Генерират SQL заявки от въвеждане на естествен език.
• Създават и вграждат диаграми чрез крайни точки на API-то.
• Интегрират WrenAI в бекенд системи и вътрешни инструменти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с API извиквания и интеграции.
• Практически проекти за свързване на приложения, диаграми и потоци от данни.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на напреднало ниво, които желаят да използват агентен изкуствен интелект за автоматизация в корпоративен мащаб и стратегическо внедряване на AI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на агентния изкуствен интелект в корпоративните приложения.
• Интегрират автономни AI агенти с корпоративни системи.
• Оптимизират управлявани от AI работни потоци за мащабируемост и ефективност.
• Осигуряват съответствие, сигурност и управление при автоматизацията с AI.
• Разработват бизнес стратегии, управлявани от AI, за цифрова трансформация.

WrenAI Cloud е модерна платформа за свързване на източници на данни, моделиране на данни и изграждане на интерактивни табла.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни от начално до средно ниво, които желаят да се научат как да настройват WrenAI Cloud, да моделират данни и да визуализират прозрения чрез табла.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират WrenAI Cloud среди.
• Свързват WrenAI Cloud с множество източници на данни.
• Моделират данни и дефинират връзки за анализ.
• Създават интерактивни табла за бизнес прозрения.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическа конфигурация на облачна платформа и моделиране на данни.
• Практически упражнения за изграждане и визуализация на табла.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които искат да използват Agentic AI за вземане на решения в сложни бизнес и технически сценарии.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на автономното вземане на решения в ИИ.
• Проектират и внедряват ИИ агенти, които работят с минимална човешка намеса.
• Интегрират Agentic AI в работни потоци за автоматизация и бизнес системи.
• Оптимизират управлявани от ИИ процеси на вземане на решения за ефективност и мащабируемост.
• Осигуряват съответствие, сигурност и етични съображения при автономността на ИИ.

WrenAI е инструмент с отворен код за генеративен бизнес разузнаване (BI), който позволява преобразуване на естествен език в SQL и семантично моделиране на данни.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към напреднали инженери на данни, аналитични инженери и ML инженери, които желаят да изградят стабилни семантични слоеве, да оптимизират промптове и да гарантират надеждно генериране на SQL.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да внедряват семантични модели за последователни дефиниции на метрики в екипите.
• Да оптимизират производителността на преобразуването от текст в SQL за точност и мащабируемост.
• Да конфигурират и налагат защитни механизми за избягване на невалидни или рискови заявки.
• Да интегрират WrenAI OSS в потоци от данни и аналитични работни процеси.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практически задачи.
• Практическо внедряване в среда с лабораторни упражнения на живо.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е насочено към AI инженери на средно ниво, ML изследователи и разработчици, които желаят да изградят и внедрят агентни AI системи в реални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на агентните AI системи.
• Внедряват AI агенти, способни на автономно разсъждение и действие.
• Интегрират агентен AI с API и услуги на трети страни.
• Оптимизират мултиагентни взаимодействия за сложни задачи.
• Адресират етични, свързани със сигурността и мащабируемостта предизвикателства в агентния AI.

WrenAI позволява на SaaS доставчиците да вграждат генеративен бизнес интелект (GenBI) директно в продукти, насочени към клиенти. Този курс предоставя на SaaS екипите уменията да интегрират Wren AI чрез неговия Embedded API, да конфигурират анализи с бял етикет и да управляват многопотребителски внедрявания.

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

До края на обучението участниците ще могат да:

• Интегрират WrenAI чрез Embedded API за приложения, насочени към клиенти.
• Реализират разговорен BI с бял етикет с брандиране и персонализация.
• Проектират сигурни и мащабируеми многопотребителски внедрявания.
• Наблюдават използването, оптимизират производителността и осигуряват съответствие в SaaS среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с WrenAI Embedded API.
• Работилница: проектиране и внедряване на функция за анализи с бял етикет за SaaS случай на употреба.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на начинаещо ниво, които желаят да разберат основните принципи на Agentic AI, неговите възможности и потенциалното му въздействие върху индустриите.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните принципи на Agentic AI.
• Разграничават традиционния AI от автономните AI агенти.
• Изследват приложения в реалния свят на Agentic AI в различни индустрии.
• Оценяват ползите и предизвикателствата от внедряването на автономни AI системи.
• Анализират етичните съображения и съображенията за сигурност на Agentic AI.

WrenAI е платформа за разговорна аналитика, която превръща заявки на естествен език в надеждни анализи, позволявайки на нетехническите екипи да генерират прозрения бързо и последователно.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към продуктови мениджъри, анализатори и шампиони по данните на средно ниво, които желаят да възприемат разговорната аналитика и да изградят възможности за BI на самообслужване с WrenAI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират работни потоци за разговорна аналитика, които извеждат надеждни продуктови прозрения.
• Създават и поддържат стандартизиран слой от метрики за последователно отчитане.
• Използват ефективно функциите за преобразуване на естествен език в SQL, за да отговарят на продуктови въпроси.
• Вграждат управлявани от WrenAI табла за самообслужване и предпазни механизми в продуктовите работни потоци.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с Wren AI и примерни набори от данни.
• Семинар: изграждане на табло за самообслужване и набор от разговорни заявки.

Опции за персонализиране на курса

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

Този еднодневен курс предоставя на софтуерни инженери, технически ръководители и екипи за разработка практически рамка за ефективно работа с AI код-generиращи агенти в реални софтуерни проекти. Вместо да се фокусира единствено върху техники за създаване на промптове (prompting), курсът разглежда цялата екосистема на агентите, включително конструирането на контекст, възпроизводимите работни процеси, интеграциите с MCP (Model Context Protocol), обратните връзки, сигурността и организационното приемане.

AI агентите преминават от изследователски демонстрации към производствени системи, които действат автономно в работни потоци, включващи текст, изображения, реч и инструменти, като по този начин повишават изискванията за инженерна прецизност, устойчивост на атаки и регулаторна отговорност. Това обучение, водено от инструктор, превежда напредналите практици през пълния жизнен цикъл на агента – от проектиране на системи с един и множество агенти до интегриране на мултимодално възприятие и оркестриране на координирано агентно поведение чрез съвременни рамки. Практическите упражнения в Python прогресивно изграждат мулти-агентна система от производствен клас, която участниците след това подлагат на стрес тестове, използвайки техники за кибератаки и Adversarial Robustness Toolbox. Курсът завършва с привеждане в съответствие с NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, Законодателния акт на ЕС за ИИ и GDPR, сигурно внедряване, мониторинг и реакция при инциденти, така че участниците да могат да пускат агенти, които са способни, защитими и съвместими с регулациите.

Това преподавано живо обучение в Варна (онлайн или на място) е насочено към разработчици с начално и междинно ниво, както и специалисти по облачни технологии, които искат да използват Alibaba Cloud за изграждане на AI агенти, способни автоматизират задачи, отговарят на въпроси и се свързват със системите на бизнеса.

След завършване на обучението участниците ще могат: да разберат архитектурата на AI агент в Alibaba Cloud, да изградят прост работен процес на агент, да свържат агент с корпоративно знание и инструменти, и да внедрят и мониторингват агент в облачна среда.