AI Agents обучение в България

Това курса, воден от инструктор, в България (онлайн или на място) е предназначен за напреднали AI инженери, разработчици на роботика и специалисти по автоматизация, които искат да използват DeepSeek за изграждане на интелигентни AI агенти и автономни системи.

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

• Разбират архитектурата и възможностите на AI моделите на DeepSeek.
• Интегрират DeepSeek в AI агенти за вземане на решения и автоматизация.
• Прилагат техники за усилено обучение за обучаване на автономни системи.
• Разплащат AI агенти, водени от умна система, в реални среди.

Автономните ИИ агенти бързо се интегрират в процеси за вземане на решения в различни сектори, като отбраната, здравеопазването, финансите и инфраструктурата. По мере на това, че тези системи придобиват по-голяма независимост и автономност, възниква належаща необходимост от робустни етични рамки, механизми за управление и регулаторно надзор, които да ръководят тяхното проектиране и използване.

Това обучение, провеждано от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да изследват етичните, обществени и регулаторни последствия от използването на автономни ИИ агенти в реални среди.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Анализират етичните рискове и моралните дилеми, поставени от автономните ИИ агенти.
• Оценяват рамките за управление и регулаторните модели, отнасящи се до високорисковите приложения на ИИ.
• Оценяват механизми за отговорност, обяснимост и прозрачност в автономните системи.
• Разработват стратегии за подчиняване на поведението на ИИ агентите към правни, етични и обществени ценности.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Случаи за изследване и ролови симулации.
• Практическа анализа на рамките за управление и етични модели.

Опции за персонализиране на курса

• За да поставите заявка за персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уредите това.

Автоматизацията, подкрепена от ИИ, комбинира гъвкавостта на безкодовите платформи с интелигентността на големите езикови модели и автономните агенти, за да се създадат масштабируеми и умни системи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или местно) е насочено към професионалисти с среден ниво, които искат да проектират, изготвят и оптимизират автоматизираните потоци, усъвършенствани с ИИ за вземане на решения, орхестрация и самостойно изпълнение.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират безкодови работни процеси, усъвършенствани с интерпретация и отговори на ИИ.
• Използват последователност на подсказки, тригерите на webhook-ове и API за построяване на масштабируема логика.
• Създават умни приложения, които свързват услуги и интерпретират данни автономно.
• Разбират, проектират и разграждат ИИ агенти, способни за целенасочено планиране и изпълнение на задачи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в реална лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

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

Това обучение с инструктор, проведено на живо (онлайн или на място) е направено към разработчици на AI на среден ниво, специалисти по сигурност и служители за съответствие, които искат да проектират и реализират сигурни AI агенти, като се справят със етични проблеми и здравина.

До края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

• Разбират рисковете за сигурност и етичните предизвикателства при разработването на AI агенти.
• Прилагат принципи за проектиране, които да са със сигурност на първо място за модели на AI.
• Прилагат техники за устойчивост срещу противници, за да предотвратят атаки върху AI агенти.
• Обеспечават съответствие с етичните ръководства за AI и регулаторните стандарти.

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.

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за разработчици на AI на среден до напреднал нивъен, изследователи и мултимедийни инженери, които желаят да създават AI агенти, способни да разбират и генерират мултимодално съдържание.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разработват AI агенти, които обработват и интегрират текстови, изображения и аудио данни.
• Реализират мултимодални модели, като GPT-4 Vision и Whisper ASR.
• Оптимизират мултимодални AI пиплайни за ефективност и точност.
• Разработват мултимодални AI агенти в реальни приложения.

Това обучение с инструктор и живо участие (онлайн или на място) е предназначено за разработчици и дизайнери с начален до среден уровень, които искат да разберат и да създават помощници с изкуствен интелигент, подпомагани от AI за различни случаи на употреба.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на помощниците с изкуствен интелигент, подпомагани от AI.
• Научат основните принципи на интегрирането на модели на език с умни помощници.
• Създадат и насочат персонален помощник, използвайки рамки и инструменти за AI.
• Разработят персонални помощници за практическа употреба в различни индустрии.

Товата обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към напреднали AI инженери, разработчици на корпоративно софтуер и бизнес лидери, които искат да настройват и разпредяват агенти на основата на LLM за корпоративни приложения.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и възможностите на отворени източници LLM.
• Настройват и оптимизират LLMs за корпоративни случаи на употреба.
• Разпредяват агенти на изкуствен интелект с използване на LangChain и Hugging Face.
• Интегрират агенти, засилени с LLM, в бизнес процеси.

Това обучение с инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за роботинженери на напреднал нива, изследователи на изкуствен интелигент и специалисти по автоматизация, които искат да разработват автономни роботни системи, управлявани от изкуствен интелигент за сложни задачи и сътрудничество между човек и изкуствен интелигент.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на агентите на изкуствен интелигент в роботно взимане на решения и автоматизация.
• Реализират навигация и избегване на пречки, управлявани от изкуствен интелигент.
• Разработват сътруднически роботни системи между човек и изкуствен интелигент.
• Разработват и внедряват системи за възприемане и управление, управлявани от изкуствен интелигент в роботи.

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.

Това онлайн или онсайт обучение с инструктор водител е предназначено за финансови професионалисти с среден ниво, анализи на риск и инженери на AI, които желаят да разработват и разпространяват решения за автоматизация на финансовите процеси и откриване на измами, базирани на AI.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на AI в автоматизацията на финансовите процеси и откриването на измами.
• Создават AI модели за откриване на измамни транзакции.
• Използват машинно обучение за оценка на риска в реално време.
• Разпространяват финансови системи за мониторинг, базирани на AI.

Този обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти в областта на клиентската служба с ниско до средно ниво, разработчици на чатботове и екипи за автоматизация, които искат да внедряват решения за клиентска поддръжка и автоматизация на услуги, управлявани от изкуствен интелект.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на клиентска поддръжка, управлявана от изкуствен интелект.
• Разработват и интегрират чатботове с изкуствен интелект за обработка на клиентски заявки.
• Използват обработка на естествен език и машинно обучение за подобряване на взаимодействията с чатботове.
• Разработват агенти с изкуствен интелект в реални приложения за клиентска служба.

Този инструкторски водим обучение на място (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от здравеопазването и разработчици на AI на среден до напреднал ниво, които искат да внедрят решения за здравеопазване, базирани на AI.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на AI агенти в здравеопазването и диагностиката.
• Развиват AI модели за анализ на медицински изображения и предвиждащи диагностики.
• Интегрират AI с електронни здравни записи (EHR) и клинични процеси.
• Осигуряват съответствие с регулациите в здравеопазването и етичните практики на AI.

Този курс с преподавател, проведен на живо в България (онлайн или на място), е направен за начинаещи до средно-опитни разработчици на ИИ и дизайнери на UI/UX, които искат да научат как да създават, оптимизират и развертват виртуални помощници, управлявани от ИИ.

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

• Проектират ефективни работи на конверсационни ИИ и интерфейси на UI/UX.
• Реализират модели на обработка на естествен език (NLP), управлявани от ИИ.
• Интегрират ИИ помощници с API и платформи на трети страни.
• Развертват и поддържат ИИ помощници за реални приложения.

Mistral AI е семейство мощни, отворени и предприятийни-готови модели за изкуствен интелигент за езикови, мултимодални и агентични приложения.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти с междуреровен до напреднал нив на познания, които искат да създават, разпространяват и управляват агенти за изкуствен интелигент, използвайки моделите Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise и Devstral.

След завършването на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и възможностите на Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise и Devstral.
• Проектират и реализират агенти за изкуствен интелигент, използвайки моделите на Mistral за предприятието и разработчическите сценарии.
• Интегрират системи за кодиране, конектори и данни на предприятието в агентите.
• Оптимизират производителността, разходите и съответствието с правилата за агентите, задвижвани от Mistral.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Практично реализиране в жива лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

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

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.

Google Antigravity е среда за агентско развитие, предназначена за изграждане на автономни агенти, които могат да планират, разсъждават, пишат код и действат чрез многомодалните възможности на Gemini 3.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към технически професионалисти с висок ниво, които искат да проектират, изграждат и разпространяват автономни агенти, използвайки Gemini 3 и средата Antigravity.

С завършването на това обучение, участниците ще бъдат подготвени да:

• Изграждат автономни работни процеси, които използват Gemini 3 за разсъждаване, планиране и изпълнение.
• Разработват агенти в Antigravity, които могат да анализират задачи, пишат код и взаимодействат с инструменти.
• Интегрират агенти, управлявани от Gemini, с предприемерски системи и API.
• Оптимизират поведението, безопасността и надеждността на агентите в сложни околнини.

Формат на курса

• Експертни демонстрации, комбинирани с интерактивни дискусии.
• Практически експерименти с разработване на автономни агенти.
• Практична реализация, използвайки Antigravity, Gemini 3 и подкрепящите облачни инструменти.

Опции за персонализация на курса

• Ако вашата команда изисква поведения, специфични за домейна, или персонализирани интеграции, молим възложете ни да подредим програмата.

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.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да овладяят техниките за развертане и управление на AI агенти в продукционни среди.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират масови AI развертателни пиплайни.
• Използват инструменти като Docker и Kubernetes, за да контейнеризират и оркестрират AI агенти.
• Мониторират и оптимизират AI агенти в продукционни среди.
• Имплементират CI/CD работни процеси за развертане на AI агенти.
• Осигуряват съответствие с изискванията за сигурност и управление на данни.

Товато обучение с инструктор, провеждаемо на живо (онлайн или на място), е предназначено за напреднали специалисти по изкуствен интелигент, които искат да овладеят техниките на подкрепящо обучение и да ги използват за обучение на агенти на изкуствен интелигент за решаване на сложни проблеми.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на подкрепящо обучение и процеси на Марков за вземане на решения (MDPs).
• Проектират и реализират алгоритми за RL, като Q-Learning, SARSA и Deep Q-Networks (DQN).
• Използват платформи като OpenAI Gym и библиотеки за RL за практическо приложение.
• Обучават агенти на изкуствен интелигент за решаване на реални, многократни проблеми за вземане на решения.
• Съобразуват предизвикателства, като компромисът между изследване и експлоатация и сходимостта в обучението на RL.

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.

Google Antigravity е разработка, ориентирана към агенти, които подобряват инженерните потоци чрез умна автоматизация.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за практици на ниво новачък, които искат да изучат основите на Antigravity и разберат как средата за кодиране, управлявана от агенти, повишава продуктивността.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Google Antigravity.
• Навигиращ и разбира как работят както редакторната, така и управляващата панела.
• Работят ефективно с агенти за автоматизиране на простите задачи по разработка.
• Използват Antigravity за генериране, подобряване и управление на проектни файлове.

Формат на курса

• Обяснения от инструктор, подкрепени с реални демонстрации.
• Упражнения под ръководството на инструктор, фокусирани върху практическо използване на агенти.
• Практически проучвания на основните функции на Antigravity в контролирана лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• Ако ви е необходима адаптирана версия на това обучение, моля свържете се с нас, за да организираме персонализиран програмен модул.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с ИИ на напреднало ниво, които желаят да овладеят уменията за проектиране, изграждане и внедряване на MAS, които решават сложни проблеми от реалния свят.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на многоагентните системни архитектури.
• Прилагане на стратегии за комуникация, координация и вземане на решения в MAS.
• Приложете теорията на игрите за моделиране на взаимодействията на агенти и разрешаване на конфликти.
• Използвайте рамки като JADE, за да създадете мащабируеми MAS решения.
• Обърнете внимание на предизвикателства като мащабируемост, доверие и възникващо поведение в MAS.

Amazon Bedrock AgentCore предоставя на инфраструктура за проектиране, оркестриране и управление на системи с множество агенти, което позволява сътрудничество, специализация и напреднали патрони за автоматизация между множество AI-ориентирани субекти.

Този курс, воден от инструктор (онлайн или на място), е насочен към напреднали практикуващи, които искат да проектират, разгърнат и оптимизират следващото поколение системи с множество агенти, използвайки оркестрационните и управляващите функции на AgentCore.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат принципите и архитектурите на системи с множество агенти.
• Проектират оркестрационни стратегии за сътрудничество между агенти.
• Реализират протоколи за комуникация и преговори между агенти.
• Разгрънат масштабируеми, готови за предприятие решения с множество агенти, използвайки AgentCore.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически лаборатории с оркестрационните функции на AgentCore.
• Кейс-студи за приложения с множество агенти в предприятията.

Опции за Персонализация на Курса

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

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.

Този курс с ръководен инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначен за бизнес аналитици на средно ниво, разработчици на RPA и специалисти по AI, които искат да използват мощта на AI агенти за автоматизация на бизнес процеси.

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

• Разберат ролята на AI агентите в автоматизация на бизнес процеси.
• Идентифицират възможности за автоматизация в ключови бизнес области.
• Разработят решения с AI за поддръжка на клиенти, финанси и процесове в веригата на доставките.
• Интегрират AI агентите с существащите RPA и бизнес системи.
• Оценят и оптимизират стратегии за автоматизация с AI за ефективност.

Google Антигравитация е платформа за създаване на агенти, способни да взаимодействат с уеб-приложения, окрежденията на браузери и многоповършинни работи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с промежуточен ниво, които искат да създават, автоматизират и тестват уеб-ориентирани работи, използвайки Google Антигравитация.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Създават агенти, които взаимодействат с уеб-приложения в браузерна повърхност.
• Автоматизират цели работни процеси през контекстите на браузерите.
• Проверяват и улесняват поведението на агентите в окреждения, където потребителят работи с потребителски интерфейси.
• Изпълняват стратегии за автоматизация през различни повърхности, използвайки Антигравитация.

Формат на курса

• Подчертано преподаване, подкрепено от демонстрации.
• Практични, интерактивни дейности и упражнения със сценарии.
• Реализация на работни процеси на агентите в интерактивно лабораторно окреждение.

Опции за персонализация на курса

• За специални тренировки, моля свържете се с нас, за да подстроим курса към вашите цели.

AgentCore улеснява процеса на създаване, подобряване и мониторинг на пълноценно управлявани AI агенти, като предоставя обединен набор от услуги, предназначени за масово разплъстяване.

Този инструкторски воден, живо обучение (онлайн или на място) е предназначено за практици на начално ниво до средно ниво, които желаят да придобият практическо опит в създаването на готови за производство AI агенти с AgentCore.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните възможности на AgentCore за разработка на AI агенти.
• Проектират и конфигурират прости AI агенти, използвайки управлявани услуги.
• Интегрират работилници за подобряване на функционалността на агентите.
• Разпълзват и мониторират AI агенти за производствени среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическа работа с услугите на AgentCore.
• Водени упражнения от концепцията на агента до разпълзване.

Опции за персонализация на курса

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

Маstra е фреймворк, който предоставя структурирани инструменти за оценка, отстраняване на грешки и гаранция за надеждността на AI агенти, работещи във сложни бизнес процеси.

Това обучение с участието на инструктор (онлайн или на място) е насочено към практици на средно ниво, които искат да извършват стриктно тестване на поведението на агентите, подобряват надеждността и имплементират измерими процеси за оценка.

В края на обучението участниците ще бъдат сигурни в това да:

• Применяват техники за отстраняване на грешки, за да идентифицират и коригират проблемите с поведението на агентите.
• Оценват агентите чрез структурирани метрики, бенчмарки и оценки за качеството.
• Имплементират инструменти и процеси, които отслежват надеждността, извънредните ситуации и халюцинации.
• Проектират стратегии за контрол на качеството, които гарантират последователно и предсказуемо поведение на агентите.

Формат на курса

• Интерактивен лекции и дискусии.
• Упражнения за отстраняване на грешки и оценка с прямата подкрепа на инструктор.
• Анализ на поведението на агентите в лабораторна среда, използвайки инструменти за наблюдаемост.

Опции за персонализация на курса

• Могат да се организират персонализирани сценарии за тестване на надеждността и индустриално-специфични методи за контрол на качеството по заявка.

Vertex AI Agent Builder е безкодова/низкокодова среда за създаване на основателни агенти, които комбинират генеративни модели с augmented generation (RAG), позволявайки на екипите бързо да създават агенти, които използват данни на предприятията и търсене за предоставяне на точни, контекстно-осъзнати отговори.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е направен за практикуващи на средно ниво, които искат да проектират, конфигурират и разпространяват умни агенти с помощта на Vertex AI Agent Builder и RAG шаблони.

До края на този курс участващите ще могат да:

• Проектират основателни агенти с помощта на Agent Builder.
• Имплементират RAG конвейери с търсене и векторирани хранилища.
• Интегрират данните на предприятията сигурно за извличане.
• Оценяват и итеративно подобряват поведението на агента с тестове и метрики.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическа работа с Vertex AI Agent Builder и компоненти на RAG.
• Упражнения с бази на проекти за създаване и уточняване на агенти.

Опции за персонализиране на курса

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

Mastra е рамка за поддръжка на дълбоките интеграции между AI агенти, APIs, предприемени приложения и външни данни системи.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към инженери на среден ниво, които искат да изградят надеждни, сигурни и масштабируеми интеграции между агентите Mastra и по-широката предприемна екосистема.

След завършване на обучението, участниците ще бъдат готови да:

• Изпълняват интеграции, държащи се от API между агентите Mastra и външни услуги.
• Свързват предприемените данни системи и инструменти с автоматизирани работни процеси на агенти.
• Прилагат най-добрите практики за сигурен обмен на данни и аутентикация.
• Проектират интеграционни слоеве, които са масштабируеми, поддържани и готови за производствена употреба.

Формат на Курса

• Интерактивен лекции и дискусии.
• Практични упражнения за интеграция на системи и API.
• Имплементация в реално време със сценарии от предприемна практика.

Опции за Персонализиране на Курса

• Достъпни са персонализирани API сценарии, мапинг на предприемни системи или дейности за интеграция на данни по запитване.

AgentCore осигурява запазване на паметта, сигурен интерпретатор на код и инструмент за браузър, които позволяват на AI агентите да предоставят интерактивни, динамични и контекстуално осведомени преживявания.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е направено за технически практици на средно до високо ниво, които искат да проектират и разгърнат AI агенти, способни на дългосрочно запазване на контекста, изчисления на летяща поява и директно взаимодействие с уеб интерфейси.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Имплементирате паметта на AgentCore за състоятелни, контекстуално осведомени процеси.
• Използвайте сигурния интерпретатор на код за динамични изчисления и трансформации.
• Интегрирайте инструмента за браузър за извличане на данни в реално време и взаимодействие с интерфейса.
• Проектирайте интерактивни агенти за анализ, поддръжка на клиенти и случаи на използване за изследвания.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Ръчни упражнения в лаборатория с паметта и инструментите на AgentCore.
• Случаи на използване в анализ, автоматизация и сценарии за поддръжка на клиенти.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение под ръководството на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за програмисти с промежуточен ниво и хора, интересуващи се от изкуствената интелигенция, които искат да интегрират агенти с изкуствен разум (AI) във видеоигровите приложения ефективно.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат ролята на агентите с изкуствен разум в современите видеоигри.
• Разработват системи за преемане на решения, използвайки дървета от решения и конечни автомати (finite state machines).
• Прилагат алгоритми за търсене на път, като A* за навигация в играта.
• Използват техники на подкрепяно учене (reinforcement learning) за създаване на адаптивни поведения на AI.
• Оптимизират производителността на AI за реално-временни игрови среди.

LLMs и автономни агенти като AutoGen и CrewAI преопределят как екипите DevOps автоматизират задачи като отслеждане на промени, генериране на тестове и триране на сигнали чрез симулиране на човешко подобно сътрудничество и вземане на решения.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е насочен към напреднали инженери, които искат да проектират и внедряват автоматизирани работни процеси в DevOps, подкрепени от големи езикови модели (LLMs) и мултиагентни системи.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Интегрират агенти, базирани на LLMs, в работни процеси CI/CD за интелигентна автоматизация.
• Автоматизират генерирането на тестове, анализ на комити и резюме на промени чрез агенти.
• Координират множеството агенти за триране на сигнали, генериране на отговори и предоставяне на препоръки за DevOps.
• Създават сигурни и поддържаеми работни процеси, подкрепени от агенти, с помощта на отворени източници на рамки.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Ръчен труд в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

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

Antigravity е рамка, която представлява напредък в разработването с управляване от агенти.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към професионалисти със средно до високо ниво на умения, които искат да потвърждават, валидират и осигуряват изходите, произведени от AI агенти, работещи в околната среда Antigravity.

След завършване на обучението, участниците ще могат да:

• Оценяват точността и безопасността на агентно-генерираните кодови артефакти.
• Използват структурирани техники за потвърждаване на задачи, изпълнени от агенти.
• Ефективно анализират записи от браузера и прослежват дейността на агента.
• Применяват принципи на QA и сигурност, за да осигурят надеждността на агентните работни процеси.

Формат на курса

• Инструкторски насочени технически брифинги и дискусии.
• Практични упражнения, фокусирани върху потвърждаване на реални агентни работни процеси.
• Работа с тестове и валидация в контролирана лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• Адаптация на сценарии, работни процеси и примери за тестване е налична по желание.

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.

Google Antigravity е продвинат рамков за експерименти с дългогодишни агенти и възникващи интерактивни поведения.

Този обучаващ, жив тренинг (онлайн или на място) е насочен към продвинатите професионалисти, които искат да проектират, анализират и оптимизират агенти, способни да запазват памет, подобряват се чрез обратна връзка и развиват се през дълги оперативни хоризонти.

След завършването на този курс, участниците ще придобият уменията да:

• Проектират структури за дългосрочна памет на агенти.
• Реализирате ефективни обратни връзки, които формират поведението на агента.
• Оценяват траектории на учене и модели с дрейф.
• Интегрират механизми за памет в комплексни многокомпонентни екосистеми.

Формат на курса

• Дискусия, водена от експерти, спрямо технически демонстрации.
• Практическо изучаване чрез структурирани дизайни на предизвикателства.
• Приложение на концепции в симулирани агентски среди.

Опции за персонализация на курса

• Ако вашата организация изисква персонализирано съдържание или примери, свързани с конкретни случаи, моля, свържете се с нас за персонализация на този тренинг.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да навлязат по-дълбоко в дизайна и разработването на автономни агенти за практически приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции на автономните агенти.
• Разгледайте реални приложения на автономни AI агенти.
• Проектирайте, обучете и внедрете агенти, използвайки обучение с подсилване.
• Интегрирайте агенти в съществуващи системи за автоматизация и вземане на решения.
• Обърнете внимание на етични съображения и предизвикателства при внедряването на автономни агенти.

AgentCore предоставя на вградено идентитет, наблюдателност и съответствие на нормите, които позволяват на организациите да разпръскат умни агенти отговорно в корпоративни среди.

Това ръководено от инструктор обучение (онлайн или на място) е насочено към практикуващи на напреднали нива, които искат да проектират и управляват сигурни, аудируеми и съответстващи на нормите системи на умни агенти, използвайки Amazon Bedrock AgentCore.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Имплементират корпоративни модели за идентитет и разрешения за агентите.
• Осигуряват наблюдателност чрез структурирано записване, метрики и трасиране.
• Прилагат контроли за съответствие на нормите, за да се съобразят с регулаторните рамки.
• Аудират активността на агентите и поддържат сигурни контролни мънистра на ниво сесия.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практически лаборатории с инструменти за сигурност и мониторинг на AWS.
• Примерни изследвания в регулирани корпоративни среди.

Опции за персонализиране на курса

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

Мастра е рамка, която позволява сложната автоматизация на бизнес процеси и координация между множество ИИ агенти, работещи в разпределени системи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към специалисти със среден ниво на запознаване, които искат да проектират, оркестрират и управляват мултиагентни процеси в масштаб.

По завършване на обучението участниците ще придобият навиките да:

• Проектират сложни процеси, използвайки възможностите за оркестриране на Мастра.
• Координират множество агенти, извършващи паралелни или взаимно свързани задачи.
• Имплементират инструменти за мониторинг и дебагиране на изпълнението на процесите.
• Оптимизират логиката за оркестриране за надеждност, пропускно способност и ефективна автоматизация.

Формат на курса

• Интерактивен лекции и дискусии.
• Упражнения за проектиране и автоматизация на процеси.
• Практично изпълнение в контейнеризирана лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• Може да бъдат предоставени персонализирани сценарии за автоматизация, интеграция в предприятия или образци на процеси по желание.

AgentCore Runtime & Gateway е услуга на AWS, която се използва за пакетиране, разграждане и сигурно обачаване на AI агенти с оптимизирани интеграции към външни системи.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е предназначено за инженерни команди с intermediat-уровен, които искат да преминат от прототипите на агенти към производство чрез овладяване на AgentCore Runtime за разграждане и Gateway за сигурна свръзаност и интеграция на API.

По завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Установяват среди за AgentCore Runtime и пакетират агенти за разграждане.
• Обачват агенти чрез Gateway с проверени по отношение на достъп, ограничени по скорост точки на достъп.
• Интегрират външни инструменти и API-та в рабочите процеси на агентите, използвайки устойчиви договори.
• Осигуряват наблюдаемост, записване и мониторинг на ползването за операции в производството.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с разграждане на Runtime и интеграции чрез Gateway.
• Практични задачи, фокусирани върху надеждност, сигурност и развиване.

Опции за персонализация на курса

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

Devstral е отворен код рамка, предназначена за създаване и изпълнение на кодиращи агенти, които могат да взаимодействат с кодови бази, инструменти за разработчици и API, за да подобрят инженеринга продуктивност.

Този инструкторски воден жив обучение (онлайн или на място) е направен за средно ниво до напреднали ML инженери, екипи за инструменти за разработчици и SREs, които искат да проектират, имплементират и оптимизират кодиращи агенти с помощта на Devstral.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират Devstral за разработка на кодиращи агенти.
• Проектират агентични процеси за изследване и модифициране на кодова база.
• Интегрират кодиращи агенти с инструменти за разработчици и API.
• Имплементират най-добрите практики за сигурно и ефективно разпространение на агенти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическо имплементиране в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

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

Товато обучение с инструктор, което се провежда в България (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на начален ниво, които искат да разберат как работят агентите на изкуствен интелект и да създадат собствени интерактивни системи за чатботове.

След края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основата на агентите на изкуствен интелект и техните приложения.
• Разгледат принципите на обработката на естествени езици (NLP).
• Създадат поток на разговор за чатбот.
• Разработят функционален чатбот с помощта на Python и свързани инструменти.
• Разпространяват чатбота за взаимодействие с реални потребители.

Мастра е операционна рамка, разработена за оптимизиране на развиването, маскирането и управлението на жизнен цикъл на AI агенти в производствени среди.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към технически професионалисти с промежуточен до напреднал ниво, които трябва да реализират AI агенти надеждно и ефективно в продължителни системи.

След завършване на това обучение, участниците ще бъдат подготвени да:

• Развиват AI агенти базирани на Мастра в контролирани, производствени среди.
• Маскират агенти хоризонтално и вертикално с помощта на платформените примитиви.
• Имплементират наблюдаемостни пайпилини за проследяване на поведението и производителността на агентите.
• Оптимизират конфигурациите на изпълнението, за да се намали латентността, разходите и операционните рискове.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Упражнения с участието на участниците, фокусиращи се върху реални сценарии за развиване.
• Имплементация в жив лаболатория, използваща контейнери и оркестрираните среди.

Опции за персонализиране на курса

• Персонализацията на темите, упражненията с участието на участниците или индустриално-специфични сценарии е налична по заявка.

Google Antigravity е платформа за разработка с фокус върху агенти, използвана за оркестриране, наблюдение и координация на AI-драйвени кодови и автоматизирани работни процеси.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да разглеждат, управляват и оптимизират многу-агентни работни процеси в Google Antigravity.

Въз основа на завършването на това обучение, участниците ще придобият уменията да:

• Конфигурират отговорности и оркестрационни канали на агенти в интерфейса Manager.
• Генерирайки и тълкуват Antigravity артефакти, включително списъци с задачи, планове, логове и записания на браузер.
• Развиват стратегии за верификация, за да гарантират прозрачността и аудитируемостта на действията на агентите.
• Оптимизират сътрудничеството между многу агенти за сложни разработки и операции задачи.

Формат на курса

• Ръководени представяния и практически демонстрации.
• Упражнения, насочени към реални работни процеси и предизвикателства.
• Практическо експериментиране в активна рабоча среда на Antigravity.

Опции за персонализация на курса

• Ако ви е необходима персонализирана версия на този курс, моля, свържете се с нас, за да обсъдим опциите за персонализация.

Този курс с инструкторско ръководство, в живо (онлайн или на място) е предназначен за начинаещи професионалисти, които желаят да разберат и създадат прости AI агенти за реални приложения.

След завършване на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на AI агенти.
• Идентифицират различни типове AI агенти и техните приложения.
• Проектират и имплементират основни AI агенти за практични задачи.
• Разгледат инструменти и фреймворкове за изграждане на AI агенти.

Antigravity е платформа за развитие, предназначена за създаване на приложения, управлявани от ИИ и насочени към агенти.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към разработчици със средно ниво, които искат да създадат реални приложения, използвайки автономни ИИ агенти в околната среда Antigravity.

След завършването на това обучение, участниците ще бъдат подготveni да:

• Развиват приложения, които се основават на автономни и координирани ИИ агенти.
• Използват Antigravity IDE, редактора, терминала и браузъра за изпълнение на цялостно развитие.
• Управляват многоагентни процеси с Agent Manager.
• Интегрират агентски функционалности в продукциите на софтуерните системи.

Формат на курса

• Смесени презентации с дълбоки демонстрации.
• Широка практика и насочени упражнения.
• Реална реализация на работа в живата околнa среда Antigravity.

Опции за персонализиране на курса

• За съдържание, подредено според вашата платформа за развитие, моля свържете се с нас, за да организираме персонализирана версия на това обучение.

Amazon Bedrock AgentCore е рамка, готова за корпоративна употреба, за създаване, разпространение и масово разширяване на агенти с изкуствен интелигент, с вградена поддръжка за памет, наблюдаемост и сигурно управление на идентитет.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери и архитекти на средно до високо ниво, които желаят да проектират, сигурно да управляват и да експлоатират агенти с изкуствен интелигент, използващи AWS Bedrock AgentCore.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и компонентите на AgentCore.
• Разпространяват и управляват агенти с изкуствен интелигент с Runtime и Gateway.
• Въвеждат трайна памет и състояние на взаимодействията.
• Прилагат контрол над идентитет, наблюдаемост и съответствие с изискванията.
• Проектират многоагентни системи за корпоративни работи с масово разширяване.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически сесии с лаборатории AWS с AgentCore.
• Практически упражнения със сцени за разпространение и наблюдение.

Опции за персонализиране на курса

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

Building LLM Agent Systems с AutoGen е курс с практическо обучение, който се фокусира върху разработването на мултиагентни системи, използвайки рамката AutoGen от Microsoft за големи модели на естествен език (LLM).

Това обучение с ръководство на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на средно ниво в областта на ИА и автоматизация, които искат да проектират, имплементират и координират мултиагентни системи, използвайки AutoGen с Python и LLM.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират мултиагентни архитектури, използвайки рамката AutoGen.
• Конфигурират роли, възможности и координационни поведения на агентите.
• Използват извикване на функции и управление на паметта за взаимодействия на агентите.
• Създават и тестират работни процеси на LLM агенти, базирани на Python за реални случаи на употреба.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в жива лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

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

Този обучаван от инструктор, жив тренинг (онлайн или на място) е насочен към средно ниво софтуерни разработчици и инженерски echки, които искат да изградят масштабируеми, наблюдаеми AI системи с Mastra.

По края на този тренинг, участниците ще могат:

• Да разберат архитектурата на Mastra и как тя се интегрира с LLMs и външни API.
• Да проектират и имплементират AI агенти и работни протоци, използвайки TypeScript.
• Да използват инструментите за наблюдаемост и памет на Mastra, за да мониторират и подобряват производителността на агентите.
• Да разгърнат AI приложения, готови за използване в продукция, като се използват функционалностите на фреймворка Mastra.

Този семинар с продължительност един ден, предназначен за програмисти, данни учени и ентuzиaсти в областта на изкуствения интелект, ще ви помогне да разберете и използвате мощта на агентните системи с изкуствен интелект чрез AutoGen v0.4.

Чрез смесени упражнения за практически умения и демонстрации, ще научите как да разработвате, поддържате и разпространявате приложения с много агенти, обезпечени от Модели с голям обем на езика (LLM).

Към края на курса ще придобиете твърда основа във фундаменталната архитектура на AutoGen, овладеете асинхронното комуникиране между агентите и изследвате реални примери и най-добри практики за разработването на масштабирани и интелигентни приложения, основани на Модели с голям обем на езика (LLM).