AI Agents обучение в Варна

Тази инструктажна, провеждана на живо тренировка в Варна (онлайн или на място) е насочена към инженери по изкуствен интелект на напреднал ниво, разработчици на роботика и специалисти по автоматизация, които желаят да използват DeepSeek за изграждане на интелигентни AI агенти и автономни системи.

Към края на тази тренировка участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и възможностите на моделите DeepSeek.
• Интегрират DeepSeek в AI агенти за вземане на решения и автоматизация.
• Приложат техники за обучение чрез подсилване за трениране на автономни системи.
• Разгърнат автономни агенти, управлявани от изкуствен интелект, 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 Варна (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 Варна (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 Варна (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.

Това обучение с участието на инструктор (онлайн или при presence) в Варна е насочено към здравните професионалисти и разработчици на ИИ средно-напреднало до напреднат ниво, които желаят да имплементират решения за здравеопазване, драйвани от ИИ.

По края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат ролята на агентите на ИИ във здравеопазването и диагностиката.
• Да развиват модели за ИИ за анализ на медицински снимки и преварителна диагностика.
• Да интегрират ИИ с електронните здравни записи (EHR) и клинични работни процеси.
• Да гарантират съответствие с регулации във здравеопазването и етичните практики на ИИ.

Този курс с преподавател, проведен на живо в Варна (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 Варна (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.

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 Варна (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.

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.

Това обучение под ръководството на инструктор в Варна (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 Варна (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.

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 Варна (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.

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.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), в Варна, е насочено към начални професионалисти, които искат да разберат и да създадат прости ИИ агенти за реални приложения.

По завършване на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на ИИ агентите.
• Разпознават различните видове ИИ агенти и техните приложения.
• Проектират и имплементират основни ИИ агенти за практични задачи.
• Изучават инструменти и рамки за създаване на ИИ 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.

Този инструктиран, директен тренинг в Варна (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.

Този напредъчен практически семинар е предназначен за софтуерни инженери, архитекти, технически ръководители, мениджмънт на инженерията и дружества по доставка, които искат да разберат как изкуственият интелект може да ускори циклуса за доставяне на софтуер, от анализ на изискванията до готов код за производство.

Това обучение, водено от инструктор, в реално време в Варна (онлайн или на място) е насочено към разработчици и технически специалисти от начално / средно / напреднало ниво, които искат да използват Microsoft Azure за изграждане, тестване и предоставяне на ИИ агенти за бизнес приложения.

Към края на това обучение участниците ще могат: да разберат архитектурата на ИИ агентите върху Azure, да създадат и конфигурират работещ агент, да свържат агентите с източници на бизнес знания, да оценят и подготвят агентите за предоставяне.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в Варна е насочено към решения за архитекти, AI инженери, програмисти и технически продуктни команди с промеждутъчен ниво на подготовка, които искат да използват Tencent ADP за изграждане на enterprise AI агенти с RAG, автоматизация на работни потоци и оперативни защитни барители.

По края на това обучение, участниците ще могат да проектират ADP-базирани агенти, създават работни потоци и координират многоагентски модели, както и да прилагат защитни барители за производството.

Това обучение, водено от инструктор и провеждано на живо в Варна (онлайн или на място), е насочено към разработчици и технически специалисти от начално, междинно и напреднал ниво, които желаят да използват Google Cloud за изграждане на AI агенти, способни да автоматизират задачи, да използват инструменти и да работят с бизнес данни.

Към края на това обучение участниците ще могат да: обяснят концепциите за AI агенти, създават агенти с Vertex AI, свързват ги с външни инструменти и данни, както и да ги внедряват за бизнес случаи.

Този курс под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочен към бизнес потребители, операционни команди и технически професионалисти, които искат да използват Hermes Agent за автоматизиране на работата, създаване на повторно използваеми процеси, поддържани от AI, и подобряване на продуктивността на екипите.

По края на този курс, участниците ще могат да: обяснят основите на Hermes Agent, настроят и използват ключовите функции, създават практични работни процеси и прилагат добри операционни практики.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които искат да използват Hermes Agent за проектиране и изпълнение на сигурни локални AI работни процеси за помощ при кодирането.

Край обучението, участниците ще могат да обяснят концепциите на Hermes Agent, настроят сигурно локално агентско окружение, създадат практични работни процеси за кодиране и приложат контроли за безопасност и управление.

Това обучение под ръководството на инструктор в Варна (онлайн или на място) е предназначено за програмисти и технически тимове, които искат да използват Ollama и отворени модели за изграждане и изпълнение на частни агентични ИИ решения във вътрешна инфраструктура.

Край обучението учениците ще могат да: инсталират и конфигурират Ollama, оценят и изпълнят отворени модели локално, създадат прости агентични и изтеглящо базирани работни протоци и приложат контроли за сигурност и управление в регулирани среди.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към AI професионалисти с начален до среден ниво, които желаят да използват MCP за свързване на помагачи на ИИ с външни инструменти, данни и предприемерски услуги.

По края на това обучение участниците ще могат да: обяснят концепции на MCP, разпознаят ключови архитектурни компоненти, настроят основна интеграция и прилагат добри практики за сигурност.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към начинаещи и средно ниво разработчици и технически отбори, които желаят да използват OpenAI API за бълдене на ИИ агенти, които могат да причиняват, използват инструменти и изпълняват многоетапни задачи.

По края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да: проектират работни процеси на агенти, свързват инструменти и външни данни, управляват контекста и отговорите и тестват агенти за бизнес използване.

Това обучение под ръководството на преподавател в Варна (онлайн или на място) е насочено към средно/високо ниво разработчици и технически специалисти, които желаят да използват OpenClaw за създаване и изпълнение на практични агенти с ИИ, които автоматизират работата чрез чатове и интеграции с инструменти.

По завършването на това обучение участниците ще могат да: инсталират и настройват OpenClaw, свързват поставщер на LLM (Language Model), използват и адаптират умения за автоматизация и прилагат основни контролни механизми за сигурност.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват Помощник за кодиране Pi за генериране на код, преглеждане на промени и оптимизиране на терминални рабочи потоци.

Към края на това обучение участниците ще могат да обяснят концепциите за Помощник за кодиране Pi, настроят и използват инструмента ефективно, приложат го за практични задачи за кодиране и въведат безопасни рабочи потоци за екип.