Курс за обучение по AI в Amazon Web Services (AWS)

LangGraph е рамка за изграждане на stateful, multi-actor LLM приложения като композируеми графи с персистиращо състояние и контрол върху изпълнението.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI платформени инженери, DevOps за AI и ML архитекти от напреднало ниво, които желаят да оптимизират, дебъгват, мониторират и оперират LangGraph системи в продукционна среда.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и оптимизират сложни LangGraph топологии за скорост, разходи и мащабируемост.
• Инженерстват надеждност чрез повторни опити, таймаути, идемпотентност и възстановяване, базирано на контролни точки.
• Дебъгват и проследяват изпълнения на графи, инспектират състояние и систематично възпроизвеждат проблеми от продукционна среда.
• Инструментират графи с логове, метрики и трасирания, внедряват в продукция и мониторират SLA и разходи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда на живо (live-lab).

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 България (на място или отдалечено) е насочено към инженери, които искат да внедряват и управляват IoT устройства в AWS.

След завършване на обучението участниците ще могат да изградят IoT платформа, включваща внедряване и управление на бекенд, шлюз и устройства върху AWS.

Това обучение с инструктор на живо в България (на място или дистанционно) е предназначено за разработчици, които желаят да използват AWS Lambda за изграждане и внедряване на услуги и приложения в облака, без да се налага да се тревожат за осигуряването на средата за изпълнение (сървъри, виртуални машини и контейнери, наличност, мащабируемост, съхранение и т.н.).

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират AWS Lambda за изпълнение на функция.
• Разбират FaaS (Функциите като услуга) и предимствата на безсървърната разработка.
• Изграждат, качват и изпълняват AWS Lambda функции.
• Интегрират Lambda функции с различни източници на събития.
• Пакетират, внедряват, наблюдают и отстраняват проблеми в приложения, базирани на Lambda.

Devstral е рамка с отворен код, предназначена за изграждане и стартиране на кодинг агенти, които могат да взаимодействат с кодови бази, инструменти за разработчици и API, за да повишат инженерната продуктивност.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към ML инженери на средно до напреднало ниво, екипи за инструменти за разработчици и SRE, които желаят да проектират, внедрят и оптимизират кодинг агенти, използвайки Devstral.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират Devstral за разработка на кодинг агенти.
• Проектират агентни работни потоци за изследване и модификация на кодова база.
• Интегрират кодинг агенти с инструменти за разработчици и API.
• Прилагат най-добри практики за сигурно и ефективно внедряване на агенти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

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

Моделите Devstral и Mistral са отворени AI технологии, проектирани за гъвкаво внедряване, фина настройка и мащабируема интеграция.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към ML инженери на средно до напреднало ниво, платформени екипи и научноизследователски инженери, които желаят да хостват самостоятелно, настройват фино и управляват моделите Mistral и Devstral в продукционни среди.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират самостоятелно хоствани среди за моделите Mistral и Devstral.
• Прилагат техники за фина настройка за специфична за домейна производителност.
• Въвеждат управление на версиите, мониторинг и жизнен цикъл.
• Осигуряват сигурност, съответствие с регулациите и отговорно използване на модели с отворен код.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения за самостоятелно хостване и фина настройка.
• Лабораторно внедряване на потоци за управление и мониторинг.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за DevOps практиките и да оптимизират процесите на разработка, използвайки AWS Cloud9.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят и конфигурират AWS Cloud9 за DevOps работни потоци.
• Да внедрят тръбопроводи за непрекъсната интеграция и непрекъсната доставка (CI/CD).
• Да автоматизират процесите на тестване, наблюдение и внедряване, използвайки AWS Cloud9.
• Да интегрират AWS услуги като Lambda, EC2 и S3 в DevOps работни потоци.
• Да използват системи за контрол на версиите като GitHub или GitLab в рамките на AWS Cloud9.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да научат как ефективно да изграждат, внедряват и поддържат безсървърни приложения в AWS Cloud9 и AWS Lambda.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите на безсървърната архитектура.
• Да настройват AWS Cloud9 за разработка на безсървърни приложения.
• Да разработват, тестват и внедряват безсървърни приложения, използвайки AWS Lambda.
• Да интегрират AWS Lambda с други AWS услуги, като API Gateway и S3.
• Да оптимизират безсървърни приложения за производителност и ценова ефективност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи и лабораторни специалисти на начинаещо до средно ниво, които желаят да обработват и анализират изображения, свързани с хистологични тъкани, кръвни клетки, водорасли и други биологични проби.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да навигират в интерфейса на Fiji и да използват основните функции на ImageJ.
• Да подготвят предварително и да подобряват научни изображения за по-добър анализ.
• Да анализират изображения количествено, включително броене на клетки и измерване на площ.
• Да автоматизират повтарящи се задачи с помощта на макроси и плъгини.
• Да персонализират работни процеси за специфични нужди от анализ на изображения в биологичните изследвания.

Обобщение:

• Разбиране на IoT архитектурата и основните функции.
• Изследване на концепцията за „Неща“ и „Сензори“, Интернет на нещата и картографиране на бизнес функции към IoT решения.
• Цялостен преглед на софтуерните компоненти на IoT: хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облачна инфраструктура и мобилни приложения.
• Ключови IoT функции: управление на флота, визуализация на данни, SaaS-базирани FM и DV, системи за известяване/аларми, онбординг на сензори и „неща“ и гео-ограждане.
• Основи на комуникацията между устройство и облак в IoT чрез MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS чрез MQTT с помощта на AWS IoT Core.
• Интегриране на AWS IoT Core с AWS Lambda за изчисления и Amazon DynamoDB за съхранение на данни.
• Свързване на Raspberry Pi към AWS IoT Core за безпроблемна комуникация на данни.
• Практическа лабораторна работа: Изграждане на интелигентно устройство с Raspberry Pi и AWS IoT Core.
• Визуализация на сензорни данни и комуникация с уеб интерфейс.

LangGraph е рамка за изграждане на приложения с големи езикови модели (LLM), които са със запазване на състоянието и включват множество участници, представени като композируеми графи с постоянно състояние и контрол върху изпълнението.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно до напреднало ниво, които желаят да проектират, внедряват и управляват финансови решения, базирани на LangGraph, с подходящо управление, проследимост и съответствие с регулациите.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Проектират финансово-специфични работни потоци в LangGraph, съобразени с регулаторните и одитните изисквания.
• Интегрират стандарти за финансови данни и онтологии в състоянието на графа и инструментите.
• Внедряват контроли за надеждност, безопасност и човешка намеса за критични процеси.
• Въвеждат в експлоатация, наблюдават и оптимизират LangGraph системи за производителност, разходи и споразумения за ниво на обслужване (SLA).

Формат на обучението

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

Опции за персонализиране на курса

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

LangGraph е рамка за изграждане на графово-структурирани LLM приложения, които поддържат планиране, разклоняване, използване на инструменти, памет и контролируемо изпълнение.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи разработчици, промпт инженери и специалисти по данни, които искат да проектират и изграждат надеждни, многоетапни LLM работни потоци, използвайки LangGraph.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Обясняват основните концепции на LangGraph (възли, ребра, състояние) и кога да ги използват.
• Изграждат вериги от промптове, които се разклоняват, извикват инструменти и поддържат памет.
• Интегрират извличане на информация и външни API в графови работни потоци.
• Тестват, дебъгват и оценяват LangGraph приложения за надеждност и безопасност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и улеснена дискусия.
• Насочвани лабораторни упражнения и преглед на код в пясъчна среда.
• Упражнения, базирани на сценарии, за проектиране, тестване и оценка.

Възможности за персонализиране на курса

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

LangGraph дава възможност за създаване на многоакторни работни потоци със запазване на състоянието, задвижвани от LLM, с прецизен контрол върху пътищата на изпълнение и устойчивост на състоянието. В здравеопазването тези способности са от решаващо значение за съответствие с регулации, оперативна съвместимост и изграждане на системи за подпомагане на вземането на решения, които са в синхрон с медицинските работни потоци.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да проектират, внедряват и управляват LangGraph-базирани решения в здравеопазването, като същевременно се справят с регулаторни, етични и оперативни предизвикателства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират специфични за здравеопазването LangGraph работни потоци с мисъл за съответствие и проследимост.
• Интегрират LangGraph приложения с медицински онтологии и стандарти (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Прилагат най-добри практики за надеждност, проследимост и обяснимост в чувствителни среди.
• Внедряват, наблюдават и валидират LangGraph приложения в производствени здравни среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с казуси от реалния свят.
• Практика по внедряване в среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

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

LangGraph е рамка за изграждане на състоятелни, многоакторни LLM приложения като компонуеми графи с постоянно състояние и прецизен контрол върху изпълнението.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да проектират, внедрят и управляват правни решения, базирани на LangGraph, с необходимите контроли за съответствие, проследимост и управление.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират специфични за правната сфера работни потоци в LangGraph, които запазват проследимостта и съответствието.
• Интегрират правни онтологии и стандарти за документи в състоянието на графа и обработката.
• Внедряват предпазни механизми, одобрения с човешка намеса и проследими пътища за вземане на решения.
• Внедряват, наблюдават и поддържат услуги на LangGraph в продукционна среда с наблюдаемост и контрол на разходите.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда с лаборатория на живо.

Опции за персонализиране на курса

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

LangGraph е рамка за композиране на графово структурирани LLM работни потоци, които поддържат разклоняване, използване на инструменти, памет и контролируемо изпълнение.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към инженери и продуктови екипи на средно ниво, които желаят да комбинират графовата логика на LangGraph с цикли на LLM агенти, за да изградят динамични, контекстно осведомени приложения, като агенти за обслужване на клиенти, дървета на решения и системи за извличане на информация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да проектират графово базирани работни потоци, които координират LLM агенти, инструменти и памет.
• Да внедряват условно маршрутизиране, повторни опити и резервни механизми за стабилно изпълнение.
• Да интегрират извличане на информация, API-та и структурирани изходи в агентите цикли.
• Да оценяват, наблюдават и укрепват поведението на агентите за надеждност и безопасност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и улеснена дискусия.
• Насочвани лабораторни упражнения и преглед на код в пясъчна среда.
• Упражнения за дизайн, базирани на сценарии, и партньорски ревюта.

Опции за персонализиране на курса

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

LangGraph е графично-базирана рамка за оркестрация, която позволява условни, многостъпкови работни потоци с LLM и инструменти, идеална за автоматизиране и персонализиране на контент канали.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към маркетолози на средно ниво, стратези по съдържание и разработчици на автоматизации, които желаят да внедрят динамични, разклоняващи се имейл кампании и конвейери за генериране на съдържание, използвайки LangGraph.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират графично структурирани работни потоци за съдържание и имейли с условна логика.
• Интегрират LLM, API и източници на данни за автоматизирана персонализация.
• Управляват състояние, памет и контекст в многостъпкови кампании.
• Оценяват, наблюдават и оптимизират производителността на работния поток и резултатите от доставката.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и групови дискусии.
• Практически лабораторни упражнения за внедряване на имейл работни потоци и конвейери за съдържание.
• Упражнения, базирани на сценарии, за персонализация, сегментиране и разклонена логика.

Опции за персонализиране на курса

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