Етично внедряване на LLM Training Course
Етичното внедряване на Large Language Models (LLMs) е от съществено значение, за да се гарантира, че AI технологиите носят полза на обществото, като същевременно минимизират вредите. Този курс разглежда етичните предизвикателства и съображения при разработването и използването на LLM.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на изкуствения интелект и етиците на средно ниво, специалисти по данни и инженери, както и създатели на политики и заинтересовани страни, които желаят да разберат и да се ориентират в етичния пейзаж на LLM.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Идентифицирайте етични проблеми и предизвикателства, свързани с LLM.
- Прилагайте етични рамки и принципи към внедряването на LLM.
- Оценете общественото въздействие на LLMs и смекчете потенциалните рискове.
- Разработете стратегии за отговорно разработване и използване на AI.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
План на курса
Въведение в етиката в AI
- Разбиране на важността на етиката в AI
- Исторически контекст и настоящи етични дебати
- Ключови етични принципи за внедряване на AI
Етични предизвикателства с LLM
- Загриженост за поверителността и защита на данните
- Прозрачност, отчетност и пристрастност в LLM
- Въздействие на LLM върху заетостта и обществото
Прилагане на етични рамки към LLM
- Рамки за етично вземане на решения в AI
- Казуси от практиката: Етични дилеми при внедряването на LLM
- Разработване на насоки за етично използване на LLM
Стратегии за етично внедряване на LLM
- Най-добри практики за отговорно разработване на AI
- Ангажиране със заинтересовани страни и различни гледни точки
- Създаване на култура на етичен AI в организациите
Практическа лаборатория: Етичен анализ на LLM Use Case.
- Анализиране на сценарии от реалния свят, включващи LLMs
- Оценяване на етичните последици и формулиране на отговорите
- Представяне на констатации и препоръки
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на концепциите за ИИ и машинно обучение
- Опит с етични рамки за вземане на решения
- Познаване на LLMs и техните социални последици
Публика
- AI професионалисти и етици
- Учени по данни и инженери
- Политици и заинтересовани страни в управлението на ИИ
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участници.
Етично внедряване на LLM Training Course - Booking
Етично внедряване на LLM Training Course - Enquiry
Етично внедряване на LLM - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Advanced LangGraph: Optimization, Debugging, and Monitoring Complex Graphs
35 ЧасаLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Изграждане на частни AI работни процеси с Ollama
14 ЧасаТози обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да реализират сигурни и ефективни AI-ориентирани работни процеси с използване на Ollama.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Развернете и конфигурирайте Ollama за частно обработване на AI.
- Интегрирайте AI модели в сигурни корпоративни работни процеси.
- Оптимизирайте производителността на AI, като същевременно запазите приватността на данните.
- Автоматизирайте бизнес процеси с на-место AI възможности.
- Обеспечете съответствие с корпоративните политики за сигурност и управление.
Claude AI за автоматизация на работите и продуктивност
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на ниво начинаещи, които желаят да интегрират Claude AI в ежедневните си работни процеси, за да подобрят ефективността и автоматизацията.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Използвайте Claude AI за автоматизиране на повтарящи се задачи и рационализиране на работните процеси.
- Подобрете личната и екипната продуктивност с помощта на автоматизация, задвижвана от AI.
- Интегрирайте Claude AI със съществуващи бизнес инструменти и платформи.
- Оптимизирайте управляваното от AI вземане на решения и управление на задачи.
Внедряване и оптимизиране на LLM с Ollama
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да разположат, оптимизират и интегрират LLMs с помощта на Ollama.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте и внедрите LLM с помощта на Ollama.
- Оптимизирайте AI моделите за производителност и ефективност.
- Използвайте GPU ускорението за подобрени скорости на извод.
- Интегрирайте Ollama в работни процеси и приложения.
- Наблюдавайте и поддържайте производителността на AI модела във времето.
Fine-Tuning и персонализиране на AI модели на Ollama
14 ЧасаТози курс с инструктор, провеждан онлайн или на място, е предназначен за професионалисти на напреднал нива, които искат да подправят и персонализират модели на изкуствен интелект на Ollama за подобрена производителност и приложения, специфични за определена област.
До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:
- Настроят ефективна среда за подправка на модели на изкуствен интелект на Ollama.
- Подготовят набори данни за супервизирана подправка и подсилвано обучение.
- Оптимизират модели на изкуствен интелект за производителност, точност и ефективност.
- Разплават персонализирани модели в производствени среди.
- Оценят подобренията на модела и осигуряват робустност.
Въведение в Google Gemini AI
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да интегрират AI функционалности в своите приложения с помощта на Google Gemini AI.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на големите езикови модели.
- Настройте и използвайте Google Gemini AI за различни AI задачи.
- Внедрете трансформации от текст към текст и изображение към текст.
- Създайте основни приложения, управлявани от AI.
- Разгледайте разширени функции и опции за персонализиране в Google Gemini AI.
Google Gemini AI за създаване на съдържание
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към създатели на съдържание на средно ниво, които желаят да използват Google Gemini AI, за да подобрят качеството и ефективността на своето съдържание.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете ролята на AI в създаването на съдържание.
- Настройте и използвайте Google Gemini AI за генериране и оптимизиране на съдържание.
- Прилагайте трансформации от текст към текст, за да създадете креативно и оригинално съдържание.
- Прилагайте SEO стратегии, като използвате прозрения, управлявани от AI.
- Анализирайте ефективността на съдържанието и адаптирайте стратегии с помощта на Gemini AI.
Google Gemini AI за трансформиране на клиентската служба
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по обслужване на клиенти на средно ниво, които желаят да внедрят Google Gemini AI в своите операции за обслужване на клиенти.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете въздействието на AI върху обслужването на клиентите.
- Настройте Google Gemini AI, за да автоматизирате и персонализирате взаимодействията с клиентите.
- Използвайте трансформации от текст към текст и изображение към текст, за да подобрите ефективността на услугата.
- Разработете управлявани от изкуствен интелект стратегии за анализ на обратната връзка с клиентите в реално време.
- Разгледайте разширени функции, за да създадете безпроблемно обслужване на клиентите.
Google Gemini AI за Data Analysis
21 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни от начинаещи до средно ниво и бизнес професионалисти, които желаят да изпълняват сложни задачи за анализ на данни по-интуитивно в различни индустрии, използвайки Google Gemini AI.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на Google Gemini AI.
- Свържете различни източници на данни към Gemini AI.
- Изследвайте данни с помощта на заявки на естествен език.
- Анализирайте модели на данни и извличайте прозрения.
- Създавайте завладяващи визуализации на данни.
- Комуникирайте ефективно прозрения, базирани на данни.
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
16 ЧасаВъведение в Claude AI: Conversational AI и Business приложения
14 ЧасаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес професионалисти на ниво начинаещи, екипи за поддръжка на клиенти и технически ентусиасти, които желаят да разберат основите на Claude AI и да го използват за бизнес приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете възможностите и случаите на използване на Claude AI.
- Настройте и взаимодействайте ефективно с Claude AI.
- Автоматизирайте бизнес процесите с разговорен AI.
- Подобрете ангажираността на клиентите и поддръжката, като използвате решения, управлявани от AI.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 ЧасаLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 ЧасаLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Marketing Automation
14 ЧасаLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Първи стъпки с Ollama: Изпълнение на локални AI модели
7 ЧасаТози курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти на начално ниво, които искат да инсталират, конфигурират и използват Ollama за изпълнение на модели на изкуствен интелигент на локалните си машини.
По време на този курс участващите ще бъдат в състояние да:
- Разберат основните принципи на Ollama и възможностите му.
- Настроят Ollama за изпълнение на локални модели на изкуствен интелигент.
- Разгърнат и взаимодействат с големи модели на език (LLMs) чрез Ollama.
- Оптимизират производителността и използването на ресурси за натоварване с изкуствен интелигент.
- Разгледат случаи за използване на локално разгръщане на изкуствен интелигент в различни отрасли.