Large Language Models (LLMs) обучение в България

Това обучение под чиято ръководство стои инструктор (онлайн или на място) в България е насочено към старшия управен персонал, които желаят да разберат какво са LLM, да изследват тяхното потенциално въздействие върху бизнес операциите и да оценят практическите приложения на AI инструменти като ChatGPT, Microsoft Copilot или Grok за реални задачи като създаване на съдържание, резюмации на данни и подкрепа при взимането на решения.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разберат какво са LLM и как работят инструменти като ChatGPT и Copilot.
• Използват техники за формулиране на задачи, за да получават практични и надеждни резултати от LLM.
• Оценват реални случаи, като набързо създаване на имейли, резюмации на документи и автоматизация на продуктивността.
• Идентифицират инвестиционни възможности и стратегически приложения за приемането на AI.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към старши управителни echyoni, които искат да разберат стратегическата стойност на големите езикови модели и предприятията инструменти за изкуствен интелект. Участниците ще изучават как да интегрират тези инструменти в работните процеси на висок ниво, как да създават по-добри подсказки и как да оценят възможностите за повишена продуктивност и отписка на инвестиции (ROI) чрез усвояването на изкуствен интелект.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат как работят големите езикови модели и как се прилагат инструменти като ChatGPT и Copilot.
• Използват взаимодействията, базирани на подсказки, за автоматизиране и ускоряване на задачите.
• Прилагат инструменти за изкуствен интелект в реални сценарии като чертане на електронна поща, обобщаване на доклади и разглеждане на споразумения.
• Оцениват стратегическите предимства, ограниченията и условията за лицензуване при усвояването на големи езикови модели.

Товато обучение с инструктор и на живо (онлайн или на място) е предназначено за средно- и висококвалифицирани изследователи в областта на изкуствен интелигент, данни ученци и разработчици, които желаят да разберат, да нагласят и да имплементират големите езикови модели на Meta AI за различни приложения в областта на обработка на естествен език.

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

• Разберат архитектурата и функционирането на големите езикови модели на Meta AI.
• Нагласят и настройват моделите на Meta AI LLMs за специфични случаи на използване.
• Имплементират приложения базирани на LLM, като съкращаване на текст, чатботове и анализ на настроения.
• Оптимизират и разгръщат големите езикови модели ефикасно.

Това тренинково обучение с инструктор в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на изкуствения интелект, бизнес анализатори и технологични лидери със средно ниво на подготовка, които искат да разберат принципите на генеративния ИИ и приложенията на LLM в бизнес контекста. Участниците ще научат за трансформерите, инженеринга на заявки и етичните аспекти при внедряването на тези модели в реални решения.

Като завършат този тренинг, участниците ще могат:

• Да разберат основните принципи на генеративния изкуствен интелект и големите езикови модели.
• Да внедряват и да изтънчават (fine-tune) LLM за специфични бизнес приложения.
• Да прилагат техники на инженеринг на заявки за оптимални резултати от моделите.
• Да разпознават етичните съображения и да управляват рисковете при внедряването на LLM.

Този курс с ръководство от инструктор, в реално време в България (онлайн или присъствена среда) е насочен към ИИ професионалисти, етици, дайтa сайентисти, инженери, както и вземащи решения и заинтересовани страни с междинно ниво на опит, които искат да разберат и се ориентират в етичната визия на LLM.

До края на този тренинг участниците ще могат да:

• Идентифицират етични проблеми и предизвикателства, свързани с LLM.
• Прилагат етични рамки и принципи при разгръщането на LLM.
• Оценяват въздействието на LLM върху обществото и намаляват възможните рискове.
• Разработват стратегии за отговорно развитие и употреба на ИИ.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към НЛП практици на средно ниво и специалисти по данни, създатели на съдържание и преводачи, както и глобални бизнеси, които желаят да използват LLM за езиков превод и създаване на многоезично съдържание.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на междуезичното обучение и превод с LLM.
• Внедрете LLM за превод на съдържание между различни езици.
• Създавайте и управлявайте многоезични набори от данни за обучение на LLM.
• Разработване на стратегии за поддържане на последователност и качество на превода.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към финансови анализатори на средно ниво, специалисти по данни и инвестиционни професионалисти, които желаят да използват LLM за анализ и прогнозиране на финансовите пазари.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете приложението на LLM в анализа на финансовите пазари.
• Използвайте LLM за обработка на финансови новини, отчети и данни за пазарна информация.
• Разработване на прогнозни модели за цените на акциите, пазарните тенденции и икономическите индикатори.
• Интегрирайте LLM прозрения в процесите на вземане на инвестиционни решения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и изследователи в областта на околната среда на средно ниво, анализатори на данни и създатели на политики и защитници на околната среда, които желаят да използват LLM за моделиране и анализ на околната среда.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете приложението на LLM в науката за околната среда.
• Използвайте LLM за анализиране и моделиране на данни за околната среда.
• Интерпретирайте резултатите от LLM за оценки на въздействието върху околната среда.
• Комуникирайте констатациите ефективно, за да информирате политиката и усилията за опазване.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за разработчици на виртуална и допълнителна реалност, дизайнери на игри и инженерни специалисти по изкуствен интелект, които искат да интегрират големи езикови модели (LLMs) в приложения за виртуална и допълнителна реалност, за да създадат по-ангажиращи и отзвучащи среди.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на LLMs в създаването на имерсивни VR и AR преживявания.
• Развиват VR и AR приложения, които използват LLMs за интерактивни диалози и създаване на съдържание.
• Интегрират LLMs с инструменти за разработка на VR и AR за подобрено ангажиране на потребителите.
• Прилагат най-добрите практики за дизайн на нарративи и интеракции, водени от изкуствен интелект, в виртуални пространства.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, инженери по машинно обучение и разработчици на софтуер, които желаят да прилагат Large Language Models (LLMs) към мултимодални данни за усъвършенствани AI приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на мултимодалното обучение с LLM.
• Внедрете LLM за обработка и анализ на текстови, изображения и аудио данни.
• Разработвайте приложения, които използват силните страни на мултимодалната интеграция на данни.
• Оценете ефективността на мултимодални LLM системи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти по киберсигурност на средно ниво и учени по данни, които желаят да използват LLMs за подобряване на мерките за киберсигурност и разузнаване на заплахи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на LLM в киберсигурността.
• Внедрете LLM за откриване и анализ на заплахи.
• Използвайте LLMs за автоматизация на сигурността и реакция.
• Интегрирайте LLM със съществуваща инфраструктура за сигурност.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво и бизнес анализатори, които желаят да използват големи езикови модели (LLM) за прогнозиране на тенденции и поведение в различни индустрии.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на LLM и тяхната роля в прогнозния анализ.
• Внедрете LLM за анализиране и прогнозиране на данни в различни индустрии.
• Оценете ефективността на предсказуемите модели, използвайки LLM.
• Интегрирайте LLM със съществуващи канали за обработка на данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат да придобият цялостно разбиране и практически умения както в Large Language Models (LLMs), така и в Reinforcement Learning (RL).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете компонентите и функционалността на трансформаторните модели.
• Оптимизиране и фина настройка на LLM за конкретни задачи и приложения.
• Разберете основните принципи и методологии на обучението за засилване.
• Научете как техниките за учене с подсилване могат да подобрят представянето на LLM.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към създатели на съдържание на средно ниво, търговци и образователни технолози, които желаят да впрегнат силата на LLMs за генериране на висококачествено, разнообразно и ангажиращо съдържание в различни домейни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете възможностите на LLM и тяхното приложение при генериране на съдържание.
• Настройте и използвайте LLM за генериране на различни видове съдържание.
• Прилагайте най-добрите практики за подсказване и фина настройка на LLM, за да произведете желаните резултати.
• Оценете качеството на генерираното от AI съдържание и го усъвършенствайте за конкретни аудитории.
• Разгледайте усъвършенствани техники за творческо и мултимодално генериране на съдържание с LLM.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към преподаватели, професионалисти в областта на EdTech и изследователи с различни нива на опит и експертиза, които желаят да използват LLMs за създаване на персонализирани образователни преживявания.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата и възможностите на LLM.
• Идентифицирайте възможности за персонализиране в образователно съдържание с помощта на LLM.
• Проектирайте адаптивни платформи за обучение, които използват LLM за персонализиране на съдържанието.
• Прилагайте стратегии, ръководени от LLM, за повишаване на ангажираността на студентите и резултатите от обучението.
• Оценете ефективността на LLMs в образователни среди и вземете решения, базирани на данни

Това обучително занимание, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към практикуващи машинно обучение и разработчици на AI с междинно ниво на познания, които искат да изпълнят финално тунингиране и да разполагат модели с отворени тежести като LLaMA, Mistral и Qwen за конкретни бизнес или вътрешни приложения.

В края на този курс участниците ще могат:

• Да разберат екосистемата и разликите между отворените LLM.
• Да подготвят набори от данни и конфигурации за финално тунингиране за модели като LLaMA, Mistral и Qwen.
• Да изпълнят тръбопроводите за финално тунингиране, използвайки Hugging Face Transformers и PEFT.
• Да оценяват, запазват и разполагат финално тунингирани модели в сигурни среди.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на софтуер от начинаещи до средно ниво и специалисти по данни, които желаят да внедрят LLMs в системи за разпознаване и синтез на реч.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на LLMs в говорните технологии.
• Внедрете LLM за точно разпознаване на реч и естествено звучащ синтез на реч.
• Интегрирайте LLM с машини за разпознаване на реч и синтезатори на реч.
• Оценете и подобрете производителността на речеви системи, използвайки LLM.
• Бъдете информирани за текущите тенденции и бъдещите насоки в говорните технологии.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към поддръжка на клиенти от ниво начинаещо до средно ниво и ИТ специалисти, които желаят да внедрят LLMs, за да създадат отзивчиви и интелигентни чатботове за поддръжка на клиенти.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите и архитектурата на Large Language Models (LLMs).
• Проектирайте и интегрирайте LLM в системи за поддръжка на клиенти.
• Подобрете отзивчивостта и потребителското изживяване на чатботовете.
• Обърнете внимание на етичните съображения и осигурете съответствие с индустриалните стандарти.
• Разположете и поддържайте базиран на LLM чатбот за приложения от реалния свят.

Това ръководено от инструктор живо обучение в България (онлайн или на място) е насочено към данни учени и инженерите на AI със средно ниво на подготовка, които желаят да дообучават големи езикови модели по-достъпно и ефективно, използвайки методи като LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning.

След приключване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат теорията зад подходите за параметър-ефективно дообучение.
• Реализират LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning, използвайки Hugging Face PEFT.
• Сравнят компромисите между производителността и разходите на PEFT методите спрямо пълното дообучение.
• Разгръщат и мащабирате дообучените големи езикови модели с намалени изчислителни и съхранителни изисквания.

Това обучение с инструктор, което се провежда на живо България (онлайн или на място), е предназначено за инженерi на машинен обучение, разработчици на ИИ и ученi данни с междуен и напреднал ниво, които искат да научат как да използват QLoRA за ефективното микронастройване на големи модели за специфични задачи и персонализирани приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат теорията зад QLoRA и техниките за квантовация за големи модели на езика.
• Имплементират QLoRA в микронастройването на големи модели на езика за приложения, специфични за домейна.
• Оптимизират микронастройването на производителността на ограничени компютърни ресурси с квантовация.
• Разработват и оценяват микронастройвани модели в реални приложения ефективно.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на данните и маркетинга на средно ниво, които желаят да прилагат LLM, за да анализират и тълкуват обществените настроения от различни текстови източници като публикации в социални медии, рецензии на продукти, и обратна връзка с клиентите.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на анализа на настроението и приложението му с помощта на LLM.
• Предварителна обработка и подготовка на набори от данни за анализ на настроението.
• Обучете и настройте фино LLM, за да отразяват точно настроението в текста.
• Анализирайте настроенията в реално време от социални медии и други текстови източници.
• Интегрирайте резултатите от анализа на настроенията в бизнес стратегиите и процесите на вземане на решения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на софтуер на средно ниво и технически писатели, които желаят да използват LLMs, за да рационализират работния си процес на кодиране и да създадат подробна, изчерпателна документация.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ролята на LLM в автоматизирането на генерирането на код и софтуерната документация.
• Използвайте LLM за създаване на точни и ефективни кодови фрагменти и документация.
• Интегрирайте LLM в техния жизнен цикъл на разработка на софтуер за повишена производителност.
• Поддържайте висококачествени стандарти за документация, като използвате автоматизирани инструменти.
• Обърнете внимание на етични съображения и най-добри практики за използване на AI в разработката на софтуер.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес професионалисти на средно ниво и анализатори на данни, които желаят да впрегнат силата на LLM за извличане на бизнес прозрения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите и приложенията на LLM в контекста на бизнес разузнаването.
• Прилагайте LLM, за да анализирате големи масиви от данни и да извличате значими прозрения.
• Интегрирайте анализите, управлявани от LLM, в процесите на вземане на стратегически бизнес решения.
• Оценете етичните съображения и най-добрите практики за използване на LLM в бизнеса.
• Предвидете бъдещите тенденции в AI и се подгответе за развиващия се пейзаж на бизнес разузнаването.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от средно до напреднало ниво и учени по данни, които желаят да овладеят LlamaIndex за разработване на иновативни приложения, задвижвани от LLM.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте LlamaIndex за използване с LLM.
• Индексирайте и заявете персонализирани набори от данни, използвайки LlamaIndex за подобряване на функционалността на LLM.
• Проектирайте и разработете сложни приложения, които използват LlamaIndex и LLM.
• Разберете и приложете най-добрите практики за работа с LLM и LlamaIndex.
• Навигирайте в етичните съображения, свързани с внедряването на приложения, задвижвани от LLM.

Този курс с инструктор, провеждан живо (онлайн или на място), е предназначен за специалисти на средно ниво в областта на изкуствен интелект, професионалисти в областта на машинното обучение и данни, които искат да използват LlamaIndex, за да подобрят способностите на модели на изкуствен интелект, прави ги по-точни и надеждни за различни приложения.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Разбират принципите и компонентите на LlamaIndex.
• Поглъщат и структурират данни за използване с LLMs.
• Имплементират увеличение на контекста за подобряване на изпълнението на модели на изкуствен интелект.
• Интегрират LlamaIndex в съществуващи системи и процеси на изкуствен интелект.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) в България е насочено към средно ниво професионалисти, които искат да използват мощта на конструирането на стимули и адаптацията с малко примери, за да оптимизират производителността на LLM за реални приложения.

По края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат принципите на конструирането на стимули и адаптацията с малко примери.
• Проектирате ефективни стимули за различни задачи на обработка на естествен език (NLP).
• Извършвате адаптация на LLM с минимални данни, използвайки техники с малко примери.
• Оптимизирате производителността на LLM за практически приложения.

LangGraph е рамка за създаване на многоучастни LLM приложения, които функционират като композиционни графи с постоянно състояние и точен контрол върху изпълнението.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или пред присъствие) е насочено към професионалисти с промеждутък среден до напреднал ниво, които искат да проектират, реализират и управляват правни решения на базата на LangGraph, като осигуряват необходимите контроли за съответствие, проследимост и управление.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират правни потоци от дейности с използване на LangGraph, които запазват аудитабилността и съответствието.
• Интегрират правни онтологии и стандарти за документи в графовото състояние и обработка.
• Реализират контроли, одобрения от човек в цикла на вземане на решения, и проследими пътеки за вземане на решения.
• Разграждат, мониторират и поддържат услуги със LangGraph в продажба, като осигуряват наблюдаемост и контроли за разходите.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчно изпълнение в среда с реален лабораторен модел.

Опции за персонализация на курса

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

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към инженери на напредно ниво, специалисти по AI и ръководители по локализация, които желаят да имплементират системи с големи модели за езиковите модели (LLM) за автоматично превеждане, оценка на качеството и говърнанс в ентърпрайса.

По завършването на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат локализационни конвейори на ентърпрайс ниво, интегриращи отворени и собственостни модели.
• Реализират автоматизирани QA работни процеси и качествени метрики за съответствие на преводите.
• Установяват говърнанс и рамкове за одобрение при производството на мултиезикова съдържаност.
• Разглеждат масштабируеми, аудиторски локализационни системи, базирани на ЛЛМ в сигурни околнини.

AI за SQL е приложение на изкуствения интелект и големи езици модели (LLMs) с цел автоматизация, оптимизиране и подобряване на начините, по които се генерират, изпълняват и тълкуват SQL запитванията във корпоративните данни среди.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към промеждно ниво специалисти по данни и технически ръководители, които желаят да интегрират AI функционалности в SQL работни процеси за поддръжка на природното езиково запитване, интелигентна оптимизация и автоматизирана анализ на данни.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Интегрират модели за големи езици като GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen и Mistral в SQL среди.
• Построяват пайплайни за преобразуване на природен език в SQL за разговорен достъп до данни.
• Прилагат AI-осезавена оптимизация и детекция на грешки при запитванията.
• Проектират сигурни, аудирабели AI-SQL работни процеси за корпоративно използване.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практично приложение в живо лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

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

LangGraph е рамка за създаване на приложения с многоактьорни LLM с състояние, представени като съставни графове с постоянно състояние и контрол над изпълнението.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти със среден и висок ниво на подготовка, които желаят да проектират, имплементират и управляват решения за финанси, базирани на LangGraph, с правилно управление, наблюдаване и съответствие на изискванията.

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

• Проектират финансово специфични потокове на LangGraph, съобразени с регулаторните и аудиторските изисквания.
• Интегрират стандарти и онтологии на финансови данни в състоянието на графа и инструментите.
• Имплементират контролни мерки за надежност, безопасност и участие на човек в критични процеси.
• Разработват, наблюдават и оптимизират системи на LangGraph за производителност, разходи и SLA.

Формат на Курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо имплементиране в обстановка на жива лаборатория.

Опции за Персонализиране на Курса

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

Vertex AI предлага мощни инструменти за изграждане на мултимодални работни потоци с LLM, които интегрират текст, аудио и изображения в един конвейер. Благодарение на поддръжката за дълъг контекстен прозорец и параметрите на Gemini API, платформата позволява разработването на сложни приложения за планиране, разсъждение и между-модална интелигентност.

Това живо обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към практикуващи от междинно до напреднало ниво, които искат да проектират, изградят и оптимизират мултимодални AI работни потоци в Vertex AI.

Когато приключи това обучение, участниците ще могат да:

• Използват моделите Gemini за мултимодални входни и изходни данни.
• Прилагат работни потоци с дълъг контекст за сложни разсъждения.
• Проектират конвейери, които интегрират анализ на текст, аудио и изображения.
• Оптимизират параметрите на Gemini API за производителност и ефективност на разходите.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически занимания с мултимодални работни потоци.
• Проектни упражнения за приложими мултимодални казуси.

Възможности за персонализиране на курса

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

LangGraph позволява на многоакторни работни процеси с поддържане на състояние, подпомогнати от LLMs, с точно управление на пътищата на изпълнение и съхранение на състоянието. В здравеопазването тези възможности са критични за съответствие с изискванията, интероперабилност и изграждане на системи за подпомагане на решенията, които съответстват на медицинските работни процеси.

Това е онлайн или на място обучение, ръководено от инструктор, насочено към професионалисти с ниво на знания от средно до напреднало, които искат да проектират, имплементират и управляват решения за здравеопазването на основата на LangGraph, докато се справят с регулаторни, етични и операционни предизвикателства.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Проектират специфични за здравеопазването работни процеси на LangGraph, с внимание към съответствие с изискванията и възможност за аудит.
• Интегрират приложения на LangGraph с медицински онтологии и стандарти (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Прилагат най-добрите практики за надежност, следимост и обяснимост в чувствителни среди.
• Разработват, мониторират и валидират приложения на LangGraph в производни среди на здравеопазването.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо упражнение с реальни случаи.
• Имплементация в живо лабораторно обучение.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение с преподавателски надзор (онлайн или на място) е насочено към средно ниво AI разработчици и инженери по локализация, които желаят да проектират масштабируеми, автоматизирани пайлини за превод, използвайки как собственни, така и отворени LLMs.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и разпространяват пайлини за превод, използвайки модерни LLM фреймворкове и API.
• Интегрират отворени и коммерсиални модели в масштабируеми системи за превод.
• Оптимизират качеството на превода чрез подправка, инженеринг на промптове и автоматизация.
• Построяват икономически ефективна и съгласувана инфраструктура за превод в enterprise среда.

LangGraph е рамка за създаване на състояние, многоагентни приложения с LLM като съставни графи с трайно състояние и контрол върху изпълнението.

Това е онлайн или офлайн обучение, ръководено от инструктор, предназначено за специалисти по платформи за изкуствен интелигент, DevOps за AI и ML архитекти, които искат да оптимизират, отстраняват грешки, мониторират и управляват продукционни системи LangGraph.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Проектират и оптимизират сложни топологии на LangGraph за скорост, цена и масштабируемост.
• Инженерират надеждност с повторителни опити, изтичания на време, идемпотентност и възстановяване на контролни точки.
• Отстраняват грешки и следат изпълнението на графи, проверяват състоянието и систематично възпроизвеждат проблеми в продукцията.
• Инструментално осигуряват графи с логове, метрики и траси, развертат в продукция и мониторират SLAs и разходи.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическо приложение в среда на живо лабораторно обучение.

Опции за Персонализация на Курса

• За да поставите запрос за персонализиран курс, свържете се с нас, за да уредите.

Този управляван от инструктор обучаващ курс в България (онлайн или на място) е насочен към програмисти средно ниво, които искат да научат как да използват генеративното ИИ с LLMs за различни задачи и области.

По завършване на това обучение участниците ще могат:

• Обяснят какво е генеративното ИИ и как работи.
• Описват архитектурата на трансформаторите, която подкрепя LLMs.
• Използват емпирични закони за масштабиране, за да оптимизират LLMs за различни задачи и ограничения.
• Применяват най-новите инструменти и методи за обучение, поднастройка и разполагане на LLMs.
• Обсъждат възможностите и рисковете на генеративното ИИ за обществото и бизнеса.

Големите езикови модели (LLM) и рамките за автономни агенти, като AutoGen и CrewAI, преосмислят начина, по който екипите на DevOps автоматизират задачи, като проследяване на промените, генериране на тестове и категоризиране на известия, чрез симулиране на човешко прилики сътрудничество и вземане на решения.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към инженери с напреднало ниво, които искат да проектират и внедрят работни процеси на DevOps за автоматизация, подхранвани от големи езикови модели (LLM) и многоагентни системи.

Като завършвате това обучение, участниците ще могат:

• Да интегрират агенти, базирани на LLM, в работните процеси на CI/CD за интелигентна автоматизация.
• Да автоматизират генерирането на тестове, анализа на комитите и обобщенията на промените, използвайки агенти.
• Да координират множество агенти за категоризиране на известия, генериране на отговори и предоставяне на препоръки за DevOps.
• Да изграждат сигурни и поддържани работни процеси, подхранвани от агенти, използвайки рамки с отворен код.

Формат на курса

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

Възможности за персонализиране на курса

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

Postgres е напреднала отворена релационна база данни, която може да служи като основа за системи с подкрепа на изкуствен интелект и приложения за анализ на данни.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към професионалисти по бази данни и разработчици с intermediatе ниво, които желаят да интегрират, управляват и оптимизират възможностите за изкуствен интелект директно в Postgres.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират разширенията на Postgres за задачи с изкуствен интелект.
• Имплементират ембединг и търсене по подобие, използвайки pgvector.
• Интегрират отворен код и събствени LLMs (Large Language Models) с Postgres за реално време данни.
• Оптимизират Postgres за обработка на заявки и работни процеси, поддържани от изкуствен интелект.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Ръчна имплементация в живо-лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучаващо трениране, водено от инструктор (на живо или онлайн) в България е насочено към AI разработчици, архитекти и мениджъри на продукти със средно или напреднало ниво на опит, които искат да идентифицират и смекчат рискове, свързани с приложения, задвижвани от LLM, включително инжектиране на промпти, разкриване на данни и ненефильтриран изход, като същевременно включват контролни мерки за сигурност като валидиране на входа, надзор от човек в цикъла и граници на изхода.

В края на това обучение участниците ще могат:

• Да разберат основните уязвимости на системите, базирани на LLM.
• Да приложат принципи на сигурния дизайн в архитектурата на приложения с LLM.
• Да използват инструменти като Guardrails AI и LangChain за валидиране, филтриране и безопасност.
• Да интегрират техники като песъчлива среда (sandboxing), тестове за червен екип (red teaming) и преглед от човек в цикъла в производствени процеси.

LangGraph е графов основен фреймворк за орхестрация, който позволява условни, многоетапни LLM и инструменти за автоматизирани работни потоци, идеални за автоматизация и персонализация на съдържания.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за маркетингови специалисти, стратеги на съдържание и разработчици по автоматизация на среден ниво, които желаят да имплементират динамични, грануларни е-мейл кампании и работни потоци за генериране на съдържание, използвайки LangGraph.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират графови съдържания и е-мейл работни потоци с условна логика.
• Интегрират LLM, API и източници на данни за автоматизирана персонализация.
• Управляват състояние, памет и контекст в многоетапните кампании.
• Оценяват, мониторират и оптимизират производителността на работните потоци и резултатите от доставянето.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и групово обсъждане.
• Практически упражнения за имплементация на е-мейл работни потоци и канали за съдържание.
• Упражнения по сценарии за персонализация, сегментация и условна логика.

Опции за настройка на курса

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

Този курс с преподавателно обучение (на живо или на място) в България е насочен към професионалисти със средно ниво на подготовка и напреднали, които желаят да персонализират предварително обучени модели за конкретни задачи и набори от данни.

В края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат принципите на добавяне и неговите приложения.
• Подготвят набори от данни за добавяне на предварително обучени модели.
• Добавят големи езикови модели (LLM) за задачи по обработка на естествен език (NLP).
• Оптимизират производителността на моделите и разрешат често срещани предизвикателства.

LangGraph е рамка за композиране на работни потоци на LLM със структура на граф, която поддържа клонене, използване на инструменти, памет и контролирано изпълнение.

Това обучаване, провеждано от инструктор (онлайн или на място), е насочено към инженери и продуктови екипи сIntermediate ниво на опит, които искат да комбинират логиката на графа на LangGraph с вериги на LLM агенти, за да изградят динамични, контекстно-осъзнати приложения, като агенти за клиентска подкрепа, дървета за вземане на решения и системи за търсене на информация.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират работни потоци на база граф, които координират LLM агенти, инструменти и памет.
• Имплементират условно маршрутизиране, повторни опити и запасни механизми за надеждно изпълнение.
• Интегрират механизми за търсене, REST API и структурирани отговори в веригите на агенти.
• Оценяват, наблюдават и усилват поведението на агентите за осигуряване на надеждност и безопасност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и фасилитирана дискусия.
• Насочени лабораторни упражнения и преглед на код в песочница (sandbox).
• Упражнения за дизайн на база сценарии и взаимни проверки.

Опции за персонализиране на курса

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

„Големи езикови модели за разбиране, рефакториране и документация на код“ е технически курс, фокусиран върху прилагането на големи езикови модели (GEM) за подобряване на качеството на кода, намаляване на техническия дълг и автоматизиране на задачи за документация в софтуерните екипи.

Този курс с воденето на инструктор (онлайн или на място) е предназначен за софтуерни специалисти с ниво от междинно до напреднало, които желаят да използват големи езикови модели като GPT за по-ефективно анализиране, рефакториране и документиране на сложни или остарели кодови бази.

Към края на обучението участниците ще могат:

• Да използват големи езикови модели за обяснение на код, зависимости и логика в непознати хранилища с код.
• Да идентифицират и рефакторират антипатерни и да подобрят четливостта на кода.
• Да генерират автоматично и поддържат вътрешни коментари, файлове README и документация за API.
• Да интегрират анализи, базирани на големи езикови модели, в съществуващите работни процеди за CI/CD и преглед на код.

Формат на курса

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

Опции за персонализиране на курса

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

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, разработчици на AI и ентусиасти на AI, които желаят да използват LLM за изпълнение на различни NLP задачи и създаване на ново и разнообразно съдържание за различни цели .

До края на това обучение участниците ще могат:

• Създайте среда за разработка с LLM и основни инструменти.
• Експертно изпълнявайте NLU и NLI задачи с LLM.
• Извличайте, правете изводи и използвайте ефективно графики на знания.
• Генерирайте и управлявайте диалози, като използвате LLMs за разговорни приложения.
• Оценете качеството и разнообразието на съдържанието, генерирано от LLMs и генериращ AI.
• Прилагайте етични принципи, като гарантирате справедливост и отговорно използване на LLM.

LangGraph е рамка за изграждане на приложения с големи езикови модели (LLM), структурирани като графи, които поддържат планиране, разклоняване, използване на инструменти, памет и управляемо изпълнение.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към разработчици, инженери за заявки (prompt engineers) и специалисти по данни на ниво начинаещи, които искат да проектират и изградят надеждни, многоетапни работни процеси с големи езикови модели, използвайки LangGraph.

След приключване на обучението участниците ще могат:

• Да обясняват основните концепции на LangGraph (възли, граници, състояние) и кога е целесъобразно да ги използват.
• Да изграждат вериги от заявки, които се разклоняват, извикват инструменти и запазват памет.
• Да интегрират retrieval (доставка на контекст) и външни API интерфейси в работни процеси на графи.
• Да тестват, дебъгват и оценяват приложения на LangGraph за надеждност и безопасност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и водено обсъждане.
• Водени лабораторни упражнения и разглеждане на код в тестова среда.
• Упражнения, базирани на сценарии, за проектиране, тестване и оценка.

Опции за персонализиране на курса

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

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици от начинаещи до средно ниво, които желаят да използват големи езикови модели за различни задачи на естествен език.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте среда за разработка, която включва популярна LLM.
• Създайте основен LLM и го настройте фино върху персонализиран набор от данни.
• Използвайте LLM за различни задачи на естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и др.
• Отстранявайте грешки и оценявайте LLM с помощта на инструменти като TensorBoard, PyTorch Lightning и Hugging Face Datasets.

Това обучение под ръководството на преподавател, живо (онлайн или на място) е насочено към инженери и архитекти средно ниво, които желаят да използват Tencent Hunyuan за разгъваряне на големи и MoE модели с по-ниска латентност, по-силна пропускайки способност и подобрена контролируемост на разходите.

Към края на това обучение участниците ще могат да обяснят модели за разгъваряне в производствената среда с Tencent Hunyuan, оптимизират изпълнението на инференцията, прилагат стратегии за групиране и квантизация и планират масштабируеми операции за облуждане.

Това инструкторско обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за разработчици със средно ниво на подготовка, технически продуктни команди и практици в AI, които желаят да използват моделите Hunyuan за създаване на мултимедийни приложения за генериране и доставяне на изображения, 3D и видео.

Към края на обучението участниците ще могат да: създадат рабочи процеси bazirani na подтик, генерират и разглеждат мултимедийни активи, предлагат резултати чрез приложения или API и свързват възможностите на Hunyuan с продуктните стекове на enterprise.

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 преподавател (онлайн или на място) в България е предназначено за средно ниво предприемачки архитекти, които искат да използват протокола за контекст на модела за проектиране на сигурни, масштабируеми и управляеми платформи за интеграция на агенти в предприемачки среди.

По края на това обучение участниците ще могат да обяснят архитектурата и предприемачките патерни на MCP, проектират сигурни платформи за интеграция, прилагат управление и контрол на достъпа, както и оценяват опции за разграждане и масштабиране.

Този управляван от инструктор, жив тренинг в България (онлайн или на място) е насочен към разработчици, архитекти и инженери по платформите с промежуточна квалификация, които желаят да използват MCP за построяване на надеждни сервери и клиенти за firmовата разграждане и операции.

По края на този тренинг, участниците ще могат да: обяснят MCP архитектура на практика, построяват производствените интеграции, разграждат и наблюдават услуги на MCP, и прилагат модели за версиониране, устойчивост и поддръжка.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) в България е насочено към средноуровневи IT лидери, професионалисти по съответствие, сигурностни отбори и архитекти на предприятия, които желаят да използват принципите и практиките на суверенна ИИ за проектиране на среда за ИИ, която защитава чувствителната информация, подкрепя местни изисквания и намалява зависимостта от доставчици.

По завършването на това обучение участниците ще могат да обяснят концепциите за суверенна ИИ, оценят опции за хостинг и управление, дефинират контроли за задаване на команди и логовете, и създадат практическа стратегия за прилагане.