Oбучения по Големи езикови модели (LLMs) в България

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от висшето ръководство, които желаят да разберат какво представляват LLM, да проучат потенциалното им 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, обобщаване на данни и подпомагане на вземането на решения.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират какво представляват LLM и как функционират инструменти като ChatGPT и Copilot.
• Използват техники за промптове, за да получават практични и надеждни резултати от LLM.
• Оценяват реални случаи на употреба, като изготвяне на имейли, обобщаване на документи и автоматизация на продуктивността.
• Идентифицират инвестиционни възможности и стратегически приложения за внедряване на AI.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за екипи от ръководства на високо ниво, които желаят да разберат стратегическата стойност на LLM и корпоративните AI инструменти. Участниците ще изследват как да интегрират тези инструменти в процесите на високо ниво, да формулират по-добри промптове и да оценят възможностите за повишена производителност и възвръщаемост на инвестициите (ROI) чрез внедряване на AI.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат как функционират LLM и как инструменти като ChatGPT и Copilot ги прилагат.
• Използват взаимодействия, базирани на промптове, за автоматизиране и ускорение на задачите.
• Прилагат AI инструменти в реални сценарии, като черновите на имейли, резюме на доклади и преглед на договори.
• Оценяват стратегическите ползи, ограниченията и лицензионните съображения при внедряването на LLM.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи в областта на изкуствения интелект, специалисти по данни и разработчици на средно до напреднало ниво, които желаят да разберат, донастроят и внедрят големите езикови модели на Meta AI за различни NLP приложения.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да разбират архитектурата и функционирането на големите езикови модели на Meta AI.
• Да настройват и донастройват LLM на Meta AI за конкретни случаи на употреба.
• Да внедряват приложения, базирани на LLM, като обобщаване на текст, чатботове и анализ на настроения.
• Да оптимизират и разгръщат ефективно големи езикови модели.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към AI специалисти на средно ниво, бизнес анализатори и технологични лидери, които желаят да разберат принципите на генеративния изкуствен интелект и приложенията на LLM в бизнес среда. Участниците ще научат за трансформърите, инженерството на промптове и етичните съображения при внедряването на тези модели за реални решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основните принципи на генеративния изкуствен интелект и големите езикови модели.
• Да внедряват и фино настройват LLM за конкретни бизнес приложения.
• Да прилагат техники за инженерство на промптове за оптимални резултати от моделите.
• Да разпознават етичните съображения и да управляват рисковете при внедряването на LLM.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на ИИ на средно ниво и етици, учени и инженери по данни, 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 да:

• Идентифицират етични проблеми и предизвикателства, свързани с LLM.
• Прилагат етични рамки и принципи при внедряването на LLM.
• Оценяват общественото въздействие на LLM и да намаляват потенциалните рискове.
• Разработват стратегии за отговорно разработване и използване на ИИ.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти в обработката на естествен език (NLP) и учени по данни от средно ниво, създатели на съдържание и преводачи, както и глобални бизнеси, които желаят да използват големи езикови модели за превод и създаване на многоезично съдържание.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират принципите на междуезиковото обучение и превод с големи езикови модели.
• Прилагат големи езикови модели за превод на съдържание между различни езици.
• Създават и управляват многоезични набори от данни за обучение на модели.
• Разработват стратегии за поддържане на последователност и качество в превода.

Това живо обучение, водено от инструктор в България (онлайн или на място), е предназначено за финансови анализатори, данни научници и професионалисти в инвестиционната сфера на средно ниво, които искат да използват LLMs за анализ и предвиждане на финансовите пазари.

Крайят на това обучение, участниците ще могат да:

• Да разберат приложението на LLMs в анализа на финансовите пазари.
• Да използват LLMs за обработване на финансови новини, доклади и данни с цел извличане на пазарни прозрения.
• Да разработват предиктивни модели за цени на акции, пазарни тенденции и икономически показатели.
• Да интегрират прозренията от LLMs в процесите на вземане на инвестиционни решения.

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

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират приложението на LLM в науката за околната среда.
• Използват LLM за анализ и моделиране на екологични данни.
• Интерпретират резултатите от LLM за оценки на въздействието върху околната среда.
• Комуникират ефективно констатациите, за да информират политиките и усилията за опазване.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към VR и AR разработчици, дизайнери на игри и AI инженери на средно ниво, които желаят да включат LLM в своите VR и AR приложения, за да създадат по-ангажиращи и отзивчиви среди.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират ролята на LLM за създаването на завладяващи VR и AR преживявания.
• Разработват VR и AR приложения, които използват LLM за интерактивни диалози и създаване на съдържание.
• Интегрират LLM с инструменти за VR и AR разработка за повишаване на ангажираността на потребителите.
• Прилагат най-добри практики за проектиране на задвижвани от AI наративи и взаимодействия във виртуални пространства.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към напреднали специалисти по данни, инженери по машинно обучение и софтуерни разработчици, които желаят да приложат големи езикови модели (LLM) върху мултимодални данни за изграждане на усъвършенствани AI приложения.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират принципите на мултимодалното обучение с LLM.
• Внедряват LLM за обработка и анализ на текстови, графични и аудио данни.
• Разработват приложения, които се възползват от силните страни на интеграцията на мултимодални данни.
• Оценяват производителността на мултимодални LLM системи.

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

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират ролята на LLM в киберсигурността.
• Прилагат LLM за откриване и анализ на заплахи.
• Използват LLM за автоматизация на сигурността и реакция.
• Интегрират LLM със съществуващата инфраструктура за сигурност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към data scientists и бизнес анализатори на средно ниво, които желаят да използват големи езикови модели (LLM) за прогнозиране на тенденции и поведения в различни индустрии.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират основите на LLM и тяхната роля в предиктивните анализи.
• Прилагат LLM за анализ и прогнозиране на данни в различни индустрии.
• Оценяват ефективността на предиктивните модели, използващи LLM.
• Интегрират LLM със съществуващи потоци за обработка на данни.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които желаят да придобият задълбочено разбиране и практически умения както в областта на големите езикови модели (LLMs), така и на обучението с подсилване (RL).

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират компонентите и функционалността на трансформър моделите.
• Оптимизират и фино настройват LLMs за специфични задачи и приложения.
• Разбират основните принципи и методологии на обучението с подсилване.
• Научат как техниките за обучение с подсилване могат да подобрят производителността на LLMs.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към създатели на съдържание на средно ниво, маркетингови специалисти и образователни технолози, които искат да използват силата на LLM за генериране на висококачествено, разнообразно и ангажиращо съдържание в различни области.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират възможностите на LLM и тяхното приложение при генериране на съдържание.
• Настройват и използват LLM за генериране на различни видове съдържание.
• Прилагат най-добри практики за създаване на промптове и фина настройка на LLM за постигане на желаните резултати.
• Оценяват качеството на генерираното от ИИ съдържание и да го усъвършенстват за конкретни аудитории.
• Изследват напреднали техники за креативно и мултимодално генериране на съдържание с LLM.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за преподаватели, професионалисти в сферата на образователните технологии и изследователи с различни нива на опит и експертиза, които желаят да използват ГЕМ за създаване на персонализирани образователни преживявания.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и възможностите на ГЕМ.
• Идентифицират възможности за персонализация в образователното съдържание чрез ГЕМ.
• Проектират адаптивни платформи за обучение, използващи ГЕМ за персонализация на съдържанието.
• Прилагат стратегии, базирани на ГЕМ, за повишаване на ангажираността на учениците и резултатите от обучението.
• Оценяват ефективността на ГЕМ в образователна среда и да вземат решения, базирани на данни, за

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ML специалисти и AI разработчици от средно ниво, които желаят да фино настроят и внедрят модели с отворени тегла като LLaMA, Mistral и Qwen за конкретни бизнес или вътрешни приложения.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират екосистемата и разликите между open-source LLM.
• Подготвят набори от данни и конфигурации за фино настройване на модели като LLaMA, Mistral и Qwen.
• Изпълняват процеси за фино настройване, използвайки Hugging Face Transformers и PEFT.
• Оценяват, запазват и внедряват фино настроени модели в сигурни среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към софтуерни разработчици и специалисти по данни от начинаещо до средно ниво, които желаят да внедрят LLM в системи за разпознаване и синтез на реч.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират ролята на LLM в речевите технологии.
• Внедряват LLM за точно разпознаване на реч и естествено звучащ синтез на реч.
• Интегрират LLM с машини за разпознаване и синтез на реч.
• Оценяват и подобряват производителността на речеви системи чрез използване на LLM.
• Бъдат информирани за актуалните тенденции и бъдещи насоки в речевите технологии.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи и средно напреднали специалисти по поддръжка на клиенти и ИТ професионалисти, които желаят да внедрят LLM за създаване на отзивчиви и интелигентни чатботове за обслужване на клиенти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите и архитектурата на Големите езикови модели (LLM).
• Проектират и интегрират LLM в системи за комуникация с клиенти.
• Подобряват отзивчивостта и потребителското изживяване на чатботовете.
• Разглеждат етични съображения и да осигуряват съответствие с индустриалните стандарти.
• Внедряват и поддържат базиран на LLM чатбот за приложения в реалния свят.

Това е обучение под ръководството на инструктор в България (онлайн или на място), предназначено за Data Scientists и AI инженери с междинно ниво, които искат да дообучават големи езикови модели по-достъпно и ефективно, използвайки методи като LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning.

В края на това обучение участниците ще могат:

• Разбиране на теорията зад подходите за параметърно ефективно дообучване.
• Въвеждане на LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning чрез Hugging Face PEFT.
• Сравняване на компромисите между производителност и разходи при PEFT методи спрямо пълно дообучване.
• Разгръщане и мащабиране на дообучени LLM с намалени изчислителни и съхранителни изисквания.

Това обучение, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по машинно обучение, AI разработчици и специалисти по данни на средно до напреднало ниво, които желаят да научат как да използват QLoRA за ефективна фина настройка на големи модели за специфични задачи и персонализации.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теорията зад QLoRA и техниките за квантуване за LLM.
• Прилагат QLoRA във фина настройка на големи езикови модели за специфични за домейн приложения.
• Оптимизират производителността на фината настройка върху ограничени изчислителни ресурси, използвайки квантуване.
• Внедряват и оценяват ефективно фино настроени модели в реални приложения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и маркетинг на средно ниво, които желаят да приложат LLM за анализ и интерпретация на обществени настроения от различни текстови източници като публикации в социални медии, ревюта на продукти и обратна връзка от клиенти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на анализа на настроения и приложението му чрез LLM.
• Предварително обработват и подготвят набори от данни за анализ на настроения.
• Обучават и фино настройват LLM за точно отразяване на настроения в текст.
• Анализират настроения в реално време от социални медии и други текстови източници.
• Интегрират резултатите от анализа на настроения в бизнес стратегии и процеси на вземане на решения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни разработчици и технически писатели на средно ниво, които желаят да използват големите езикови модели, за да оптимизират работния си процес на програмиране и да създават подробна, изчерпателна документация.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират ролята на големите езикови модели в автоматизирането на генерирането на код и софтуерната документация.
• Използват LLM за създаване на точни и ефективни кодови фрагменти и документация.
• Интегрират LLM в жизнения цикъл на софтуерната разработка за повишена продуктивност.
• Поддържат високи стандарти за качество на документацията с помощта на автоматизирани инструменти.
• Обръщат внимание на етичните съображения и най-добрите практики при използване на ИИ в разработката на софтуер.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите и приложенията на LLM в контекста на бизнес интелигентността.
• Да прилагат LLM за анализ на големи масиви от данни и извличане на значими прозрения.
• Да интегрират анализи, задвижвани от LLM, в стратегическите процеси за вземане на бизнес решения.
• Да оценяват етичните съображения и най-добрите практики при използване на LLM в бизнеса.
• Да предвиждат бъдещи тенденции в ИИ и да се подготвят за развиващия се пейзаж на бизнес интелигентността.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и специалисти по данни на средно до напреднало ниво, които желаят да овладеят LlamaIndex за създаване на иновативни приложения, базирани на LLM.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират LlamaIndex за работа с LLM.
• Индексират и правят заявки към персонализирани набори от данни с LlamaIndex, за да подобрят функционалността на LLM.
• Проектират и разработват sophisticated приложения, които използват LlamaIndex и LLM.
• Разбират и прилагат най-добрите практики за работа с LLM и LlamaIndex.
• Ориентират се в етичните съображения, свързани с внедряването на приложения, задвижвани от LLM.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към изследователи в областта на изкуствения интелект, специалисти по машинно обучение и учени в областта на данните със средно ниво на опит, които желаят да използват LlamaIndex, за да разширят възможностите на AI моделите, правейки ги по-точни и надеждни за различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и компонентите на LlamaIndex.
• Въвеждат и структурират данни за използване с големи езикови модели.
• Прилагат разширяване на контекста, за да подобрят представянето на AI модела.
• Интегрират LlamaIndex в съществуващи AI системи и работни процеси.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на средно ниво, които искат да използват силата на промпт инженеринга и ученето с малко примери, за да оптимизират производителността на големи езикови модели за реални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на промпт инженеринга и ученето с малко примери.
• Създават ефективни промптове за различни задачи от областта на обработката на естествен език (NLP).
• Използват техники с малко примери за адаптиране на големи езикови модели с минимално количество данни.
• Оптимизират производителността на големи езикови модели за практически приложения.

Това живо обучение, водено от преподавател (онлайн или на място), е насочено към инженери на напреднало ниво, специалисти по ИИ и ръководители по локализация, които искат да внедрят системи за големи езикови модели (LLM) за автоматизиран превод, оценка на качеството и корпоративно управление.

Край на това обучение участниците ще могат да:

• Построяват пайплайни за корпоративна локализация на LLM, интегриращи отворени и собствени модели.
• Внедряват автоматизирани работни потоци за ОК и метрики за качество за консистентност на преводите.
• Създават рамки за управление и одобрение за производството на мултиезикови съдържания.
• Внедряват мащабируеми, аудитирани системи за локализация, базирани на LLM, в сигурни среди.

Това инструкторско водено живо обучение на България осигурява на данни инженери умения за интегриране на LLM в SQL среди. Участниците ще построят конвейери в естествен език, ще въведат AI-базирана оптимизация и ще проектират сигурни корпоративни работни потоци за автоматизиран анализ на данни.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици и инженери за локализация с ниво средно, които искат да проектират мащабируеми, автоматизирани пайплайни за превод, използвайки както проприетарни, така и модели с отворен код (LLM).

Крайът на обучението участниците ще могат да:

• Проектират и разгръщат процеси за превод, използвайки съвременни LLM фреймуърки и API-та.
• Интегрират модели с отворен код и комерсиални модели в мащабируеми системи за превод.
• Оптимизират качеството на превод чрез дообучение (fine-tuning), промпт инженерство и автоматизация.
• Въвеждат икономична и съответстваща на изискванията инфраструктура за превод за корпоративни среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, които желаят да научат как да използват генеративен AI с големи езикови модели за различни задачи и области.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да обяснят какво представлява генеративният AI и как работи.
• Да опишат трансформер архитектурата, която задвижва големите езикови модели.
• Да използват емпирични закони за мащабиране, за да оптимизират големите езикови модели за различни задачи и ограничения.
• Да прилагат най-съвременни инструменти и методи за обучение, фина настройка и внедряване на големи езикови модели.
• Да обсъдят възможностите и рисковете от генеративния AI за обществото и бизнеса.

Освойте интеграцията на ИИ в Postgres с това обучително занятие, водено на живо в България. Научете се да конфигурирате разширения, да прилагате векторни вграждания чрез pgvector и да свързвате LLM модели за анализи в реално време. Оптимизирайте запитвания и изградете умни системи в среда на живо-лаборатория с практически упражнения.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е насочено към разработчици на AI, архитекти и продуктови мениджъри на средно до напреднало ниво, които желаят да идентифицират и намалят рисковете, свързани с приложения, захранвани от LLM, включително инжектиране на промптове, изтичане на данни и нефилтриран резултат, като същевременно включват контроли за сигурност като валидиране на входа, човешки надзор и предпазни механизми за изхода.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основните уязвимости на системи, базирани на LLM.
• Да прилагат принципи за сигурен дизайн в архитектурата на LLM приложения.
• Да използват инструменти като Guardrails AI и LangChain за валидиране, филтриране и безопасност.
• Да интегрират техники като sandboxing, red teaming и преглед с човешка намеса в производствени потоци.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно до напреднало ниво, които желаят да персонализират предварително обучени модели за конкретни задачи и набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на фината настройка и нейните приложения.
• Подготвят набори от данни за фина настройка на предварително обучени модели.
• Извършват фина настройка на големи езикови модели (LLM) за задачи в областта на обработката на естествен език.
• Оптимизират производителността на модела и да се справят с често срещани предизвикателства.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, AI разработчици и AI ентусиасти на средно ниво, 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 да:

• Създадат среда за разработка с LLM и основни инструменти.
• Изпълняват експертно NLU и NLI задачи с LLM.
• Извличат, правят изводи и използват ефективно графи на знанието.
• Генерират и управляват диалози, използвайки LLM за разговорни приложения.
• Оценяват качеството и разнообразието на съдържанието, генерирано от LLM и генеративен AI.
• Прилагат етични принципи, осигуряващи справедливост и отговорно използване на LLM.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят среда за разработка, включваща популярен LLM.
• Да създадат базов LLM и да го донастроят (fine-tune) с персонализиран набор от данни.
• Да използват LLM за различни задачи с естествен език, като обобщаване на текст, отговаряне на въпроси, генериране на текст и други.
• Да дебъгват и оценяват LLM, използвайки инструменти като TensorBoard, PyTorch Lightning и Hugging Face Datasets.

Тази обучителна тренировка в България (онлайн или офлайн) е предназначена за инженери за наблюдаемост и SRE, които искат да интегрират LLMs и AI в своите работни потоци за мониторинг, предупреждения и анализ на инциденти.

Това обучение с ръководството на инструктор се провежда на живо в България (онлайн или на място) и е насочено към ИТ специалисти по поддръжка, които искат да използват инструменти за изкуствен интелект и платформи за автоматизация, за да опростят процесите по поддръжката, стандартизират отговорите и намалят ръчния труд при документация.

Този воден от инструктор живо обучителен курс в България (онлайн или на място) е насочен към инженери и архитекти с междинно ниво на познания, които искат да използват Tencent Hunyuan за внедряване на големи и MoE модели с по-ниска латентност, по-висок капацитет и по-добър контрол върху разходите.

В края на това обучение участниците ще могат: да обяснят моделите за производствено внедряване на Hunyuan, да оптимизират производителността на извеждането, да внедрят стратегии за батчиране и квантизация и да планират мащабируеми операции за предоставяне на услуги.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) в България е насочен към разработчици на средно ниво, технически продуктови екипи и AI специалисти, които искат да използват моделите на Хуниен за създаване на мултимодални приложения за генериране и предоставяне на изображения, 3D обекти и видео.

След завършване на този курс участниците ще могат: да построят работни процеси, базирани на промптове, да генерират и преглеждат мултимодални активи, да предоставят резултати чрез приложения или API-та и да свържат възможностите на Хуиен с предприятието продуктова инфраструктура.

Цели на курса: трансформиране на софтуерните и AI инженерите в юридически инженери — специалистите, които могат реално да разработват ИИ за правни задачи (eDiscovery, преглед, разследвания).

В рамките на двудневния курс участниците изграждат основния стек: приемане и извличане на несъвършени реални правни данни, търсене и извличането им, добавяне на генериране с подсилване при възстановяване (RAG) с цитиране на източници, запазване на пълна поверителност чрез локален модел и неговата доказуемост, провеждане на защитим AI преглед с метрики, готови за съда, и опаковане на резултата за разгръщане.

Това обучение, водено от инструктор, в живо формат във България (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи / средно ниво / напреднали ИИ специалисти, които искат да използват MCP за свързване на ИИ асистенти с външни инструменти, данни и корпоративни услуги.

След края на това обучение участниците ще могат: да обяснят концепциите на MCP, да идентифицират ключовите архитектурни компоненти, да настроят базова интеграция и да приложат добри практики за сигурност.

Това насочвано от инструктор живо обучение в България (онлайн или на място) е насочено към архитекти от средно ниво, които искат да използват MCP за проектиране на сигурни, мащабируеми и управляеми платформи за интеграция на агенти.

В края на обучението участниците ще могат: да обяснят архитектурата на MCP и корпоративните модели, да проектират сигурни интеграционни платформи, да прилагат управление и контрол на достъпа и да оценят опциите за разгръщане и мащабиране.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво, архитекти и платформени инженери, които желаят да използват MCP за изграждане на надеждни сървъри и клиенти за корпоративно внедряване и операции.

До края на това обучение участниците ще могат да: обясняват MCP архитектурата на практика, изграждат интеграции, готови за продукционна среда, внедряват и наблюдават MCP услуги и прилагат модели за версиониране, устойчивост и поддръжка.

Този обучителен курс с инструктор (на живо онлайн или на място) в България е насочен към IT лидери, специалисти по спазване на изискванията, екипи по сигурност и корпоративни архитекти със средно ниво на опит, които искат да използват принципите на суверения ИИ и практики за управление, за да проектират ИИ среди, които защитават чувствителните данни, поддържат изискванията за локализация и намаляват зависимостта от доставчици.

Като завършат този курс, участниците ще могат: да обяснят концепциите за суверения ИИ, да оценят опциите за хостинг и управление, да дефинират контролни мерки за промптове и логи, и да създадат практически план за внедряване.