Онлайн обучение по Large Language Models (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 обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към екипи от висшето ръководство, които желаят да разберат стратегическата стойност на ГГМ и корпоративните ИИ инструменти. Участниците ще проучат как да интегрират тези инструменти във високостепенни работни потоци, да съставят по-добри промптове и да оценяват възможностите за повишена продуктивност и възвръщаемост на инвестициите чрез внедряване на ИИ.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират как функционират ГГМ и как инструменти като ChatGPT и Copilot ги прилагат.
• Използват взаимодействия, базирани на промптове, за автоматизиране и ускоряване на задачи.
• Прилагат ИИ инструменти в реални сценарии като изготвяне на имейли, обобщаване на доклади и преглед на споразумения.
• Оценяват стратегическите ползи, ограниченията и съображенията за лицензиране при внедряване на ГГМ.

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 обучение с инструктор 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 финансови пазари.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират приложението на LLM в анализа на финансови пазари.
• Използват LLM за обработка на финансови новини, доклади и данни за пазарни прозрения.
• Разработват прогнозни модели за цени на акции, пазарни тенденции и икономически индикатори.
• Интегрират прозрения от LLM 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 обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и AI инженери на средно ниво, които желаят да фино настройват големи езикови модели по-достъпно и ефикасно, използвайки методи като LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теорията зад подходите за параметрично ефективно фино настройване.
• Внедряват LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning с помощта на Hugging Face PEFT.
• Сравняват компромисите между производителност и разходи на PEFT методите спрямо пълното фино настройване.
• Внедряват и мащабират фино настроени LLM с намалени изисквания за изчислителни ресурси и съхранение.

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.

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.

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

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат корпоративни LLM тръбопроводи за локализация, интегриращи отворени и собствени модели.
• Внедряват автоматизирани работни потоци за осигуряване на качеството и метрики за последователност на превода.
• Създават рамки за управление и одобрение на многоезично производство на съдържание.
• Внедряват мащабируеми, проверими локализационни системи, базирани на LLM, в защитени среди.

AI за SQL е приложението на изкуствен интелект и големи езикови модели (LLM) за автоматизиране, оптимизиране и подобряване на начина, по който SQL заявките се генерират, изпълняват и интерпретират в корпоративни среди за данни.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери на данни и технически ръководители на средно ниво, които желаят да интегрират AI възможности в SQL работни потоци, за да осигурят заявки на естествен език, интелигентна оптимизация и автоматизиран анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да интегрират LLM като GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen и Mistral в SQL среди.
• Да изграждат конвейери от естествен език към SQL за разговорен достъп до данни.
• Да внедряват управлявана от AI оптимизация на заявки и откриване на грешки.
• Да проектират сигурни, подлежащи на одит AI-SQL работни потоци за корпоративна употреба.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

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

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.

Vertex AI предлага мощни инструменти за изграждане на мултимодални работни процеси с големи езикови модели, които интегрират текстови, аудио и графични данни в единен поток. С поддръжка на дълъг контекстуален прозорец и параметри на Gemini API, платформата дава възможност за разработване на усъвършенствани приложения в областите на планиране, разсъждение и междумодален интелект.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за практикуващи на средно до напреднало ниво, които искат да проектират, изграждат и оптимизират мултимодални работни процеси с изкуствен интелект във Vertex AI.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

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

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с мултимодални работни процеси.
• Упражнения, базирани на проекти за приложни мултимодални сценарии.

Опции за персонализиране на курса

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

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.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI разработчици на средно ниво и инженери по локализация, които желаят да проектират мащабируеми, автоматизирани тръбопроводи за превод, използвайки както собствени, така и LLM с отворен код.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и внедряват работни потоци за превод, използвайки модерни LLM рамки и API–та.
• Интегрират модели с отворен код и търговски модели в мащабируеми системи за превод.
• Оптимизират качеството на превода чрез фина настройка, промпт инженеринг и автоматизация.
• Внедряват рентабилна и съответстваща на регулациите инфраструктура за превод за корпоративни среди.

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 (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.

Големите езикови модели (LLM) и рамки за автономни агенти като AutoGen и CrewAI предефинират начина, по който DevOps екипите автоматизират задачи като проследяване на промени, генериране на тестове и сортиране на сигнали, като симулират сътрудничество и вземане на решения, подобно на хората.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери на напреднало ниво, които желаят да проектират и внедрят DevOps работни потоци за автоматизация, захранвани от големи езикови модели и мулти-агентни системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Интегрират базирани на LLM агенти в CI/CD работни потоци за интелигентна автоматизация.
• Автоматизират генерирането на тестове, анализа на къмити и обобщенията на промени с помощта на агенти.
• Координират множество агенти за сортиране на сигнали, генериране на отговори и предоставяне на DevOps препоръки.
• Изграждат сигурни и лесни за поддръжка работни потоци, захранвани от агенти, използвайки рамки с отворен код.

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 уреждане.

Postgres е усъвършенствана релационна база данни с отворен код, която може да служи като основа за системи, задвижвани от AI, и приложения за интелигентност на данните.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти по бази данни и разработчици на средно ниво, които желаят да интегрират, управляват и оптимизират AI възможности директно в рамките на Postgres.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират разширения на Postgres за AI натоварвания.
• Внедряват вграждания (embeddings) и търсене по сходство с помощта на pgvector.
• Интегрират LLM модели с отворен код и собствени такива с Postgres за прозрения в реално време.
• Оптимизират Postgres за обработка на задвижвани от AI заявки и работни потоци.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

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

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.

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.

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.

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.

Големи езикови модели за разбиране, преработване и документиране на код е технически курс, фокусиран върху прилагането на големи езикови модели (LLM) за подобряване на качеството на кода, намаляване на техническия дълг и автоматизиране на задачите по документиране в софтуерните екипи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към софтуерни специалисти на средно до напреднало ниво, които желаят да използват LLM, като GPT, за по-ефективно анализиране, преработване и документиране на сложни или наследени кодови бази.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Използват LLM за обяснение на код, зависимости и логика в непознати хранилища.
• Идентифицират и преработват анти-шаблони и да подобряват четимостта на кода.
• Автоматично генерират и поддържат вградени коментари, README файлове и API документация.
• Интегрират прозрения, базирани на LLM, в съществуващи CI/CD и процеси на преглед на кода.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическо прилагане в среда на живо с лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

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

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.

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.

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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери и архитекти на средно ниво, които искат да използват Tencent Hunyuan за внедряване на големи модели и модели MoE с по-ниска латентност, по-голяма пропускателна способност и по-добър контрол на разходите.

До края на това обучение участниците ще могат да: обясняват модели за продукционно внедряване на Hunyuan, да оптимизират производителността на изводите, да прилагат стратегии за групиране и квантуване и да планират мащабируеми операции по обслужване.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или присъствено), е насочено към разработчици на средно ниво, технически продуктови екипи и специалисти по изкуствен интелект, които желаят да използват моделите на Hunyuan, за да създават мултимодални приложения за генериране и предоставяне на изображения, 3D и видео.

До края на това обучение участниците ще могат да: изграждат работни потоци, базирани на промптове, генерират и преглеждат мултимодални активи, предоставят резултати чрез приложения или API-та и свързват възможностите на Hunyuan с корпоративни продуктови стекове.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е насочено към ИИ професионалисти от начално / средно / напреднало ниво, които желаят да използват MCP за свързване на ИИ асистенти с външни инструменти, данни и корпоративни услуги.

До края на това обучение участниците ще могат да: обясняват концепциите на MCP, идентифицират ключови компоненти на архитектурата, настройват основна интеграция и прилагат добри практики за сигурност.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е насочено към корпоративни архитекти на средно ниво, които желаят да използват Model Context Protocol, за да проектират сигурни, мащабируеми и управляеми платформи за интеграция на агенти за корпоративни среди.

До края на това обучение участниците ще могат да: обясняват архитектурата на MCP и корпоративните модели, да проектират сигурни интеграционни платформи, да прилагат контроли за управление и достъп и да оценяват опциите за внедряване 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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ИТ лидери на средно ниво, професионалисти по съответствие, екипи по сигурност и корпоративни архитекти, които желаят да използват принципите на суверенния AI и практики за управление, за да проектират AI среди, които защитават чувствителни данни, поддържат изисквания за локализация и намаляват зависимостта от доставчици.

До края на това обучение участниците ще могат да: обясняват концепциите за суверенен AI, оценяват опции за хостинг и управление, дефинират контроли за промптове и логове и създадат практическа пътна карта за внедряване.