Large Language Models (LLMs) Formare în România

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din managementul superior care doresc să înțeleagă ce sunt LLM-urile, să exploreze impactul lor potențial asupra operațiunilor de afaceri și să evalueze utilizări practice ale instrumentelor AI, cum ar fi ChatGPT, Microsoft Copilot sau Grok, pentru sarcini din lumea reală, cum ar fi crearea de conținut, rezumarea datelor și sprijinirea deciziilor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege ce sunt LLM-urile și cum funcționează instrumente precum ChatGPT și Copilot.
• Utiliza tehnici de promptare pentru a obține rezultate practice și fiabile de la LLM-uri.
• Evaluează cazuri practice de utilizare, cum ar fi redactarea de email-uri, rezumarea documentelor și automatizarea productivității.
• Identifică oportunități de investiții și aplicații strategice pentru adoptarea AI.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat echipelor de management superior care doresc să înțeleagă valoarea strategică a LLM-urilor și a instrumentelor de AI pentru întreprinderi. Participanții vor explora cum să integreze aceste instrumente în fluxurile de lucru de nivel înalt, să elaboreze prompturi mai bune și să evalueze oportunitățile de creștere a productivității și a ROI-ului prin adoptarea AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege cum funcționează LLM-urile și cum le aplică instrumente precum ChatGPT și Copilot.
• Folosi interacțiuni bazate pe prompturi pentru a automatiza și accelera sarcini.
• Aplica instrumente de AI în scenarii reale, cum ar fi redactarea de emailuri, rezumarea de rapoarte și revizuirea de acorduri.
• Evalua beneficiile strategice, limitările și considerațiile legate de licențiere pentru adoptarea LLM-urilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat cercetătorilor AI, oamenilor de știință de date și dezvoltatorilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să înțeleagă, să ajusteze și să implementeze Modelele de Limbaj de Mare Amploare ale Meta AI pentru diverse aplicații NLP.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și funcționarea Modelelor de Limbaj de Mare Amploare ale Meta AI.
• Să configureze și să ajusteze Modelele de Limbaj de Mare Amploare Meta AI pentru cazuri de utilizare specifice.
• Să implementeze aplicații bazate pe LLM, cum ar fi rezumarea textului, roboți de conversație și analiza sentimentelor.
• Să optimizeze și să implementeze eficient modele de limbaj de mare amploare.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul AI de nivel intermediar, analiștilor de afaceri și liderilor tehnologici care doresc să înțeleagă principiile inteligenței artificiale generative și aplicațiile LLMs în mediile de afaceri. Participanții vor învăța despre transformatoare, ingineria prompturilor și considerațiile etice în implementarea acestor modele pentru soluții din lumea reală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale inteligenței artificiale generative și modelelor de limbaj de mare amploare.
• Implementa și ajusta LLMs pentru aplicații de afaceri specifice.
• Aplica tehnici de inginerie a prompturilor pentru a obține rezultate optime ale modelelor.
• Recunoaște considerațiile etice și gestionează riscurile în implementarea LLMs.

Acest training condus de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor și eticienilor din domeniul IA de nivel intermediar, oamenilor de știință și inginerilor de date, precum și factorilor de decizie și părților interesate care doresc să înțeleagă și să navigheze pe terenul etic al LLMs.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Identifice problemele și provocările etice asociate cu LLMs.
• Aplice cadre și principii etice în implementarea LLMs.
• Evalueze impactul social al LLMs și să atenueze potențialele riscuri.
• Dezvolte strategii pentru dezvoltarea și utilizarea responsabilă a IA.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat practicienilor NLP și oamenilor de știință de date de nivel intermediar, creatorilor de conținut și traducătorilor, precum și companiilor globale care doresc să utilizeze LLM pentru traducerea limbilor și crearea de conținut multilingv.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile învățării și traducerii cross-linguale cu LLM.
• Implementeze LLM pentru traducerea conținutului între diverse limbi.
• Creeze și gestioneze seturi de date multilingve pentru antrenarea LLM.
• Dezvolte strategii pentru menținerea consistenței și calității în traducere.

Acest antrenament condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat analiștilor financiari de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și profesioniștilor din investiții care doresc să utilizeze LLMs pentru analiza și prezicerea pieței financiare.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege aplicarea LLMs în analiza pieței financiare.
• Utiliza LLMs pentru a procesa știri financiare, rapoarte și date pentru a obține informații despre piață.
• Dezvolta modele predictive pentru prețurile acțiunilor, tendințele pieței și indicatorii economici.
• Integra informațiile generate de LLMs în procesele de luare a deciziilor de investiții.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și cercetătorilor de mediu de nivel intermediar, analiștilor de date, precum și factorilor de decizie și susținătorilor de mediu care doresc să utilizeze LLMs pentru modelarea și analiza mediului.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege aplicarea LLMs în știința mediului.
• Utiliza LLMs pentru a analiza și modela date de mediu.
• Interpreta rezultatele LLMs pentru evaluări de impact ambiental.
• Comunica eficient concluziile pentru a informa politicile și eforturile de conservare.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar de VR și AR, designerilor de jocuri și inginerilor de AI care doresc să încorporeze LLMs în aplicațiile VR și AR pentru a crea medii mai captivante și reactive.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul LLMs în crearea de experiențe immersive VR și AR.
• Dezvolta aplicații VR și AR care utilizează LLMs pentru dialoguri interactive și crearea de conținut.
• Integra LLMs cu instrumente de dezvoltare VR și AR pentru o angajare sporită a utilizatorilor.
• Aplica cele mai bune practici pentru proiectarea de narative și interacțiuni conduse de AI în spații virtuale.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor de software de nivel intermediar care doresc să aplice Modele de Limbaj de Mare Anvergură (LLM) la date multimodale pentru aplicații avansate de AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile învățării multimodale cu LLM-uri.
• Să implementeze LLM-uri pentru a procesa și analiza date text, imagine și audio.
• Dezvolta aplicații care valorifică punctele forte ale integrării datelor multimodale.
• Evalua performanța sistemelor LLM multimodale.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de securitate cibernetică și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze LLMs pentru îmbunătățirea măsurilor de securitate și a inteligenței de amenințare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul LLMs în securitatea cibernetică.
• Implementa LLMs pentru detectarea și analiza amenințărilor.
• Utiliza LLMs pentru automatizarea și răspunsul la securitate.
• Integra LLMs cu infrastructura de securitate existentă.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și analiștilor de afaceri de nivel intermediar care doresc să utilizeze modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) pentru a prognoza tendințe și comportamente în diverse industrii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale LLM-urilor și rolul lor în analiza predictivă.
• Să implementeze LLM-uri pentru a analiza și prognoza date în diverse industrii.
• Să evalueze eficacitatea modelelor predictive folosind LLM-uri.
• Să integreze LLM-uri în fluxurile existente de procesare a datelor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea Prin Recompense (RL).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege componentele și funcționalitatea modelelor de tip transformer.
• Optimiza și ajusta LLMs pentru sarcini și aplicații specifice.
• Înțelege principiile și metodologiile de bază ale învățării prin recompense.
• Învață cum tehnicile de învățare prin recompense pot îmbunătăți performanța LLMs.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat creatorilor de conținut de nivel intermediar, marketerilor și tehnologilor educaționali care doresc să valorifice puterea LLM-urilor pentru a genera conținut de înaltă calitate, divers și captivant în diverse domenii.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă capacitățile LLM-urilor și aplicarea lor în generarea de conținut.
• Configureze și utilizeze LLM-uri pentru a genera diverse tipuri de conținut.
• Aplice cele mai bune practici pentru promptarea și ajustarea LLM-urilor pentru a produce rezultate dorite.
• Evalueze calitatea conținutului generat de AI și să-l rafineze pentru publicuri specifice.
• Exploreze tehnici avansate pentru generarea de conținut creativ și multimodal cu LLM-uri.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat educatorilor, profesioniștilor din domeniul EdTech și cercetătorilor cu niveluri variate de experiență și expertiză care doresc să exploateze LLMs pentru a crea experiențe educaționale personalizate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile LLMs.
• Să identifice oportunități de personalizare în conținutul educațional folosind LLMs.
• Să proiecteze platforme de învățare adaptivă care utilizează LLMs pentru personalizarea conținutului.
• Să implementeze strategii bazate pe LLMs pentru îmbunătățirea implicării studenților și a rezultatelor învățării.
• Să evalueze eficacitatea LLMs în mediile educaționale și să ia decizii bazate pe date pentru

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar în domeniul ML și dezvoltatorilor de AI care doresc să ajusteze finițat și să implementeze modele cu ponderi deschise precum LLaMA, Mistral și Qwen pentru aplicații de afaceri sau interne specifice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege ecosistemul și diferențele dintre modelele LLM open-source.
• Pregăti seturi de date și configurații de ajustare finițată pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Executa pipeline-uri de ajustare finițată folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Evalua, salva și implementează modele ajustate finițat în medii sigure.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de software și oamenilor de știință de date de la nivel începător până la intermediar, care doresc să implementeze LLMs în sisteme de recunoaștere și sinteză vocală.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul LLMs în tehnologiile vocale.
• Să implementeze LLMs pentru recunoașterea precisă a vorbirii și sinteza vocală naturală.
• Să integreze LLMs cu motoare de recunoaștere vocală și sintetizatoare de vorbire.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța sistemelor vocale folosind LLMs.
• Să rămână la curent cu tendințele actuale și direcțiile viitoare în tehnologiile vocale.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor din domeniul asistenței clienți și IT, de la nivel începător până la intermediar, care doresc să implementeze LLMs pentru a crea roboți de asistență clienți responsivi și inteligenți.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază și arhitectura Modelelor Lingvistice Mari (LLMs).
• Să proiecteze și să integreze LLMs în sistemele de asistență clienți.
• Să îmbunătățească responsivitatea și experiența utilizatorului roboților de asistență.
• Să abordeze considerentele etice și să asigure conformitatea cu standardele industriale.
• Să implementeze și să mențină un robot de asistență bazat pe LLMs pentru aplicații din lumea reală.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată cercetătorilor de date și inginerilor de AI de nivel intermediar care doresc să ajusteze modelele lingvistice de mari dimensiuni într-un mod mai accesibil și mai eficient, folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege teoria din spatele abordărilor de fine-tuning eficient din punct de vedere al parametrilor.
• Implementa LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
• Compara performanța și costurile metodelor PEFT față de fine-tuning-ul complet.
• Implementa și scala modelele LLM ajustate, cu cerințe reduse de calcul și stocare.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de învățare automată de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de IA și oamenilor de știință de date care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a regla eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLM-uri.
• Să implementeze QLoRA în reglarea fină a modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice unui domeniu.
• Să optimizeze performanța reglării fine pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
• Să implementeze și să evalueze modele reglate fin în aplicații din lumea reală în mod eficient.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul datelor și marketingului care doresc să aplice LLMs pentru a analiza și interpreta sentimentele publice din diverse surse de text, cum ar fi postări pe rețelele sociale, recenzii de produse și feedback-ul clienților.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile analizei sentimentelor și aplicarea acestora folosind LLMs.
• Să prelucreze și să pregătească seturi de date pentru analiza sentimentelor.
• Să antreneze și să ajusteze LLMs pentru a reflecta cu acuratețe sentimentele din text.
• Să analizeze sentimentele în timp real din rețelele sociale și alte surse de text.
• Să integreze concluziile analizei sentimentelor în strategiile de afaceri și procesele de luare a deciziilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de software și scriitorilor tehnici de nivel intermediar care doresc să utilizeze LLMs pentru a-și eficientiza fluxul de lucru de codare și pentru a crea documentații detaliate și cuprinzătoare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul LLMs în automatizarea generării de cod și a documentației software.
• Utiliza LLMs pentru a crea fragmente de cod și documentații precise și eficiente.
• Integra LLMs în ciclul de viață al dezvoltării software pentru o productivitate sporită.
• Menține standarde înalte de calitate ale documentației folosind instrumente automate.
• Aborda considerațiile etice și cele mai bune practici pentru utilizarea IA în dezvoltarea software.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de afaceri și analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să valorifice puterea LLMs pentru extragerea de informații de afaceri.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele fundamentale și aplicațiile LLMs în contextul inteligenței de afaceri.
• Aplica LLMs pentru a analiza seturi mari de date și a extrage informații semnificative.
• Integra analizele bazate pe LLMs în procesele de luare a deciziilor strategice de afaceri.
• Evalua considerentele etice și cele mai bune practici pentru utilizarea LLMs în afaceri.
• Anticipa tendințele viitoare în domeniul IA și să se pregătească pentru peisajul în evoluție al inteligenței de afaceri.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar până la avansat care doresc să stăpânească LlamaIndex pentru a dezvolta aplicații inovatoare bazate pe LLM.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să utilizeze LlamaIndex împreună cu LLM-uri.
• Să indexeze și să interogheze seturi de date personalizate folosind LlamaIndex pentru a îmbunătăți funcționalitatea LLM.
• Să proiecteze și să dezvolte aplicații sofisticate care utilizează LlamaIndex și LLM-uri.
• Să înțeleagă și să aplice cele mai bune practici pentru lucrul cu LLM-uri și LlamaIndex.
• Să navigheze prin considerațiile etice implicate în implementarea aplicațiilor bazate pe LLM.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată cercetătorilor în IA de nivel intermediar, profesioniștilor în învățarea automată și oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze LlamaIndex pentru a îmbunătăți capacitățile modelelor de IA, făcându-le mai precise și mai fiabile pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și componentele LlamaIndex.
• Să ingere și să structureze date pentru utilizarea cu LLMs.
• Să implementeze augmentarea contextuală pentru a îmbunătăți performanța modelelor de IA.
• Să integreze LlamaIndex în sistemele și fluxurile de lucru existente de IA.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să valorifice puterea ingineriei prompt și a învățării cu puține exemple pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile ingineriei prompt și ale învățării cu puține exemple.
• Să proiecteze prompt-uri eficiente pentru diverse sarcini NLP.
• Să utilizeze tehnici cu puține exemple pentru a adapta LLM-uri cu un minim de date.
• Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.

Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat inginerilor avansați, specialiștilor în inteligență artificială și liderilor de localizare care doresc să implementeze sisteme de modele lingvistice de mare anvergură (LLM) pentru traducere automată, evaluare a calității și guvernanță la nivel de întreprindere.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască pipeline-uri de localizare LLM de nivel enterprise, integrând modele deschise și proprietare.
• Să implementeze fluxuri de lucru automate de asigurare a calității și metrici de calitate pentru consistența traducerilor.
• Să stabilească cadre de guvernanță și aprobare pentru producția de conținut multilingv.
• Să implementeze sisteme scalabile și auditabile de localizare bazate pe LLM în medii securizate.

AI pentru SQL este aplicarea inteligenței artificiale și a modelelor de limbaj de mare amploare (LLM) pentru a automatiza, optimiza și îmbunătăți modul în care interogările SQL sunt generate, executate și interpretate în mediile de date ale întreprinderilor.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de date de nivel intermediar și liderilor tehnici care doresc să integreze capabilități AI în fluxurile de lucru SQL pentru a permite interogări în limbaj natural, optimizare inteligentă și analiză automată a datelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Integra modele LLM precum GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen și Mistral în medii SQL.
• Construi pipeline-uri de conversie din limbaj natural în SQL pentru acces conversational la date.
• Implementa optimizare și detectare de erori bazate pe AI pentru interogări.
• Proiecta fluxuri de lucru AI-SQL sigure și auditabile pentru utilizare în întreprinderi.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

LangGraph este un cadru de lucru pentru construirea de aplicații LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții financiare bazate pe LangGraph, cu o guvernanță, observabilitate și conformitate corespunzătoare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru LangGraph specifice finanțelor, aliniate la cerințele de reglementare și audit.
• Integra standarde și ontologii de date financiare în starea și instrumentele grafice.
• Implementa controale de fiabilitate, siguranță și implicare umană pentru procesele critice.
• Deploy, monitoriza și optimiza sistemele LangGraph pentru performanță, cost și SLA-uri.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Vertex AI oferă instrumente puternice pentru construirea fluxurilor de lucru multimodale LLM care integrează date text, audio și imagine într-un singur pipeline. Cu suport pentru ferestre de context lungi și parametri API Gemini, permite aplicații avansate în planificare, raționament și inteligență cross-modală.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să construiască și să optimizeze fluxuri de lucru AI multimodale în Vertex AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze modele Gemini pentru intrări și ieșiri multimodale.
• Să implementeze fluxuri de lucru cu context lung pentru raționament complex.
• Să proiecteze pipeline-uri care integrează analiza text, audio și imagine.
• Să optimizeze parametrii API Gemini pentru performanță și eficiență costuri.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu fluxuri de lucru multimodale.
• Exerciții bazate pe proiecte pentru cazuri de utilizare aplicate multimodale.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

LangGraph permite fluxuri de lucru cu stare, multi-actor, alimentate de LLM-uri, cu control precis asupra căilor de execuție și al persistentei stării. În domeniul sănătății, aceste capabilități sunt cruciale pentru conformitate, interoperabilitate și construirea sistemelor de sprijin pentru decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze soluții bazate pe LangGraph în domeniul sănătății, abordând în același timp provocările legate de reglementări, etică și operaționalitate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru specifice sănătății folosind LangGraph, având în vedere conformitatea și auditabilitatea.
• Integra aplicații LangGraph cu ontologii și standarde medicale (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplica cele mai bune practici pentru fiabilitate, urmărire și explicabilitate în medii sensibile.
• Implementa, monitoriza și valida aplicații LangGraph în medii de producție din domeniul sănătății.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice bazate pe studii de caz din viața reală.
• Practică de implementare într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, în direct (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar și inginerilor de localizare care doresc să proiecteze pipeline-uri de traducere scalabile și automatizate, folosind atât modele LLM proprietare, cât și open-source.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa fluxuri de lucru de traducere folosind framework-uri și API-uri moderne LLM.
• Integra modele open-source și comerciale în sisteme de traducere scalabile.
• Optimiza calitatea traducerii prin fine-tuning, prompt engineering și automatizare.
• Implementa o infrastructură de traducere eficientă din punct de vedere al costurilor și conformă pentru medii enterprise.

LangGraph este un cadru de lucru pentru construirea de aplicații LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de platformă AI de nivel avansat, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, să depaneze, să monitorizeze și să opereze sisteme LangGraph de nivel de producție.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
• Ingineria fiabilității cu încercări repetate, timeout-uri, idempotență și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
• Depana și urmări execuțiile graficelor, inspecta starea și reproduce sistematic problemele de producție.
• Instrumenta grafice cu loguri, metrici și urme, implementa în producție și monitoriza SLA-uri și costuri.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să folosească AI-ul generativ cu LLMs pentru diverse sarcini și domenii.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să explice ce este AI-ul generativ și cum funcționează.
• Să descrie arhitectura transformer care stă la baza LLMs.
• Să folosească legile de scalare empirică pentru a optimiza LLMs pentru diferite sarcini și constrângeri.
• Să aplice cele mai recente instrumente și metode pentru a antrena, ajusta și implementa LLMs.
• Să discute despre oportunitățile și riscurile AI-ului generativ pentru societate și afaceri.

LLM-urile și cadrele de agenți autonomi precum AutoGen și CrewAI redefinesc modul în care echipele DevOps automatizează sarcini precum urmărirea modificărilor, generarea de teste și trierea alertelor, simulând colaborarea și luarea deciziilor asemănătoare omului.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel avansat care doresc să proiecteze și să implementeze fluxuri de lucru de automatizare DevOps alimentate de modele de limbaj de mari dimensiuni (LLM) și sisteme multi-agent.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Integra agenți bazati pe LLM în fluxurile de lucru CI/CD pentru automatizare inteligentă.
• Automatiza generarea de teste, analiza commit-urilor și rezumatele modificărilor folosind agenți.
• Coordonă mai mulți agenți pentru trierea alertelor, generarea de răspunsuri și oferirea de recomandări DevOps.
• Construi fluxuri de lucru sigure și ușor de întreținut, alimentate de agenți, folosind cadre open-source.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Postgres este o bază de date relațională open-source avansată care poate servi ca fundament pentru sisteme alimentate de AI și aplicații de inteligență a datelor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și dezvoltatorilor de baze de date de nivel intermediar care doresc să integreze, să gestioneze și să optimizeze capacitățile de AI direct în Postgres.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze extensii Postgres pentru sarcini de AI.
• Să implementeze încorporări și căutare de similaritate folosind pgvector.
• Să integreze modele de limbaj (LLM) open source și proprietare cu Postgres pentru informații în timp real.
• Să optimizeze Postgres pentru gestionarea interogărilor și fluxurilor de lucru conduse de AI.

Formatul cursului

• Prelegere și discuție interactivă.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor, arhitecților și managerilor de produse AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să identifice și să atenueze riscurile asociate aplicațiilor bazate pe LLM, inclusiv injecția de prompturi, scurgerea de date și ieșirea nefiltrată, în timp ce integrează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană în buclă și bariere de ieșire.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă vulnerabilitățile de bază ale sistemelor bazate pe LLM.
• Să aplice principii de proiectare securizată în arhitectura aplicațiilor LLM.
• Să utilizeze instrumente precum Guardrails AI și LangChain pentru validare, filtrare și siguranță.
• Să integreze tehnici precum sandboxing, red teaming și revizuire umană în buclă în fluxurile de producție.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să personalizeze modele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
• Pregătească seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
• Ajusteze modele de limbaj de mare amploare (LLMs) pentru sarcini NLP.
• Optimizeze performanța modelului și să abordeze provocări comune.

LLM-uri pentru Înțelegerea, Refactorizarea și Documentarea Codului este un curs tehnic axat pe aplicarea modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) pentru a îmbunătăți calitatea codului, a reduce datoria tehnică și a automatiza sarcinile de documentare în echipele de software.

Acest training condus de un instructor, desfășurat live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul software de nivel intermediar până la avansat, care doresc să utilizeze LLM-uri precum GPT pentru a analiza, refactoriza și documenta baze de cod complexe sau moștenite mai eficient.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze LLM-uri pentru a explica codul, dependențele și logica din depozite necunoscute.
• Să identifice și să refactorizeze anti-pattern-uri și să îmbunătățească lizibilitatea codului.
• Să genereze și să mențină automat comentarii în-line, fișiere README și documentație API.
• Să integreze insights generate de LLM-uri în fluxurile de lucru existente de CI/CD și de revizuire.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat data scientist, dezvoltatorilor AI și pasionaților de AI de nivel intermediar care doresc să folosească LLMs pentru a efectua diverse sarcini NLP și pentru a crea conținut nou și divers în diverse scopuri.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare cu LLMs și instrumente esențiale.
• Să efectueze cu expertiză sarcini NLU și NLI cu LLMs.
• Să extragă, să infereze și să utilizeze eficient grafuri de cunoștințe.
• Să genereze și să gestioneze dialoguri folosind LLMs pentru aplicații conversaționale.
• Să evalueze calitatea și diversitatea conținutului generat de LLMs și AI generativ.
• Să aplice principii etice, asigurând corectitudinea și utilizarea responsabilă a LLMs.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM structurate pe grafice care suportă planificare, ramificare, utilizare de instrumente, memorie și execuție controlabilă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor începători, inginerilor de prompturi și practicienilor de date care doresc să proiecteze și să construiască fluxuri de lucru LLM multi-pas, fiabile, folosind LangGraph.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să explice conceptele de bază ale LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Să construiască lanțuri de prompturi care se ramifică, apelează instrumente și mențin memoria.
• Să integreze recuperarea și API-uri externe în fluxurile de lucru bazate pe grafice.
• Să testeze, să depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții facilitate.
• Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu sigur.
• Exerciții bazate pe scenarii de proiectare, testare și evaluare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze Modelele de Limbaj de Mare Amploare pentru diverse sarcini de limbaj natural.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include un LLM popular.
• Să creeze un LLM de bază și să-l ajusteze pe un set de date personalizat.
• Să utilizeze LLMs pentru diverse sarcini de limbaj natural, cum ar fi rezumarea textelor, răspunsul la întrebări, generarea de texte și multe altele.
• Să depaneze și să evalueze LLMs folosind instrumente precum TensorBoard, PyTorch Lightning și Hugging Face Datasets.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de observabilitate și SRE care doresc să integreze LLM și AI în fluxurile lor de lucru pentru monitorizare, alertare și analiză a incidentelor.

Acest curs live, instruit de un instructor, în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor din suportul IT care doresc să utilizeze instrumente AI și platforme de automatizare pentru a optimiza procesele de suport, a standardiza răspunsurile și a reduce efortul manual privind documentația.

Acest training live, condus de un instructor în România (online sau onsite), este destinat inginerilor și arhitecților de nivel intermediar care doresc să utilizeze Tencent Hunyuan pentru a implementa modele mari și MoE cu latency redus, o throughput mai mare și un control mai bun al costurilor.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: explice tiparele de implementare în producție ale Hunyuan, optimizeze performanța inferenței, implementeze strategii de batching și cantizare și planifice operațiuni scalabile de serviere.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar, echipelor tehnice de produs și practitionerilor în domeniul AI care doresc să utilizeze modelele Hunyuan pentru a crea aplicații multimodale destinate generării și livrării de imagini, conținut 3D și video.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: construiască fluxuri de lucru bazate pe prompt-uri, să genereze și să revizuiască asset-uri multimodale, să distribuie output-urile prin aplicații sau API-uri și să conecteze capacitățile Hunyuan la stack-urile enterprise de produse.

Obiectivele cursului transformă inginerii de software / AI în ingineri legali — persoanele care pot construi efectiv sisteme de AI pentru activități legale (eDiscovery, revizuire, investigații).

În doar două zile, participanții construiesc stiva tehnică principală: ingestarea și extragerea datelor juridice reale și dezordonate, căutarea și recuperarea lor, adăugarea generării asistate de recuperare (RAG) cu citări, menținerea confidențialității pe un model local și demonstrarea ei, executarea unei revizuiri AI defensibile cu metrici adecvate pentru instanțe și împachetarea rezultatului pentru deploy.

Acest curs live, susținut de un instructor în România (online sau la fața locului), se adresează profesioniștilor din domeniul AI cu nivel începător / intermediar / avansat care doresc să utilizeze MCP pentru a conecta asistenții AI cu instrumente externe, date și servicii enterprise.

Până la finalul acestui training, participanții vor fi capabili să explice conceptele MCP, să identifice componentele cheie ale arhitecturii, să configureze o integrare de bază și să aplice bune practici de securitate.

Acest training live condus de instructor în România (online sau la sediu) este destinat arhitecților enterprise de nivel intermediar care doresc să utilizeze Protocolul Contextului Modelului pentru a proiecta platforme de integrare a agenților securizate, scalabile și guvernable pentru medii enterprise.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să explice arhitectura MCP și tiparele enterprise, să proiecteze platforme de integrare securizate, să aplice guvernanța și controalele de acces și să evalueze opțiunile de implementare și scalare.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor, arhitecților și inginerilor de platformă de nivel intermediar care doresc să utilizeze MCP pentru a construi servere și clienți fiabili pentru implementare și operații enterprise.

La finalul acestei formări, participanții vor putea: să explice arhitectura MCP în practică, să construiască integrați gata pentru producție, să implementeze și să observe servicii MCP și să aplice modele de versionare, reziliență și suport.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau onsite), se adresează liderilor IT de nivel intermediar, profesioniștilor din domeniul conformității, echipelor de securitate și arhitecților de enterprise care doresc să utilizeze principiile AI-ului suveran și practicile de guvernanță pentru a proiecta medii AI care protejează datele sensibile, sprijină cerințele de localizare și reduc dependența de furnizori.

Până la finalul acestui training, participanții vor fi capabili să explice conceptele de AI suveran, să evalueze opțiunile de găzduire și guvernanță, să definească controale pentru prompturi și jurnale și să creeze o fișă de parcurs practică de adoptare.