AI Agents Formare în Banat and Crisana

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat inginerilor AI de nivel avansat, dezvoltatorilor de robotică și specialiștilor în automatizare care doresc să utilizeze DeepSeek pentru a construi agenți AI inteligenți și sisteme autonome.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek AI.
• Să integreze DeepSeek în agenți AI pentru luarea de decizii și automatizare.
• Să aplice tehnici de învățare prin întărire pentru antrenarea sistemelor autonome.
• Să implementeze agenți autonomi alimentați de AI în medii din lumea reală.

Agenții autonomi AI sunt integrați rapid în procesele de luare a deciziilor în sectoare precum apărare, sănătate, finanțe și infrastructură. Pe măsură ce aceste sisteme capătă o independență și autonomie mai mare, există o nevoie urgentă de cadre etice solide, mecanisme de guvernanță și supraveghere reglementară pentru a ghida proiectarea și implementarea lor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze implicațiile etice, sociale și reglementare ale implementării agenților autonomi AI în medii reale.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să analizeze riscurile etice și dilemele morale ridicate de agenții autonomi AI.
• Să evalueze cadrele de guvernanță și modelele reglementare relevante pentru implementarea AI în situații de mare risc.
• Să evalueze mecanismele de responsabilitate, explicabilitate și transparență în sistemele autonome.
• Să dezvolte strategii pentru alinierea comportamentului agenților AI la valorile legale, etice și sociale.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Studii de caz și simulări de rol.
• Analiză practică a modelelor de guvernanță și cadrelor etice.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Automatizarea alimentată de IA combină flexibilitatea platformelor no-code cu inteligența modelelor de limbaj de mare anvergură și a agenților autonomi pentru a crea sisteme inteligente și scalabile.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să construiască și să optimizeze fluxuri de automatizare îmbunătățite cu capabilități de luare a deciziilor, orchestrării și auto-executare bazate pe IA.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru de automatizare no-code îmbunătățite de interpretarea și răspunsurile IA.
• Utiliza lanțuri de prompturi, declanșatoare webhook și API-uri pentru a construi fluxuri logice scalabile.
• Crea aplicații inteligente care conectează servicii și interpretează date în mod autonom.
• Înțelege, proiectează și implementează agenți IA capabili de planificare și executare orientate spre obiective.

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

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor AI de nivel intermediar, specialiștilor în securitate și ofițerilor de conformitate care doresc să proiecteze și să implementeze agenți AI siguri, abordând în același timp preocupările etice și robustețea.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă riscurile de securitate și provocările etice în dezvoltarea agenților AI.
• Să implementeze principii de proiectare axate pe securitate pentru modelele AI.
• Să aplice tehnici de robustețe adversară pentru a preveni atacurile asupra agenților AI.
• Să asigure conformitatea cu ghidurile etice AI și standardele de reglementare.

Edge & Lightweight Agents este un curs practic concentrat pe implementarea sarcinilor agente de AI pe dispozitive cu resurse limitate. Participanții învață să construiască, să optimizeze și să gestioneze agenți ușor care pot efectua raționament și inferență locală, îmbunătățind viteza, confidențialitatea și fiabilitatea în medii distribuite. Cursul pune accent pe ajustarea performanței, designul cu latență redusă și integrarea hardware-software.

Această instruire condusă de un instructor, în direct (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizeze sisteme agente pe dispozitive folosind Python și framework-uri de AI edge.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și provocările legate de rularea AI agente pe dispozitive edge.
• Să proiecteze bucle agente ușor adaptate mediilor cu resurse limitate.
• Să implementeze inferență locală folosind TensorFlow Lite, PyTorch Mobile și ONNX.
• Să integreze agenți cu senzori, actuatoare și platforme IoT.
• Să optimizeze performanța, consumul de energie și latența pentru operațiuni în timp real.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și demonstrații practice.
• Dezvoltare practică în medii locale sau emulate.
• Învățare bazată pe proiecte și exerciții de implementare ghidate.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor, cercetătorilor și inginerilor multimedia de nivel intermediar și avansat care doresc să construiască agenți AI capabili să înțeleagă și să genereze conținut multi-modal.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Dezvolta agenți AI care procesează și integrează date de text, imagini și vorbire.
• Implementa modele multi-modale precum GPT-4 Vision și Whisper ASR.
• Optimiza fluxurile de lucru AI multi-modale pentru eficiență și acuratețe.
• Implementa agenți AI multi-modali în aplicații din lumea reală.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și designerilor de nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să construiască asistenți personalizați alimentați de IA pentru diverse cazuri de utilizare.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale asistenților personalizați alimentați de IA.
• Învață elementele fundamentale ale integrării modelelor de limbaj cu asistenții inteligenți.
• Construiește și personalizează un asistent personal folosind framework-uri și instrumente AI.
• Implementează asistenți personalizați pentru aplicații din lumea reală în diverse industrii.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat inginerilor AI de nivel avansat, dezvoltatorilor de software pentru întreprinderi și liderilor de business care doresc să personalizeze și să implementeze agenți AI bazati pe LLM pentru aplicații enterprise.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor LLM open-source.
• Să personalizeze și să ajusteze modelele LLM pentru cazuri de utilizare enterprise.
• Să implementeze agenți AI folosind LangChain și Hugging Face.
• Să integreze agenți alimentați de LLM în fluxurile de lucru ale afacerii.

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de robotică de nivel avansat, cercetătorilor în AI și specialiștilor în automatizare care doresc să dezvolte sisteme robotice autonome bazate pe AI pentru sarcini complexe și colaborare uman-AI.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul agenților AI în luarea deciziilor robotice și automatizare.
• Să implementeze navigație bazată pe AI și evitarea obstacolelor.
• Să dezvolte sisteme robotice de colaborare uman-AI.
• Să implementeze sisteme de percepție și control bazate pe AI în roboți.

Acest curs explorează proiectarea, coordonarea și implementarea sistemelor multi-agent (MAS) folosind Python. Participanții vor învăța cum să construiască agenți care comunică, colaborează și se adaptează pentru a atinge obiective comune în medii complexe și dinamice.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să proiecteze și să implementeze sisteme multi-agent pentru automatizare inteligentă, simulare și aplicații de luare a deciziilor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și principiile sistemelor multi-agent.
• Să dezvolte agenți capabili să comunice, să se coordoneze și să negocieze.
• Să implementeze medii distribuite pentru interacțiuni între agenți.
• Să aplice învățarea prin întărire și planificare în contexte multi-agent.
• Să simuleze comportamente cooperative și competitive ale agenților.
• Să proiecteze fluxuri de lucru hibride care combină oameni și agenți inteligenți.

Formatul cursului

• Prelegeri conduse de instructor și demonstrații live.
• Exerciții practice folosind framework-uri open-source pentru agenți.
• Proiect de grup aplicat care simulează un scenariu multi-agent.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor financiari de nivel intermediar, analiștilor de risc și inginerilor AI care doresc să dezvolte și să implementeze soluții bazate pe AI pentru automatizarea financiară și detectarea fraudelor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul AI în automatizarea financiară și detectarea fraudelor.
• Construi modele AI pentru detectarea tranzacțiilor frauduloase.
• Utiliza învățarea automată pentru evaluarea riscurilor în timp real.
• Implementa sisteme de monitorizare financiară alimentate de AI.

Această instruire condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor din domeniul serviciului clienți de la nivel începător până la intermediar, dezvoltatorilor de chatboturi și echipelor de automatizare care doresc să implementeze soluții bazate pe AI pentru suportul clienților și automatizarea serviciilor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale suportului clienți bazat pe AI.
• Să dezvolte și să integreze chatboturi AI pentru gestionarea întrebărilor clienților.
• Să utilizeze NLP și învățarea automată pentru a îmbunătăți interacțiunile chatboturilor.
• Să implementeze agenți AI în aplicații practice de serviciu clienți.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să implementeze soluții bazate pe AI în sănătate.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege rolul agenților AI în sănătate și diagnosticare.
• Dezvolta modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticarea predictivă.
• Integra AI cu fișele electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
• Asigura conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și practicile etice ale AI.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor AI și designerilor UI/UX de la nivel începător până la intermediar, care doresc să învețe cum să construiască, să optimizeze și să implementeze asistenți virtuali alimentați de AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru AI conversaționale eficiente și interfețe UI/UX.
• Să implementeze modele de procesare a limbajului natural (NLP) bazate pe AI.
• Să integreze asistenți AI cu API-uri și platforme terțe.
• Să implementeze și să întrețină asistenți AI pentru aplicații din lumea reală.

Mistral AI este o familie puternică de modele AI open-source și gata pentru întreprinderi, destinate aplicațiilor de limbaj, multimodale și agentice.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze agenți AI folosind modelele Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise și Devstral.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise și Devstral.
• Să proiecteze și să implementeze agenți AI folosind modelele Mistral pentru cazuri de utilizare în întreprinderi și pentru dezvoltatori.
• Să integreze sisteme de codare, conectori și date din întreprinderi în fluxurile de lucru ale agenților.
• Să optimizeze performanța, costul și conformitatea pentru agenții alimentați de Mistral.

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.

Python este limbajul de bază care alimentează dezvoltarea și orchestrarea agenților AI autonomi. Acest curs se concentrează pe implementarea practică folosind SDK-uri și framework-uri moderne precum LangChain și AutoGen pentru a construi, conecta și gestiona fluxurile de lucru ale agenților.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de backend, inginerilor de platformă și inginerilor de învățare automată de nivel intermediar care doresc să implementeze și să orchestreze agenți autonomi folosind instrumente și API-uri Python.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să configureze și să pregătească medii bazate pe Python pentru sisteme agentice.
• Să folosească SDK-uri populare pentru agenți precum LangChain și AutoGen pentru a crea agenți funcționali.
• Să integreze instrumente și API-uri pentru a extinde capacitățile agenților.
• Să orchestreze fluxuri de lucru și modele de comunicare multi-agent.
• Să aplice cele mai bune practici pentru depanarea, testarea și întreținerea bazelor de cod agentice.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice de programare și demo-uri live.
• Proiecte practice de construire a fluxurilor de lucru end-to-end pentru agenți.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Google Antigravity este un mediu de dezvoltare agentic conceput pentru a construi agenți autonomi capabili să planifice, să raționeze, să codeze și să acționeze prin capacitățile multimodale ale Gemini 3.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de nivel avansat care doresc să proiecteze, să construiască și să implementeze agenți autonomi folosind Gemini 3 și mediul Antigravity.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor fi pregătiți să:

• Construiască fluxuri de lucru autonome care folosesc Gemini 3 pentru raționament, planificare și execuție.
• Dezvolte agenți în Antigravity care pot analiza sarcini, scrie cod și interacționa cu unelte.
• Integreze agenți conduși de Gemini cu sisteme și API-uri de tip enterprise.
• Optimizeze comportamentul, siguranța și fiabilitatea agenților în medii complexe.

Formatul Cursului

• Demonstrații ale experților combinate cu discuții interactive.
• Experimentare practică în dezvoltarea agenților autonomi.
• Implementare practică folosind Antigravity, Gemini 3 și unelte de tip cloud.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Dacă echipa dumneavoastră necesită comportamente agentice specifice domeniului sau integări personalizate, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta programul.

Acest curs învață tehnici practice de inginerie pentru a proiecta, construi, testa și implementa sisteme agentice (autonome) folosind Python. Acoperă bucla agentului, integrarea uneltelor, gestionarea memoriei și a stării, modele de orchestratie, controale de siguranță și considerații pentru producție.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de ML de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și inginerilor de software care doresc să construiască agenți autonomi robusti, gata pentru producție, folosind Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa bucla agentului și fluxurile de lucru de luare a deciziilor.
• Integra unelte și API-uri externe pentru a extinde capacitățile agentului.
• Implementa arhitecturi de memorie pe termen scurt și lung pentru agenți.
• Coordona orchestrații în mai mulți pași și compozabilitatea agenților.
• Aplica cele mai bune practici de siguranță, control al accesului și observabilitate pentru agenții implementați.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice de construire a agenților cu Python și SDK-uri populare.
• Exerciții bazate pe proiecte care produc prototipuri implementabile.

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 Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnicile de implementare și gestionare a agenților AI în medii de producție.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa pipeline-uri scalabile de implementare AI.
• Utiliza instrumente precum Docker și Kubernetes pentru a containeriza și orchestra agenții AI.
• Monitoriza și optimiza agenții AI în medii de producție.
• Implementa fluxuri de lucru CI/CD pentru implementarea agenților AI.
• Asigura conformitatea cu cerințele de securitate și guvernanță a datelor.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor avansați în domeniul AI care doresc să stăpânească tehnicile de învățare prin reforțare și să le implementeze pentru antrenarea agenților AI în rezolvarea problemelor complexe.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile de bază ale învățării prin reforțare și ale Proceselor de Decizie Markov (MDPs).
• Să proiecteze și să implementeze algoritmi RL precum Q-Learning, SARSA și Rețele Deep Q-Networks (DQN).
• Să utilizeze framework-uri precum OpenAI Gym și biblioteci RL pentru aplicații practice.
• Să antreneze agenți AI pentru a rezolva probleme de luare a deciziilor în lumea reală, cu mai mulți pași.
• Să abordeze provocări precum compromisul explorare-exploatare și convergența în antrenamentul RL.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor AI de nivel intermediar și specialiștilor în automatizare care doresc să integreze capacități agentice în aplicațiile bazate pe AI.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile AI-ului agentic și ale luării deciziilor autonome.
• Să implementeze agenți AI orientați pe obiective cu tehnici de auto-optimizare.
• Să integreze colaborarea multi-agent pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Să îmbunătățească interacțiunea AI-uman prin experiențe utilizator adaptive.
• Să implementeze modele AI agentice în aplicații din lumea reală.

Google Antigravity este un mediu de dezvoltare centrat pe agenți, conceput pentru a eficientiza fluxurile de lucru în inginerie prin automatizare inteligentă.

Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată practicienilor începători care doresc să exploreze elementele de bază ale Antigravity și să înțeleagă cum mediile de codare centrate pe agenți îmbunătățesc productivitatea.

La finalul acestei sesiuni, participanții vor putea:

• Instala și configura Google Antigravity.
• Naviga și înțelege atât Vederea Editor, cât și Vederea Manager.
• Colabora eficient cu agenții pentru a automatiza sarcini simple de dezvoltare.
• Folosi Antigravity pentru a genera, rafina și gestiona fișiere de proiect.

Formatul Cursului

• Explicații ale instructorului susținute de demonstrații în timp real.
• Exerciții ghidate axate pe utilizarea practică a agenților.
• Explorare practică a funcționalităților de bază ale Antigravity într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Dacă aveți nevoie de o versiune personalizată a acestei formări, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja un program adaptat.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor avansați în domeniul AI care doresc să stăpânească abilitățile de a proiecta, construi și implementa MAS pentru a rezolva probleme complexe din lumea reală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile arhitecturilor sistemelor multi-agent.
• Să implementeze strategii de comunicare, coordonare și luare a deciziilor în MAS.
• Să aplice teoria jocurilor pentru a modela interacțiunile dintre agenți și a rezolva conflicte.
• Să utilizeze framework-uri precum JADE pentru a crea soluții MAS scalabile.
• Să abordeze provocări precum scalabilitatea, încrederea și comportamentul emergent în MAS.

Amazon Bedrock AgentCore oferă infrastructura necesară pentru proiectarea, orchestrerea și gestionarea sistemelor multi-agent, facilitând colaborarea, specializarea și modele avansate de automatizare între multiple entități conduse de inteligența artificială.

Acest training condus de un instructor, desfășurat live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să optimizeze sisteme multi-agent de nouă generație utilizând funcționalitățile de orchestră și guvernanță ale AgentCore.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și arhitecturile sistemelor multi-agent.
• Proiecteze strategii de orchestră pentru colaborarea agenților.
• Implementeze protocoale de comunicare și negociere între agenți.
• Deplaseze soluții multi-agent scalabile și gata pentru întreprinderi folosind AgentCore.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Lucrări practice cu funcționalitățile de orchestră ale AgentCore.
• Studii de caz ale aplicațiilor multi-agent pentru întreprinderi.

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, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să dezvolte și să optimizeze sisteme multi-agent folosind framework-uri Agentic AI.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Agentic AI în medii multi-agent.
• Dezvolta agenți autonomi bazati pe AI.
• Implementa învățarea prin întărire pentru comportament adaptiv al AI.
• Optimiza colaborarea și competiția între agenți.
• Aplica Agentic AI în robotică, jocuri și automatizare de întreprindere.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată analiștilor de afaceri de nivel intermediar, dezvoltatorilor RPA și profesioniștilor din domeniul AI care doresc să valorifice puterea agenților AI pentru automatizarea proceselor de afaceri.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege rolul agenților AI în automatizarea proceselor de afaceri.
• Identifica oportunități de automatizare în domenii cheie de afaceri.
• Dezvolta soluții bazate pe AI pentru suportul clienților, finanțe și fluxurile de lucru din lanțul de aprovizionare.
• Integra agenții AI cu sistemele RPA și de afaceri existente.
• Evalua și optimiza strategiile de automatizare AI pentru eficiență.

Google Antigravity este o platformă pentru construirea de agenți capabili să interacționeze cu aplicații web, medii de browser și fluxuri de lucru pe mai multe suprafețe.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să construiască, să automatizeze și să testeze fluxuri de lucru bazate pe browser folosind Google Antigravity.

La finalul instruirii, participanții vor putea:

• Crea agenți care interacționează cu aplicații web într-o suprafață de browser.
• Automatiza fluxuri de lucru end-to-end pe diferite contexte de browser.
• Valida și depana comportamentul agenților în medii conduse de interfață grafică.
• Implementa strategii de automatizare pe mai multe suprafețe folosind Antigravity.

Formatul Cursului

• Instruire ghidată sprijinită de demonstrații.
• Activități practice și exerciții bazate pe scenarii.
• Implementarea fluxurilor de lucru ale agenților într-un mediu de laborator interactiv.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru cerințe de instruire personalizate, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta cursul la obiectivele dumneavoastră.

AgentCore simplifică procesul de construire, îmbunătățire și monitorizare a agenților AI complet gestionați, oferind un set unificat de servicii adaptate pentru implementare la scară largă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicanților de nivel începător până la intermediar care doresc să dobândească experiență practică în crearea de agenți AI gata pentru producție cu AgentCore.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege capacitățile de bază ale AgentCore pentru dezvoltarea agenților AI.
• Proiecta și configura agenți AI simpli folosind servicii gestionate.
• Integra fluxuri de lucru pentru a îmbunătăți funcționalitatea agentului.
• Implementa și monitoriza agenți AI pentru medii de producție.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu serviciile AgentCore.
• Exerciții ghidate de la conceptul agentului la implementare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Mastra este un cadru care oferă instrumente structurate pentru evaluarea, depanarea și asigurarea fiabilității agenților AI care operează în fluxuri de lucru complexe.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel intermediar care doresc să testeze riguros comportamentul agenților, să îmbunătățească fiabilitatea și să implementeze procese de evaluare măsurabile.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea să:

• Aplice tehnici de depanare pentru a identifica și corecta problemele de comportament ale agenților.
• Evalueze agenții folosind metrici structurate, benchmark-uri și scoruri de calitate.
• Implementeze instrumente și fluxuri de lucru care urmăresc fiabilitatea, deriva și halucinațiile.
• Conceapă strategii de asigurare a calității care să asigure o performanță consistentă și predictibilă a agenților.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice de depanare și evaluare.
• Analiză live a comportamentelor agenților folosind instrumente de observabilitate.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi aranjate la cerere scenarii personalizate de testare a fiabilității și metode de asigurare a calității specifice industriei.

Vertex AI Agent Builder este un mediu no-code/low-code pentru crearea de agenți fundamentați care combină modele generative cu generarea augmentată prin recuperare (RAG), permițând echipelor să construiască rapid agenți care folosesc datele întreprinderii și căutarea pentru a oferi răspunsuri precise și contextuale.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să configureze și să implementeze agenți inteligenți folosind Vertex AI Agent Builder și modele RAG.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru pentru agenți fundamentați folosind Agent Builder.
• Implementa pipeline-uri RAG cu căutare și stocare vectorială.
• Integra surse de date ale întreprinderii în mod sigur pentru recuperare.
• Evalua și itera comportamentul agentului folosind teste și metrici.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice folosind Vertex AI Agent Builder și componente RAG.
• Exerciții bazate pe proiecte pentru a construi și perfecționa agenți.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Mastra este un cadru care susține integrarea profundă între agenții AI, API-uri, aplicații enterprise și sisteme externe de date.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel intermediar care doresc să construiască integrări fiabile, sigure și scalabile între agenții Mastra și ecosistemul mai larg al enterprise-ului.

După finalizarea acestui training, participanții vor fi pregătiți să:

• Implementeze integări bazate pe API între agenții Mastra și servicii externe.
• Conecteze sisteme și instrumente de date enterprise la fluxurile de lucru automate ale agenților.
• Aplice cele mai bune practici pentru schimbul sigur de date și autentificare.
• Proiecteze straturi de integrare scalabile, ușor de întreținut și gata pentru producție.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice de inginerie a integrărilor și API-uri.
• Implementare în laborator live folosind scenarii reale din enterprise.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Sunt disponibile la cerere scenarii personalizate de API, mapări de sisteme enterprise sau ateliere de integrare a datelor.

AgentCore oferă persistență a memoriei, un interpretor de cod securizat și un instrument de browser care permit agenților AI să ofere experiențe interactive, dinamice și conștiente de context.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor tehnici de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze și să implementeze agenți AI capabili să rețină contextul pe termen lung, să efectueze calcule în timp real și să interacționeze direct cu interfețele web.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Implementa memoria AgentCore pentru fluxuri de lucru stateful și conștiente de context.
• Utiliza interpretorul de cod securizat pentru calcule și transformări dinamice.
• Integra instrumentul de browser pentru preluarea de date în timp real și interacțiunea cu UI.
• Proiecta agenți interactivi pentru cazuri de utilizare în analize, suport clienți și cercetare.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice în laborator cu memoria și instrumentele AgentCore.
• Studii de caz în scenarii de analiză, automatizare și suport clienți.

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 Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de jocuri de nivel intermediar și entuziaștilor AI care doresc să integreze eficient agenți AI în aplicațiile de gaming.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul agenților AI în gaming-ul modern.
• Să dezvolte sisteme de luare a deciziilor folosind arbori de decizie și mașini cu stări finite.
• Să implementeze algoritmi de căutare a căilor, cum ar fi A*, pentru navigarea în joc.
• Să aplice tehnici de învățare prin întărire pentru a crea comportamente AI adaptive.
• Să optimizeze performanța AI pentru medii de gaming în timp real.

Modelele lingvistice mari (LLMs) și cadrele de agenți autonomi precum AutoGen și CrewAI redefinesc modul în care echipele DevOps automatizează sarcini precum urmărirea schimbărilor, generarea de teste și trierea alertelor, simulând colaborarea și luarea deciziilor asemănătoare celei umane.

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 lingvistice mari (LLMs) și sisteme multi-agent.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Integra agenți bazati pe LLMs în fluxurile de lucru CI/CD pentru automatizare inteligentă.
• Automatiza generarea de teste, analiza commit-urilor și sumarele de schimbări 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.

Antigravity este un cadru de lucru care reprezintă fluxuri de lucru avansate de dezvoltare conduse de agenți.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar până la avansați care doresc să verifice, să valideze și să securizeze rezultatele produse de agenții AI care lucrează în medii conduse de Antigravity.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să evalueze acuratețea și siguranța artefactelor de cod generate de agenți.
• Să utilizeze tehnici structurate pentru a verifica sarcinile executate de agenți.
• Să analizeze înregistrările din browser și să urmărească activitatea agenților în mod eficient.
• Să aplice principii de asigurare a calității și securitate pentru a garanta fiabilitatea fluxurilor de lucru ale agenților.

Formatul Cursului

• Briefing-uri tehnice și discuții ghidate de instructor.
• Exerciții practice concentrate pe verificarea fluxurilor de lucru reale ale agenților.
• Testare și validare practică într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Adaptarea scenariilor, fluxurilor de lucru și exemplelor de testare este disponibilă la cerere.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să utilizeze Agentic AI pentru luarea deciziilor în scenarii complexe de afaceri și tehnice.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile luării deciziilor autonome în AI.
• Proiecteze și implementeze agenți AI care funcționează cu intervenție umană minimă.
• Integreze Agentic AI în fluxurile de lucru de automatizare și sistemele de afaceri.
• Optimizeze procesele de decizie bazate pe AI pentru eficiență și scalabilitate.
• Asigure conformitatea, securitatea și considerentele etice în autonomia AI.

Google Antigravity este un cadru avansat pentru experimentarea cu agenți de lungă durată și comportamente interactive emergente.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să proiecteze, să analizeze și să optimizeze agenți capabili să rețină amintiri, să se îmbunătățească prin feedback și să evolueze pe perioade lungi de funcționare.

La finalizarea acestui curs, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Proiecta structuri de memorie pe termen lung pentru persistența agenților.
• Implementa bucle de feedback eficiente pentru a modela comportamentul agenților.
• Evalua traiectoriile de învățare și deriva modelului.
• Integra mecanisme de memorie în ecosisteme complexe multi-agent.

Formatul Cursului

• Discuții conduse de experți combinate cu demonstrații tehnice.
• Explorare practică prin provocări de proiectare structurate.
• Aplicarea conceptelor în medii simulate de agenți.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Dacă organizația dumneavoastră necesită conținut personalizat sau exemple specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a adapta această instruire.

Această formare condusă de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să se aprofundeze în proiectarea și dezvoltarea agenților autonomi pentru aplicații practice.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale agenților autonomi.
• Să exploreze aplicațiile din lumea reală ale agenților AI autonomi.
• Să proiecteze, să antreneze și să implementeze agenți folosind învățarea prin întărire.
• Să integreze agenți în sisteme existente pentru automatizare și luarea deciziilor.
• Să abordeze considerentele și provocările etice în implementarea agenților autonomi.

AgentCore oferă funcții integrate de identitate, observabilitate și conformitate care permit organizațiilor să implementeze agenți AI în mod responsabil în medii de întreprindere.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel avansat care doresc să proiecteze și să opereze sisteme de agenți AI sigure, auditabile și conforme folosind Amazon Bedrock AgentCore.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de identitate și permisiuni pentru agenți în întreprinderi.
• Să activeze observabilitatea prin logare structurată, metrici și trasabilitate.
• Să aplice controale de conformitate pentru a se alinia cadrelor de reglementare.
• Să auditeze activitatea agenților și să mențină controale la nivel de sesiune.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice cu instrumente de securitate și monitorizare AWS.
• Studii de caz în medii de întreprindere reglementate.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Mastra este un cadru care permite automatizarea sofisticată a fluxurilor de lucru și coordonarea mai multor agenți AI care operează în sisteme distribuite.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să orchestreze și să opereze fluxuri de lucru multi-agent la scară largă.

Prin finalizarea acestei formări, participanții vor dobândi abilitățile necesare pentru a:

• Proiecta fluxuri de lucru complexe utilizând capabilitățile de orchestratie ale Mastra.
• Coordona mai mulți agenți care execută sarcini paralele sau dependente.
• Implementa instrumente de monitorizare și depanare pentru execuția fluxurilor de lucru.
• Optimiza logica de orchestratie pentru fiabilitate, debit și eficiență a automatizării.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice de proiectare și automatizare a fluxurilor de lucru.
• Implementare practică într-un mediu live-lab containerizat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pot fi oferite scenarii de automatizare personalizate, integrații de întreprindere sau modele de fluxuri de lucru la cerere.

AgentCore Runtime & Gateway este un serviciu AWS conceput pentru ambalarea, implementarea și expunerea securizată a agenților AI, cu integrari simplificate în sisteme externe.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată echipelor de inginerie de nivel intermediar care doresc să treacă de la prototipuri de agenți la producție, stăpânind AgentCore Runtime pentru implementare și Gateway pentru conectivitate securizată și integrare API.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze medii AgentCore Runtime și să ambaleze agenți pentru implementare.
• Să expună agenți prin Gateway cu puncte de acces autentificate și limitate la rată.
• Să integreze instrumente externe și API-uri în fluxurile de lucru ale agenților folosind contracte stabile.
• Să implementeze observabilitate, înregistrări și monitorizare a utilizării pentru operațiuni de producție.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu implementări Runtime și integrați Gateway.
• Exerciții practice concentrate pe fiabilitate, securitate și implementare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Devstral este un cadru open-source conceput pentru a construi și a rula agenți de codare care pot interacționa cu baze de cod, instrumente de dezvoltare și API-uri pentru a îmbunătăți productivitatea inginerilor.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel intermediar și avansat în domeniul ML, echipelor de instrumente de dezvoltare și SRE care doresc să proiecteze, să implementeze și să optimizeze agenți de codare folosind Devstral.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să configureze Devstral pentru dezvoltarea agenților de codare.
• Să proiecteze fluxuri de lucru agentice pentru explorarea și modificarea bazelor de cod.
• Să integreze agenții de codare cu instrumente de dezvoltare și API-uri.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru o implementare sigură și eficientă a agenților.

Formatul cursului

• Prelegere și discuție interactivă.
• 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 Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă cum funcționează agenții AI și să își construiască propriile sisteme interactive de chatbot-uri.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale agenților AI și aplicațiile lor.
• Explora principiile procesării limbajului natural (NLP).
• Proiecta un flux de conversație pentru un chatbot.
• Dezvolta un chatbot funcțional folosind Python și alte instrumente conexe.
• Implementa chatbot-ul pentru a interacționa cu utilizatori reali.

Mastra este un cadru operațional proiectat pentru a simplifica implementarea, scalarea și gestionarea ciclului de viață al agenților AI în medii de producție.

Această instruire condusă de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor tehnici de nivel intermediar până la avansat care trebuie să operationalizeze agenți AI în mod fiabil și eficient în sistemele de producție.

La finalizarea acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Implementeze agenți AI bazati pe Mastra în medii de producție controlate.
• Scaleze agenții orizontal și vertical folosind primitive native ale platformei.
• Implementeze conducte de observabilitate pentru a urmări comportamentul și performanța agenților.
• Optimizeze configurațiile de runtime pentru a reduce latența, costurile și riscurile operaționale.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Exerciții practice axate pe scenarii reale de implementare.
• Implementare live-laborator folosind medii containerizate și orchestrate.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Personalizarea subiectelor, laboratoarelor practice sau a scenariilor specifice industriei este disponibilă la cerere.

Google Antigravity este o platformă de dezvoltare centrată pe agenți, folosită pentru a orchestra, supraveghea și coordona fluxurile de lucru de codare și automatizare bazate pe inteligență artificială.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să gestioneze și să optimizeze fluxurile de lucru multi-agenți în Google Antigravity.

La finalizarea acestei formări, participanții vor dobândi abilitățile de a:

• Configura responsabilitățile agenților și conductele de orchestrere în interfața Manager.
• Genera și interpreta artefacte Antigravity, inclusiv liste de sarcini, planuri, jurnale și înregistrări din browser.
• Implementa strategii de verificare pentru a asigura transparența și auditabilitatea acțiunilor agenților.
• Optimiza colaborarea multi-agenți pentru sarcini complexe de dezvoltare și operaționale.

Formatul Cursului

• Prezentări ghidate și demonstrații practice.
• Exerciții bazate pe scenarii, concentrate pe provocări reale ale fluxurilor de lucru.
• Experimentare practică într-un spațiu de lucru Antigravity live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Dacă aveți nevoie de o versiune personalizată a acestui curs, vă rugăm să ne contactați pentru a discuta opțiunile de personalizare.

Acest training condus de un instructor, live în Banat and Crisana (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă și să creeze agenți AI simpli pentru aplicații din lumea reală.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale agenților AI.
• Să identifice diferite tipuri de agenți AI și aplicațiile lor.
• Să proiecteze și să implementeze agenți AI de bază pentru sarcini practice.
• Să exploreze instrumente și framework-uri pentru construirea agenților AI.

Antigravity este o platformă de dezvoltare concepută pentru a construi aplicații orientate pe agenți, bazate pe inteligență artificială.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să creeze aplicații din lumea reală folosind agenți AI autonomi în mediul Antigravity.

După finalizarea acestei formări, participanții vor fi pregătiți să:

• Dezvolte aplicații care se bazează pe agenți AI autonomi și coordonați.
• Folosească IDE-ul Antigravity, editorul, terminalul și browserul pentru dezvoltare de la un capăt la altul.
• Gestioneze fluxurile de lucru multi-agent cu Managerul de Agenți.
• Integreze capacitățile agenților în sisteme software de nivel producție.

Formatul Cursului

• Prezentări combinate cu demonstrații detaliate.
• Practică extinsă și exerciții ghidate.
• Lucrări de implementare reală în mediul live Antigravity.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru conținut personalizat, aliniat la stiva dumneavoastră de dezvoltare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja o versiune adaptată a acestei formări.

Amazon Bedrock AgentCore este un cadru pregătit pentru întreprinderi, destinat construcției, implementării și scalării agenților AI, cu suport integrat pentru memorie, observabilitate și gestionare securizată a identității.

Această sesiune de formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor și arhitecților de nivel intermediar până la avansat, care doresc să proiecteze, să securizeze și să opereze sisteme AI agentice folosind AWS Bedrock AgentCore.

La finalul acestei sesiuni de formare, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și componentele AgentCore.
• Să implementeze și să gestioneze agenți AI cu Runtime și Gateway.
• Să implementeze memorie persistentă și interacțiuni cu stare.
• Să aplice controale de identitate, observabilitate și conformitate.
• Să proiecteze sisteme multi-agent pentru fluxuri de lucru la scară de întreprindere.

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Sesiuni practice în laborator AWS cu AgentCore.
• Exerciții practice cu scenarii de implementare și monitorizare.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de software de nivel intermediar și echipelor de inginerie care doresc să construiască sisteme AI scalabile și observabile folosind Mastra.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura Mastra și modul în care se integrează cu LLM-uri și API-uri externe.
• Să proiecteze și să implementeze agenți AI și fluxuri de lucru folosind TypeScript.
• Să utilizeze instrumentele de observabilitate și memorie ale Mastra pentru a monitoriza și îmbunătăți performanța agenților.
• Să implementeze aplicații AI gata pentru producție, valorificând caracteristicile framework-ului Mastra.

Acest curs este conceput să ofere o abordare practică și hands-on pentru construirea de aplicații AI și LLM local folosind LangChain și CrawAI. Participanții vor explora tehnici de analiză de date, învățare automată și antrenare de modele înainte de a se aventura în dezvoltarea de aplicații bazate pe LLM.

Cursul acoperă subiecte esențiale precum aplicații AI multi-model, dezvoltare AI fără/cu puțin cod, Generare Augmentată de Recuperare (RAG), AI agentic și automatizare AI cu CrawAI. Participanții vor învăța, de asemenea, cum să construiască roboți de conversație AI, baze de cunoștințe alimentate de AI și modele AI offline/local pentru a asigura confidențialitatea și eficiența.

Acest atelier de o zi, conceput pentru dezvoltatori, oameni de știință de date și pasionați de IA, vă va ajuta să înțelegeți și să valorificați puterea sistemelor AI agentice folosind AutoGen v0.4.

Printr-un mix de exerciții practice și demonstrații, veți învăța cum să construiți, să gestionați și să implementați aplicații multi-agent bazate pe Modele de Limbaj de Mare Capacitate (LLMs).

La finalul cursului, veți dobândi o bază solidă în arhitectura stratificată a AutoGen, veți stăpâni comunicarea asincronă între agenți și veți explora cazuri de utilizare din lumea reală și cele mai bune practici pentru dezvoltarea de aplicații scalabile și inteligente bazate pe LLM.