AI Agents Training in Moldova

Această formare în direct, live (online sau pe locație) este adresată inginerilor avansai de IA, dezvoltatorilor de robotici și specialistilor de automatizare care doresc să folosească DeepSeek pentru construirea de agenți inteligenti AI și sisteme autonome.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor AI DeepSeek.
• Să integreze DeepSeek în agenți de IA pentru luarea deciziilor și automatizare.
• Să aplique tehnici de învățare prin recompense pentru instruirea sistemelor autonome.
• Să deployeze agenți autonomi AI în mediul real.

Agentii autonome AI se integrează rapid în procesele de luare a deciziilor din sectoare precum apărarea, sănătatea, finanțele și infrastructura. Conform acestei sisteme cântăresc independența și autonomia lor, există o nevoie urgentă de cadre etice robuste, mecanisme de guvernanță și supraveghere reglementară pentru a conduce la proiectarea și implementarea acestora.

Acest training instruit (online sau presencial) se adresează profesionistilor avansați care doresc să exploreze implicațiile etice, sociale și reglementare ale utilizării agentelor AI autonome în medii real-world.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Analiza riscurile etice și dilemele morale impuse de agentele AI autonome.
• Evalua cadrele guvernanței și modelele reglementare relevante pentru implementarea AI cu riscuri ridicate.
• Afișa mecanismele de responsabilitate, explicație și transparență în sisteme autonome.
• Dezvolta strategii pentru alinierea comportamentului agentelor AI cu valori juridice, etice și sociale.

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuție.
• Studii de caz și simulații de rol.
• Analiză practică a modelelor guvernanței și cadrelor etice.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

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

Automatizarea bazată pe inteligență artificială combină flexibilitatea platformelor fără cod cu inteligența modelelor de limbaj elaborate și a agentilor autonoma pentru a crea sisteme scalabile și inteligente.

Această formare live, guiți de instrucțuator (online sau la prezență), se adresează profesionistilor de nivel intermediar care doresc să conceapă, construiască și optimizeze fluxuri de automatizare îmbunătățite cu capacitatea de decizie AI, orchestrare și auto-execuție.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să conceapă fluxuri de automatizare fără cod îmbunătățite prin interpretarea și răspunsurile AI.
• Să utilizeze lanțuirea provocărilor, trigger-urile webhook și API-uri pentru a construi fluxuri de logică scalabile.
• Să creeze aplicații inteligente care conectează serviciile și interpretează datele în mod autonom.
• Să înțeleagă, să conceapă și să deployeze agenti AI capabili de planificare și execuție a acțiunilor orientate spre obiective.

Formatul Cursei

• Sesiuni interactive de predare și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementarea în mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursei

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru această cursă, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Această formare live, condusă de un instruire în Moldova (online sau pe local) se adresează dezvoltatorilor intermediari de IA, specialistilor în siguranță și oficialilor de conformitate care doresc să proiecteze și implementeze agenți AI siguri, abordând problemele etice și robusteză.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

• Comprende riscurile de securitate și provocările etice în dezvoltarea agentilor AI.
• Implementa principii de proiectare cu accent pe siguranță pentru modelele AI.
• Aplica tehnici de robusteză adversarială pentru a preveni atacurile asupra agentilor AI.
• Asigura conformitatea cu directivele etice AI și standardelor regulate.

Această formare interactivă, conduță de instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează dezvoltatorilor AI la nivel intermediar până avansat, cercetătorilor și inginerilor multimedia care doresc să construiască agenți AI capabili de a înțelege și genera conținut multi-modal.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să dezvolte agenți AI care procesează și integrează date de tip text, imagine și vorbire.
• Să implementeze modele multi-modale precum GPT-4 Vision și Whisper ASR.
• Să optimileze pipeline-urile AI multi-modale pentru eficiență și acuratețe.
• Să deployeze agenți AI multi-modali în aplicații din viața reală.

Această formare live, condusă de un instrucțuator în Moldova (online sau pe locație), se adresează dezvoltatorilor și designerilor cu niveluri de începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să construiască asistenți personali bazati pe IA pentru diverse cazuri de utilizare.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile fundamentale ale asistenților personali bazati pe IA.
• Aprende fundamentele integrării modelelor de limbaj cu asistenți inteligenți.
• Construi și personaliza un asistent personal folosind cadre și instrumente de IA.
• Implementa asistenți personali pentru aplicații din lumea reală în diferite industrii.

Această formare live, condusă de un instruire în Moldova (online sau presencial) se adresează inginerilor avansați AI, dezvoltatorilor de software pentru întreprindere și liderilor de afaceri care dorește să personalizeze și să deployeze agenții AI bazate pe LLM-uri pentru aplicații de întreprindere.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile LLM-urilor open-source.
• Să personalizeze și să ajusteze fin al LLM-urile pentru cazuri de utilizare enterprise.
• Să deployeze agenți AI folosind LangChain și Hugging Face.
• Să integreze agenții AI bazate pe LLM-uri în fluxurile de lucru ale afacerii.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locație) se adresează inginerilor avansați în domeniul roboticii, cercetătorilor AI și specialiștilor în automatizare care doresc să dezvolte sisteme robotice autonome bazate pe IA pentru sarcini complexe și colaborarea om-AI.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

• Comprende rolul agentilor AI în luarea deciziilor robotice și automatizare.
• Implementa navigarea bazată pe IA și evitarea obstacolelor.
• Dezvolta sisteme robotice collaborative om-AI.
• Implementa sisteme de percepiune și control bazate pe AI în robotoare.

Acest training în direct, live la Moldova (online sau presential) se adresează profesionistilor financiari intermediari, analiştilor de risc și inginerilor AI care doresc să dezvolte și să implementeze soluții bazate pe inteligența artificială pentru automatisarea financiară și detectarea fraudei.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul Inteligenței Artificiale în automatisarea financiară și detectarea fraudei.
• Să construiască modele AI pentru detectarea tranzacțiilor fraudulentelor.
• Să folosească învățarea automată pentru evaluarea real-time a riscurilor.
• Să implementeze sisteme de monitorizare financiară bazate pe AI.

Această formare live, condusă de un instruire în Moldova (online sau la sediu) se adresează profesionistilor de la nivel începător până la intermediar din domeniul serviciilor clientelor, dezvoltatorilor de chatbot și echipele de automatizare care doresc să implementeze soluții bazate pe Inteligența Artificială pentru sprijinul clientelor și automatizarea serviciilor.

La sfârșitul acestei formări, participantii vor putea:

• Să înțeleagă fundamentalele sprijinului clientelor bazat pe Inteligența Artificială.
• Să dezvolte și integreze chatbot-uri AI pentru gestionarea interogațiilor clientilor.
• Să folosească procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea automatizată pentru a îmbunătăți interacțiile chatbot-urilor.
• Să deploieze agenți AI în aplicațiile reale de servicii clientelor.

Această formare interactivă în timp real, condusă de un instrucțurator (online sau pe local), se adresează profesionistilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI la nivel intermediar până avansat care doresc să implementeze soluții de sănătate bazate pe inteligența artificială.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul agentilor de IA în domeniul sănătății și al diagnosticului.
• Să dezvolte modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticul predictiv.
• Să integreze IA cu registrele electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
• Să asigure conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și practicile etice ale IA.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau la sediu), se adresează dezvoltatorilor AI la nivel de începător până la intermediar și designerilor UI/UX care doresc să învețe cum să construiască, optimizarea și a depune asistenți virtuali puțini cu inteligență artificială.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să proiecteze fluxuri eficiente de AI conversational și interfețe UI/UX.
• Implementarea modelelor de procesare a limbajului natural (NLP) guiși de inteligență artificială.
• Integrarea asistenților AI cu API-uri și platforme de terți.
• A depune și menține asistenți AI pentru aplicații din viața reală.

Mistral AI este o familie puternică de modele AI open-source și pregătite pentru entități, concepute pentru aplicații lingvistice, multimodale și agente.

Această instruire direcționată de instructor (online sau prezentă la fața locului) este destinate profesionistilor cu nivel intermediu până la avansat care doresc să construiască, implementeze și gestioneze agenți AI folosind modelele Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise și Devstral.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și capacitățile modelului Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise și Devstral.
• Proiecta și implementa agenți AI folosind modelele Mistral pentru cazuri de utilizare în entități și pentru dezvoltatori.
• Integra sisteme de codare, conectoare și date din entitate în fluxurile de lucru ale agentilor.
• Optimiza performanța, costul și conformitatea pentru agenți alimentați cu Mistral.

Formatul Cursului

• Prezentație interactivă și discuții.
• Mulți exerciții și practici.
• Implementare hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Python este limbajul de bază care alimentează dezvoltarea și orchestratea 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.

Acest instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinate inginerilor backend de nivel intermediar, inginerilor platforme și inginerilor ML care doresc să implementeze și să orchestreze agenți autonomi folosind instrumentele Python și API-urile.

La finalul acestei instrueri, participanții vor fi capabili să:

• Setaze și configureze medii bazate pe Python pentru sisteme agențiale.
• Folosească SDK-uri populare precum LangChain și AutoGen pentru a crea agenți funcționali.
• Integreze instrumente și API-uri pentru a extinde capacitățile agenților.
• Orchestreze fluxuri de lucru multi-agent și modele de comunicare.
• Aplice cele mai bune practici pentru depanare, testare și menținerea codurilor agențiali.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Esercitațiile de programare practice și demonstrațiile live.
• Proiecte practice pentru construirea fluxurilor de lucru agențiale de la capăt la capăt.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest curs învață tehnicii practice de inginerie pentru a concepe, construi, testa și implementa sisteme agente (autonome) folosind Python. Include ciclul agentului, integrarea cu unelte externe, gestionarea memoriei și a stării, modele de orchestare, controale de siguranță și considerații pentru producție.

Acest antrenament condus de instrucțiune (online sau local) este destinat inginerilor ML intermeziu până la avansat, dezvoltatorilor AI și inginerilor software care doresc să construiască agenți autonomi robuste și pregătite pentru producție folosind Python.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa ciclul agentului și fluxurile de luare a deciziilor.
• Integra unelte externe și API-uri pentru a extinde capacitatea agentului.
• Implementa arhitecturi de memorie pe termen scurt și lung pentru agenți.
• Coordona orchestările multi-etapă și compabilitatea agentelor.
• Aplica cele mai bune practici în ceea ce privește siguranța, controlul accesului și observabilitatea pentru agenți implementați.

Formatul Cursului

• Lecție interactivă și discuție.
• Laboratoare practice de construire a agentelor cu Python și SDK-uri populare.
• Exerciții bazate pe proiecte care produc prototipurile implementabile.

Opțiuni de Personalizare pentru Curs

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

Această formare live, guidată de un instrucțuator în Moldova (online sau pe locație) este destinată profesionistilor avansați care dorește să masteze tehnicii pentru implementarea și gestionarea agenților AI în medii de producție.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să proiecteze și implementeze pipelines de implementare AI scalabil.
• Să utilizeze instrumente precum Docker și Kubernetes pentru a containeriza și să orchestreze agenții AI.
• Să monitorizeze și optimizzeze agenții AI în medii de producție.
• Să implementeze fluxuri CI/CD pentru implementarea agenților AI.
• Să asigure conformitatea cu cerințele de securitate și guvernanță a datelor.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locație), se adresează profesionistilor AI de nivel avansat care doresc să mesteacânuiască tehnicile de învățare prin recompense și să le implementeze pentru a antrena agenți AI în rezolvarea problemelor complexe.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende principiile de bază ale învățării prin recompense și ale proceselor de decizie Markov (MDPs).
• Con concepe și implementeze algoritmi RL cum ar fi Q-Learning, SARSA și Rețele Q Profund (DQN).
• Utilizeze cadre precum OpenAI Gym și biblioteci RL pentru aplicații practice.
• Antreneze agenți AI pentru a rezolva probleme de decizie în timp real, multi-pas.
• Abordeze provocările precum echilibrul explorare-explotare și convergența în antrenamentul RL.

Această formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau pe locație), se adresează dezvoltatorilor intermediari AI și specialistilor de automatizare care doresc să integreze capacitățile agente în aplicațiile alimentate prin inteligență artificială.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile AI agentic și ale luării deciziilor autonome.
• Să implementeze agenți AI orientați spre scop cu tehnici de auto-optimizare.
• Să integreze colaborarea multi-agent pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Să îmbunătățească interacțiunea AI-human prin experiențe utilizator adaptative.
• Să depună modele AI agente în aplicații din viața reală.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul IA de nivel avansat care doresc să stăpânească abilitățile de a proiecta, construi și implementa MAS care rezolvă probleme complexe din lumea reală.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile arhitecturilor sistemelor multiagent.
• Să pună în aplicare strategii de comunicare, coordonare și luare a deciziilor în cadrul MAS.
• Să aplice teoria jocurilor pentru a modela interacțiunile dintre agenți și pentru a rezolva conflictele.
• Să utilizeze cadre 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, orchestrare și gestionarea sistemelor multi-agent, permitând colaborarea, specializarea și modele de automatizare avansată în cadrul mai multor entități guițe de IA.

Acest training dirijat de instrucțoanți (în direct sau online) este destinat practicanților avansați care doresc să proiecteze,_deployeze și optimizeze sisteme multi-agent de următoarea generație folosind caracteristicile de orchestrare și guvernanță ale AgentCore.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende principiile și arhitectura sistemelor multi-agent.
• Proiecta strategii de orchestrare pentru colaborarea agentilor.
• Implementa protocoale de comunicare și negociere între agenți.
• Deployează soluții multi-agent scalabile și pregătite pentru companie folosind AgentCore.

Format al cursului

• Sesiuni interactive de prelegere și discutii.
• Labe cu caracteristicile de orchestrare ale AgentCore.
• Studii de caz ale aplicațiilor multi-agent la nivel de companie.

Opciuni pentru personalizarea cursului

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

Acest training live, condus de un instruire (în linie sau la sediu) este destinat profesionistilor cu experiență avansată care doresc să construiască fluxuri de lucru sigure și conforme cu CrewAI în mediile de afaceri.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze fluxuri de lucru sigure și auditabile care implică mai mulți agenti.
• Implementeze strategii pentru confidențialitatea datelor în sisteme autonome.
• Integreze mecanisme de jurnalizare, guvernanță și conformitate.
• Deploy și monitorizează sisteme bazate pe CrewAI în medii de producție.

Această formare live, condusă de un instrucător în Moldova (online sau pe local) se adresează profesionistilor avansați care doresc să dezvolte și să optimizeze sisteme cu multiagente folosind cadrele AI Agentic.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI Agentic în medii cu multiagente.
• Dezvolta agenți AI care interacționează autonom.
• Implementa învățarea prin recompense pentru comportamentul AI adaptiv.
• Optimiza colaborarea și competiția dintre agenți multipli.
• Aplica AI Agentic în robotica, jocuri și automații de afaceri.

Această formare în direct de instrucțuator, live (Moldova, online sau presencială) se adresează analistilor afaceri de nivel mediu, dezvoltatorilor RPA și profesionalilor AI care dorește să folosească puterea agentelor AI pentru automatizarea proceselor de afaceri.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Comprende rolul agentelor AI în automatizarea proceselor de afaceri.
• Identifica șansele de automatizare în domeniile cheie ale afacerilor.
• Dezvolta soluții bazate pe AI pentru suportul clientului, finanțe și fluxurile de muncă ale lanțului de aprovizionare.
• Integra agentele AI cu sistemele existente RPA și afaceri.
• Evalua și optimiza strategiile de automatizare AI pentru eficiență.

AgentCore simplifică procesul de construire, îmbunătățire și monitorizare a agentelor AI gestionate în totalitate prin furnizarea unei suity unificate de servicii concepute pentru deploy la scară largă.

Acest instruire (online sau live la sediu) este destinat practicianilor cu niveluri începător până la intermediar care doresc să obțină o experiență practice în crearea de agenți AI pregătiți pentru producție folosind AgentCore.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Să înțeleagă capacitățile principale ale AgentCore pentru dezvoltarea de agenți AI.
• Să proiecteze și configureze agenți AI simpli utilizând servicii gestionate.
• Să integreze fluxuri de lucru pentru a îmbunătăți funcționalitatea agentului.
• Să depună și să monitorizeze agenți AI pentru medii de producție.

Format al cursului

• Curs interactiv și discuție.
• Labe practice cu serviciile AgentCore.
• Ejerciții guițe de la concept până la depunere a agentului.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

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

Această formare în direct (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de mediu și AI cu nivel intermediar care doresc să creeze agenți business inteligenți și specifici domeniului folosind CrewAI.

La finalul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura lui CrewAI și relevanța sa în scenariile de utilizare a afacerilor.
• Crea agenți orientați spre business folosind roluri, instrumente și memorie.
• Construi echipe de agenți care colaboră pentru a executa fluxurile de lucru ale afacerilor.
• Aplica CrewAI în scenarii practice precum finanțe, marketing și suport clienti.

Vertex AI Agent Builder este un mediu fără cod/s cu minim de cod pentru crearea de agenți ancorați care combină modele generative cu generația augmentată prin recuperare (RAG), permițând echipele să construiască rapid agenți care folosesc datele întreprinderii și căutarea pentru a oferi răspunsuri precise și conștiente de context.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este destinată practicilor la nivel intermediar care doresc să proiecteze, configureze și implementeze agenți inteligenti folosind Vertex AI Agent Builder și modele RAG.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru ale agenților ancorați folosind Agent Builder.
• Implementa pipeleines RAG cu căutare și magazine vectoriale.
• Integreze surse de date enterprise în mod sigur pentru recuperare.
• Evalueze și itereze comportamentul agenților folosind testare și metrici.

Formatul Cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Laboratoare practice folosind Vertex AI Agent Builder și componente RAG.
• Esercitații proiect-bazate pentru construcția și îmbunătățirea agenților.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

AutoGen este un cadru open-source din partea Microsoft pentru construirea de aplicații multi-agent care folosesc LLM-uri, instrumente, memorie și interacțiuni cu utilizatori.

Această formare guiată de instrucțuator (online sau în local) se adresează dezvoltatorilor și arhitecților avansați care doresc să proiecteze și să deployeze agenți profond personalizați folosind API-urile bazate pe Python din AutoGen, capacitatea de apelare a funcțiilor, și șiruri modulare de instrumente.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Să dezvolte agenți personalizați cu logică specifică rolului și rutarea instrumentelor.
• Să construiască fluxuri de lucru dinamice folosind apelări avansate ale funcțiilor și schimbări de context.
• Să implementeze module de memorie și cadre de planificare în echipa agenților.
• Să gestioneze stările de eroare multi-agent și mecanismele adaptive de reîncercare.

Format al Cursului

• Lecțiuni interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Punerea în aplicare cu mână liberă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

AgentCore oferă persistența memoriei, un interpret de cod securizat și o instrumente browser care permit agentei AI să ofere experiențe interactive, dinamice și conscience de context.

Acest training guiți de instrucțoanr (online sau la sediu) este destinat practicienilor tehnici cu nivel intermediar până avansat care doresc să conceapă și să deployeze agenți AI capabili să rețină contextul pe termen lung, calculuri pe măsură ce apar și interacțiuni directe cu interfețele web.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa memorie AgentCore pentru fluxuri de lucru stateful și conscience de context.
• Să folosească interpretul de cod securizat pentru calcule dinamice și transformări.
• Să integreze instrumentul browser pentru recuperarea datelor în timp real și interacțiuni cu interfața utilizator.
• Concepere agenți interactive pentru cazuri de utilizare precum analize, asistență client și cercetare.

Format al cursului

• Sesiune interactivă de prezentare și discuție.
• Exerciții laboratoriale cu memorie AgentCore și instrumente.
• Cazuri studiu în analize, automatizare și scenarii de asistență client.

Opcțiuni pentru personalizarea cursului

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

Acest training direcționat de instrucțiune, live, în Moldova (online sau on-site) este orientat către dezvoltatorii intermediari de jocuri și entuziaștii de AI care doresc să integreze agenți AI în aplicații de gaming eficient.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul agentilor AI în jocurile moderne.
• Să dezvolte sisteme de luare a deciziilor folosind arbori de decizie și mașinile finite de stări.
• Să implementeze algoritmi de căutare a drumului, cum ar fi A* pentru navigarea în joc.
• Să aplice tehnici de învățare prin întărire pentru a crea comportamente AI adapabile.
• Să optimizze performanța AI pentru medii gaming în timp real.

Acest training live, condus de un instruitор (online sau la sediu) este destinat profesionistilor cu nivel intermediar până avansat care doresc să scalе sisteme CrewAI, să le integreze cu instrumentele pentru întreprindere și să deployeze soluții de automatizare în medii de producție.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să dezvolte sisteme multi-agent scalabile folosind CrewAI.
• Să integreze agenții cu instrumentele de întreprindere precum Slack, baze de date și API-uri.
• Să implementeze monitorizarea, înregistrarea și diagnosticul comportamentului agentilor.
• Să deployeze, să gestioneze și să scalе soluțiile CrewAI în medii de producție.

Modele cu limbaje mari (LLMs) și cadre pentru agenți autonomi precum AutoGen și CrewAI redefinesc modul în care echipele de DevOps automatează sarcini precum urmărirea schimbărilor, generarea testelor și triajul alertelor prin simularea colaborării și a luării deciziilor la fel ca oamenii.

Acest instruire directă (în mod online sau presenzial) se adresează inginerilor avansați care doresc să dezvolte și implementeze fluxuri de lucru automate pentru DevOps alimentate cu modele cu limbaje mari (LLMs) și sisteme multi-agent.

La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:

• Incorpora agenți bazat pe LLM-uri în fluxurile CI/CD pentru automatizare inteligentă.
• Automatiza generarea testelor, analiza commit-urilor și rezumatele schimbărilor folosind agenți.
• Coordona mai mulți agenți pentru triajul alertelor, generarea răspunsurilor și oferirea recomandărilor de DevOps.
• Scrie fluxuri de lucru sigure și ușor de menținut alimentate cu agenți folosind cadre open-source.

Format al cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare prin implementarea directă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

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

Acest training în timp real, condus de un instrucător în Moldova (online sau pe locație), se adresează profesionistilor avansați care doresc să utilizeze Inteligența Artificială Agentică pentru luarea deciziilor în scenarii complexe de afaceri și tehnice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende principiile luării deciziilor autonome în Inteligența Artificială.
• Să proiecteze și implementeze agenți de Inteligență Artificială care funcționează cu intervenție umană minimă.
• Să integreze Inteligența Artificială Agentică în fluxurile de automatizare și sistemele de afaceri.
• Optimiza procesele de luare a deciziilor dirijate de IA pentru eficiență și scalabilitate.
• Să asigure conformitatea, securitatea și considerentele etice în autonomia Inteligenței Artificiale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să aprofundeze proiectarea și dezvoltarea de agenți autonomi pentru aplicații practice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale agenților autonomi.
• Să exploreze aplicațiile din lumea reală ale agenților autonomi AI.
• Să proiecteze, să instruiască și să implementeze agenți utilizând învățarea prin consolidare.
• Să integreze agenții în sistemele existente pentru automatizare și luarea deciziilor.
• Să abordeze considerații etice și provocări în implementarea agenților autonomi.

Această antrenament live guițat în Moldova (online sau presenzial) este destinat profesionistilor avansați care doresc să proiecteze și implementeze sisteme personalizate de multi-agenti folosind CrewAI cu fluxuri de lucru complexe, declanșători de evenimente și integrații de instrumente.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Proiecta și construi agenti AI personalizați cu roluri și instrumente specializate.
• Implementa fluxuri de sarcini multi-agent complexe, declanșate de evenimente.
• Integra API-uri externe și canale de date într-un sistem CrewAI.
• Optimiza coordonarea, gestionarea erorilor și eficiența execuției în sisteme multi-agent.

AutoGen Studio este un mediu vizual pentru crearea și gestionarea fluxurilor de lucru multi-agent bazate pe LLM, fără a necesita cod.

Acest training dirijat (online sau presential) se adresează profesionistilor cu niveluri începător până la intermediar din domeniul afacerilor și inovării care doresc să utilizeze AutoGen Studio pentru a concepe vizual, testa și îmbunătăți interacțiile agentului pentru automatizarea internă sau dezvoltarea produselor AI-ameliorate.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să creeze fluxuri de lucru multi-agent folosind o interfață fără cod.
• Să definiască rolurile agentului, prompt-urile și obiectivele folosind AutoGen Studio.
• Să vizualizeze și să gestioneze fluxul de mesaje între agenți.
• Să integreze gestionarea erorilor și îmbunătățirea contextului în logica agentului.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Puneți-o la prova implementarea într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

AgentCore oferă caracteristici integrate de identitate, observabilitate și conformitate care permit organizațiilor să deployeze agenții AI responsabil în medii enterprise.

Această antrenament guvernat de un instrucțurator (online sau presential) se adresează practicanților cu nivel avansat care doresc să proiecteze și opereze sisteme de agenți AI sigure, auditabile și conforme folosind Amazon Bedrock AgentCore.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementa modele de identitate și permisiuni pentru agenți la nivel enterprise.
• Pune în aplicare observabilitate prin intermediul jurnalizării structurate, metricelor și tracerei.
• Aplica controale de conformitate pentru a se alinia cu cadrele regulatorye.
• Auditarea activității agenților și menținerea controlurilor la nivel sesiune sigure.

Format al Cursului

• Sesiuni interactive de prelegeri și discuții.
• Labe-uri practice cu instrumentele AWS pentru securitate și monitorizare.
• Cazuri studiu în medii enterprise regulate.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest training guițat în direct (online sau presenzial) este destinat profesionistilor de nivel intermediar care dorește să optimizeze colaborarea la distanță a echipei folosind fluxuri de lucru alimentate cu IA și analiticile Read AI.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru complete pentru întâlnirile echipei la distanță folosind Read AI.
• Să automate urmărirea și documentarea pentru a reduce overhead-ul întâlnirilor.
• Să folosească rezumatele AI pentru colaborare atât sincronă, cât și asincronă.
• Să urmărească angajamentul și responsabilitatea echipei prin intermediul informațiilor Read AI.

Această formare live, guiată de un instrucțurator (în mod online sau în prezență), este destinată profesionistilor cu nivel intermediar până avansat care doresc să integreze Read AI cu platforme precum Slack, sisteme CRM și Notion pentru a automate fluxurile de lucru și a îmbunătăți eficiența echipei.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Conecta Read AI cu Slack, Salesforce, Notion și alte instrumente similare.
• Automatiza livrarea sumarului întâlnirilor și acțiunile relevante pe diferite platforme.
• Sincroniza datele din Read AI cu sistemele CRM și panourile de sarcini.
• Depana problemele de integrare și optimiza configurațiile pentru nevoile echipei.

AgentCore Runtime & Gateway este un serviciu AWS care se asociază pentru împachetarea, distribuirea și expunerea în mod sigur a agentilor AI cu integrări simplificate la sisteme externe.

Această formare live condusă de instrucțoan (în timp real sau local) se adresează echipei de inginerie cu cunoștințe intermediare care doresc să treacă de la prototipurile agentului la producție prin mastearea Runtime pentru distribuire și Gateway pentru conectivitatea sigură și integrarea API.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să configureze medii AgentCore Runtime și să împacheteze agenți pentru distribuire.
• Să expună agenții prin Gateway cu capete autentificate și limitate la rata cererilor.
• Să integreze unelte externe și API-uri în fluxurile de lucru ale agentului folosind contracte stabilite.
• Să instrumenteze observabilitatea, jurnalele și monitorizarea utilizării pentru operațiunea de producție.

Format al cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Laboratoare cu mână în mână cu distribuirile Runtime și integrările Gateway.
• Ejerciții practice concentrate pe fiabilitate, securitate și lanțare.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

AutoGen pentru Automatizarea AI în Enterprise este un curs practic dedicat implementării sistemelor de agenți inteligente scalabile pentru a automatiza operațiunile de afaceri complexe folosind cadrul AutoGen.

Acest training condus de instructor (online sau pe loc) este adus în atenția profesioniștilor AI de nivel mediu și avansat care doresc să implementeze arhitecturi multi-agent pe platformele și procesele enterprise folosind cadrul AutoGen.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și automatiza fluxurile de lucru enterprise folosind AutoGen și agenți LLM.
• Integra AutoGen cu LangChain pentru orchestrarea avansată și gestionarea contextului.
• Construi pipeline-uri RAG și conecta datele enterprise pentru automatizare contextuală.
• Conecta agenții cu platforme enterprise precum Slack, Jira și SharePoint.
• Scalabilizați și monitorizați implementările AutoGen în medii de producție.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practici.
• Implementare hands-on 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 organiza.

Devstral este un cadru open-source conceput pentru construirea și executarea agenților de codare care pot interacționa cu bazele de cod, instrumentele dezvoltatorilor și API-urile pentru a crește productivitatea ingineritului.

Acest antrenament condus de instructor (online sau la fața locului) este destinat inginerilor ML intermediari până la avansați, echipelor de instrumente de dezvoltare și SRE-urilor care doresc să proiecteze, implementeze și optimizze agenții de codare folosind Devstral.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Setați și configurați Devstral pentru dezvoltarea agenților de codare.
• Proiectați fluxuri de lucru agentești pentru explorarea și modificarea bazei de cod.
• Integrați agenții de codare cu instrumentele dezvoltatorului și API-urile.
• Implementați cele mai bune practici pentru implementarea sigură și eficientă a agentilor.

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

Această formare în direct, live (Moldova, online sau presenzială), este destinată profesionistilor de nivel începător care doresc să înțeleagă cum funcționează agenții AI și să construiască propriile sisteme de chatbot interactiv.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege bazele agențiilor AI și aplicările lor.
• Explora principiile procesării limbajului natural (NLP).
• Să conceapă un flux conversațional pentru un chatbot.
• Să dezvolte un chatbot funcțional folosind Python și instrumente similare.
• Să implementeze chatbotul pentru a interacționa cu utilizatori reali.

Acest instruire cu prezentare live în Moldova (online sau pe locație) este destinat profesionalilor intermediari care doresc să automateze fluxurile de lucru business și tehnice folosind CrewAI prin cazuri rezonabile și integrări ale instrumentelor.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Comprende arhitectura și principiile de bază ale CrewAI.
• Să dezvolte fluxuri de lucru care implica agenți colaboratori multipli.
• Integrarea CrewAI cu API-uri, instrumente și sisteme externe.
• Implementa și orchestra scenarii de automatizare din viața reală.

Această formare live, guiată de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionalilor cu niveluri începătoare care doresc să înțeleagă și să creeze agenți AI simpli pentru aplicații practice.

La finalul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale agenților AI.
• Identifica diferite tipuri de agenți AI și aplicațiile lor.
• Să conceapă și implementeze agenți AI de bază pentru sarcini practice.
• Explora instrumentele și cadrelor de lucru pentru construirea agenților AI.

Acest training live, guițat de un instruire în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionistilor de nivel începător care doresc să exploreze fundamentele lui CrewAI și să construiască sisteme simple cu mai mulți agenți.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și principiile de proiectare ale lui CrewAI.
• Definiți roluri, sarcini și fluxuri în cadrul unei echipe de agenți.
• Creați fluxuri de lucru colaborative folosind cadrul lui CrewAI.
• Construiți, testați și rulați scenarii de bază cu mai mulți agenți.

Amazon Bedrock AgentCore este un cadru pregătit pentru întreprinderi, conceput pentru construirea, implementarea și scalarea agentilor AI cu suport integrat pentru memorie, observabilitate și gestionarea identităților securizate.

Această instruire condusă de un instructor (online sau în locație) este orientată către ingineri și arhitecți cu nivel intermediar până la avansat, care doresc să proiecteze, securizeze și opereze sisteme AI agente cu AWS Bedrock AgentCore.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și componentele AgentCore.
• Implementeze și gestioneze agenți AI cu Runtime și Gateway.
• Implementeze memorie persistentă și interacțiuni stateful.
• Aplice controale de identitate, observabilitate și conformitate.
• Proiecteze sisteme multi-agent pentru fluxuri de lucru la nivel întreprindere.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție.
• Sesiuni de laborator AWS cu AgentCore.
• Exerciții practice cu scenarii de implementare și monitorizare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest instruire directă de către instructor, în direct (online sau pe loc), este destinată profesionistilor la nivel începător care doresc să înțeleagă capacitățile, scenariile de utilizare și aplicațiile potențiale ale Grok AI.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege ce este Grok AI și cum se deosebește de alte chatbots.
• Explora caracteristicile principale și funcționalitățile Grok AI.
• Interacționa eficient cu Grok AI pentru utilizare personală și profesională.
• Folosi Grok AI pentru productivitate, creativitate și rezolvarea de probleme.
• Recunoaște considerentele etice și limitările chatbot-urilor AI.

Construire Sisteme de Agenti LLM cu AutoGen este un curs practic concentrat pe dezvoltarea sistemelor multi-agent utilizând cadru AutoGen al lui Microsoft pentru modelele lingvistice mari (LLM).

Acest instruire condus de instrucțuator (online sau în mod prezențial) se adresează profesionalilor intermediari ai IA și automatizării care doresc să proiecteze, implementeze și orchestreze sisteme multi-agent folosind AutoGen cu Python și LLM-uri.

La sfârșitul acestui instruire, participanții vor putea:

• Să proiecteze arhitecturi multi-agent utilizând cadru-ul AutoGen.
• Să configureze rolurile agentelor, capacitățile și comportamentele de coordonare.
• Să folosească apelarea funcțiilor și gestionarea memoriei pentru interacțiunile agenților.
• Să construiască și să testeze fluxuri de lucru bazate pe LLM ale agentelor Python pentru cazuri reale de utilizare.

Format al cursului

• Lecții interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Puneți în aplicare cu mână de lucru într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Această formare live, guiată de un instrucțurator în Moldova (online sau pe local) este destinată profesionistilor cu cunoștințe de bază care doresc să învețe cum să folosească Read AI pentru a captura rezumate ale întâlnirilor, extrage informații cheie și genera acțiuni cu efort manual minim.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Configura și seta Read AI pentru întâlniri pe principalele platforme.
• Genera automat rezumate ale întâlnirilor și identifica acțiunile necesare.
• Interpretarea analizelor de angajament și sentiment oferite de Read AI.
• Împărtăși, edita și organiza rezumate eficient pentru colaborare în echipă.

Acest curs este conceput pentru a oferi o abordare practică și cu aplicarea directă în construirea aplicațiilor locale bazate pe IA și LLM (Large Language Models), folosind LangChain și CrawAI. Participanții vor explora técnice de analiză a datelor, învățarea automată și antrenamentul modelului înainte de a se îndepărta în dezvoltarea aplicațiilor bazate pe LLM.

Cursul acoperă teme esențiale precum aplicațiile AI multi-model, dezvoltarea AI cu/foarte puțin cod, Generare Augmentată prin Recuperare (RAG), IA agentică și automatizarea AI cu CrawAI. Participanții vor învăța de asemenea cum să construiască chatbote AI, baze de cunoștințe puțin/pentru niciun cod și modele AI offline/locale pentru a asigura confidențialitatea și eficiența.

Acest atelier de o zi, conceput pentru dezvoltatori, stiinctifici ai datelor și entuziaști ai IA, vă va ajuta să înțelegeți și să utilizați puterea sistemelor AI agente cu ajutorul AutoGen v0.4. 

Prin combinația de exerciții practice și demonstrații, veți învăța cum să construiți, gestionați și puneți la dispozitie aplicații multi-agent alimentate de Large Language Models (LLMs). 

La finalul cursului, veți obține o bază solidă în arhitectura stratificată a AutoGen, veți masteză comunicarea asincronă între agenți și veți explora cazuri reale de utilizare și cele mai bune practici pentru dezvoltarea aplicațiilor LLM scalabile și inteligente.