Cursuri de pregatire AI pe Amazon Web Services (AWS)

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor și dezvoltatorilor de cloud care doresc să utilizeze CloudFormation pentru a gestiona resursele de infrastructură din cadrul ecosistemului AWS.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze șabloane CloudFormation pentru a automatiza gestionarea infrastructurii.
• Să integreze resursele AWS existente în CloudFormation.
• Să utilizeze StackSets pentru a gestiona stive în mai multe conturi și regiuni.

Această instruire live, cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să integreze o bază de date DynamoDB NoSQL într-o aplicație web găzduită pe AWS.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să integreze date în DynamoDB.
• Să integreze DynamoDB în aplicații web și aplicații mobile.
• Să mute date în AWS cu ajutorul serviciilor AWS.
• Să implementeze operațiuni cu AWS DAX.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (la fața locului sau la distanță) se adresează inginerilor care doresc să implementeze și să gestioneze dispozitive IoT pe AWS.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să construiască o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a unor dispozitive pe AWS.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze și să gestioneze capacitățile AWS IoT Greengrass pentru a crea aplicații pentru diverse dispozitive.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să utilizeze AWS IoT Greengrass pentru a crea, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Această formare live cu instructor în Moldova (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze AWS Lambda pentru a crea și implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoiți să se preocupe de aprovizionarea mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Să înțeleagă FaaS (Functions as a Service) și avantajele dezvoltării fără server.
• Să construiască, să încarce și să execute funcții AWS Lambda.
• Să integreze funcțiile Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Ambalarea, implementarea, monitorizarea și depanarea aplicațiilor bazate pe Lambda.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să utilizeze AWS CloudFormation pentru a automatiza procesul de gestionare a infrastructurii cloud AWS.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să activeze serviciile AWS pentru a începe gestionarea infrastructurii.
• Să înțeleagă și să aplice principiul "infrastructura ca cod".
• Să îmbunătățească calitatea și să reducă costurile de implementare a infrastructurii.
• Să scrie template-uri AWS CloudFormation utilizând YAML.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să eficientizeze procesele de dezvoltare utilizând AWS Cloud9.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze conducte de integrare continuă și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare utilizând AWS Cloud9.
• Integrați serviciile AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Utilizați sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să întrețină în mod eficient aplicații fără server pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor fără server.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații fără server utilizând AWS Lambda.
• Integrați AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Optimizați aplicațiile fără server pentru performanță și eficiență a costurilor.

Sumar:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Esența tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Alerte și evenimente
• Calibrarea senzorilor

Rezumat:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Aspecte esențiale ale tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date utilizând DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Lucrări practice cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM structurate în grafice care susțin planificarea, ramificarea, utilizarea instrumentelor, memorie și execuția controlabilă.

Acest training live sub supravegherea unui instrucțuator (online sau presență) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător, inginerii prompt și practicienii datelor care doresc să proiecteze și construiască fluxuri de lucru LLM multiple etape, fiabile, folosind LangGraph.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele principale ale lui LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construiți lanțuri de prompt care se ramificează, apelează la instrumente și mențin memorie.
• Integrare recuperare și API-uri externe în fluxurile de lucru grafič.
• Să testeze, depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Format al cursului

• Conferințe interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guidați și parcurgere cod într-un mediu sandbox.
• Exerciții bazate pe scenarii privind proiectarea, testarea și evaluarea.

Opcțiuni de personalizare a cursului

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

LangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
• Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
• Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.

Format al cursului

• Lecții interacutive și discuții.
• Exerciții practice cu studii de caz reale.
• Practică de implementare 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.

LangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurați ca grafuri care susțin ramificare, utilizarea instrumentelor, memorie și execuție controlabilă.

Acest învățământ direct (online sau presencial) se adresează inginerilor de nivel mediu și echipele de produse care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu ciclurile agentelor LLM pentru a construi aplicații dinamice și sensibile la context, cum ar fi agenți de suport clienti, arborele decizional sau sisteme de recuperare a informațiilor.

La finalul acestui învățământ, participanții vor putea:

• Să dezvolte fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenții LLM, instrumentele și memoria.
• Să implementeze rutare condițională, repetări și planuri de rezervă pentru o execuție robustă.
• Să integreze recuperarea datelor, API-uri și iesiri structurate în ciclurile agenților.
• Să evalueze, monitorizeze și consolideze comportamentul agentului pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guiâte și parcurgerea codului într-un mediu sandbox.
• Exerciții de design bazate pe scenarii și reviste peer-to-peer.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

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

Dizolva fluxuri de conținut și e-mail structurate pe grafuri cu logică condițională. Intra LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizarea automatizată. Gestiona starea, memoria și contextul în campanii multiple etape. Evaluează, monitorizează și optimizează performanța și rezultatele de livrare ale fluxului de lucru.

Sesiuni interactive și discuții în grup. Labe-uri cu mână de opere implementând fluxuri de e-mail și canale de conținut. Exerciții bazate pe scenarii privind personalizarea, segmentarea și logică de ramurare.

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