AI Agents Formare în 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 cu inteligență artificială combină flexibilitatea platformelor fără cod cu inteligența modelelor lingvistice și a agentilor autonomi pentru a crea sisteme scalabile și inteligente.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este adresată profesionistilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, construiască și optimizze pipeline-uri de automatizare îmbogățite cu capacitatea de luare a deciziilor, orcestrarea și execuția autonomă asigurate de IA.

La finalul acestei instruire, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze fluturii de automatizare fără cod îmbogățite cu interpretarea și răspunsurile IA.
• Utilizeze lanțuri de prompt-uri, declanșatoare webhook și API-uri pentru a construi fluxuri logice scalabile.
• Creeze aplicații inteligente care conectează serviciile și interpretează datele autonom.
• Înțeleagă, proiecteze și implementeze agenți AI capabili de planificare orientată spre obiective și execuție autonomă.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare hands-on 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 aranja detaliile.

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.

Edge & Lightweight Agents este un curs practic dedicat implementării sarcinilor AI agențiale pe dispozitive cu resurse limitate. Participanții învață să construiască, optimizze și gestioneze agenți ușori capabili de raționament local și inferență, îmbunătățind viteza, confidențialitatea și fiabilitatea în medii distribuite. Cursul accentuează ajustarea performanței, designul cu latencie scăzută și integrarea hard-ware-soft-ware.

Acest antrenament condus de instrucțiuni (online sau la fața locului) este destinate profesionistilor de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizze sisteme agențiale pe dispozitive folosind Python și framework-uri AI edge.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și provocările rulării AI agențiale pe dispozitive edge.
• Proiecta bucle de agent ușor potrivite pentru medii cu resurse limitate.
• Implementa inferență locală folosind TensorFlow Lite, PyTorch Mobile și ONNX.
• Integreza agenții cu senzori, actuatoare și platforme IoT.
• Optimiza performanța, utilizarea energiei și latenta pentru operațiuni în timp real.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrații practice.
• Dezvoltare hands-on în medii locale sau emulate.
• Învățarea bazată pe proiecte și exerciții de implementare ghidate.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

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

Acest instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată profesionistilor cu nivel avansat care doresc să proiecteze și să implementeze sisteme multi-agent pentru automatizarea inteligentă, simulare și aplicații de luare a deciziilor.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și principiile sistemelor multi-agent.
• Dezvolte agenți capabili de comunicare, coordonare și negociere.
• Implementeze medii distribuite pentru interacțiuni între agenți.
• Aplice învățarea prin întărire și planificare în contextele multi-agent.
• Simuleze comportamente cooperative și competitive ale agenților.
• Proiecteze fluxuri de lucru hibride combinând oameni și agenți inteligenti.

Formatul Cursului

• Prelegeri conduse de instructor și demonstrații live.
• Exerciții practice folosind cadre agente open-source.
• 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 face aranjamente.

Această instruire condusă de instructor (online sau la locație) este adresată profesionalilor financiari de nivel intermediar, analiștilor de risc și inginerilor de IA care doresc să dezvolte și implementeze soluții impulsionate de AI pentru automatizarea financiară și detectarea fraudelor.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul AI-ului în automatizarea financiară și detectarea fraudelor.
• Să construiască modele de IA pentru detectarea tranzacțiilor frauduloase.
• Să folosească învățarea automată pentru evaluarea riscurilor în timp real.
• Să implementeze sisteme de monitorizare financiară alimentate de 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.

Google Antigravity este un mediu de dezvoltare agentică conceput pentru a construi agenți autonomi capabili de planificare, raționament, codificare și acțiune prin intermediul capacităților multimoale ale Gemini 3.

Această instruire live, condusă de instructor (online sau on-site), este destinată profesionalilor tehnicii avansați care doresc să proiecteze, să construiască și să implementeze agenți autonomi folosind Gemini 3 și mediul Antigravity.

La finalizarea acestei instruirile, participanții vor fi pregătiți pentru:

• Construirea fluxurilor de lucru autonome care folosesc Gemini 3 pentru raționament, planificare și execuție.
• Dezvoltarea agenților în Antigravity care pot analiza sarcini, scrie cod și interacționa cu instrumentele disponibile.
• Integrarea agenților controlați de Gemini cu sistemele enterprise și API-urile.
• Optimizarea comportamentului, siguranței și fiabilității agentilor în medii complexe.

Formatul Cursului

• Demonstrații de experți combinate cu discuții interactive.
• Experimentare practică cu dezvoltarea agenților autonomi.
• Implementare practică folosind Antigravity, Gemini 3 și instrumentele cloud de sprijin.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Dacă echipa dumneavoastră necesită comportamente specifice domeniului sau integrări personalizate pentru agenți, vă rugăm să ne contactați pentru a personaliza programul.

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 instruire conducere dată de instructor (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor intermediari de IA și specialistilor în automatizare care doresc să integreze capacitățile agentice în aplicațiile alimentate cu AI.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile agenției de IA și a deciziilor autonome.
• Implementa agenți de AI cu obiective, folosind tehnici de auto-optimizare.
• Integrează colaborarea multi-agentă pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătățește interacțiunea AI-om prin experiențe de utilizator adaptive.
• Implementează modele de IA agentă în aplicații din lumea reală.

Google Antigravity este un mediu de dezvoltare orientat pe agenți, conceput pentru a optimiza fluxurile de lucru ale ingineriei prin automatizarea inteligentă.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la fața locului) este adresată practicanților cu nivel începător care doresc să exploreze principiile de bază ale Antigravity și să înțeleagă cum mediile de codare ghidate de agenți pot crește productivitatea.

La finalizarea acestei instruiră, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze Google Antigravity.
• Să navigheze și să înțeleagă atât Vizualizarea Editorului, cât și Vizualizarea Managerului.
• Să lucreze eficient cu agenți pentru a automatiza sarcini de dezvoltare simple.
• Să folosească Antigravity pentru a genera, rafina și gestiona fișierele proiectului.

Formatul cursului

• Explicații ale instruirii susținute de demonstrații în timp real.
• Exerciții ghidate concentrare pe utilizarea practică a agenților.
• Explorarea practică a caracteristicilor de bază ale Antigravity într-un mediu laborator controlat.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Dacă doriți o versiune adaptată a acestei instruiri, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza un program personalizat.

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.

Această instruire direcționată de instructor (online sau la fața locului) este adresată profesioniștilor cu nivel avansat care doresc să dezvolte și să optimizeze sisteme multi-agent folosind cadre Agentic AI.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Agentic AI în mediile multi-agent.
• Dezvolte agenți AI îndrumători care interacționează autonom.
• Implementeze învățarea prin întărire pentru comportamentul adaptiv al AI-ului.
• Optimizze colaborarea și competiția multi-agent.
• Aplice Agentic AI în robotică, gaming și automatizarea enterprise.

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.

Google Antigravity este o platformă pentru construirea agentilor capabili să interacționeze cu aplicații web, mediile de browser și fluxuri de lucru multi-surface.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este orientată spre profesioniști la nivel intermediu care doresc să construiască, să automatizeze și să testeze fluxuri de lucru bazate pe browser folosind Google Antigravity.

La finalizarea instruirii, participanții vor putea:

• Crea agenti care interacționează cu aplicațiile web într-un mediu de browser.
• Automatiza fluxuri de lucru end-to-end între contexte de browser.
• Validează și depana comportamentul agentilor în mediile drivate de UI.
• Implementa strategii de automatizare cross-surface folosind Antigravity.

Formatul cursului

• Instruire ghidată susținută de demonstrații.
• Activități practice, manuale și exerciții bazate pe scenarii.
• Implementarea fluxurilor de lucru ale agentilor într-un mediu de laborator interactiv.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

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.

Mastra este un cadru care oferă instrumente structurate pentru evaluarea, depanarea și asigurarea fiabilității agentelor IA care funcționează în fluxuri de lucru complexe.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este destinată practicanților de nivel intermediar care doresc să testeze riguros comportamentul agentelor, să îmbunătățească fiabilitatea și să implementeze procese de evaluare măsurabile.

La sfârșitul acestei instruirile, participanții vor putea cu încredere:

• Aplica tehnici de depanare pentru a identifica și corecta problemele de comportament ale agentelor.
• Evalua agentele folosind metrici structurate, baze de referință și scoruri de calitate.
• Implementa instrumente și fluxuri de lucru care urmăresc fiabilitatea, derivația și halucinațiile.
• Proiecta strategii QA care asigură o performanță consistentă și previzibilă a agentelor.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Exerciții practice de depanare și evaluare.
• Analiză live-lab a comportamentelor agentelor folosind instrumente de observabilitate.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Scenarii personalizate de testare a fiabilității și metode QA specifice industriei pot fi aranjate la cerere.

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.

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

Această instruire live condusă de instructor (online sau pe fața locului) este adresată inginerilor de nivel intermediar care doresc să construiască integrări fiabile, sigure și scalabile între agenții Mastra și ecosistemul enterprise mai larg.

Odată ce instruirea este finalizată, participanții vor fi pregătiți să:

• Implementeze integrări bazate pe API între agenții Mastra și serviciile externe.
• Conecteze sistemele de date enterprise și uneltele la fluxurile de lucru automate ale agentilor.
• Aplice cele mai bune practici pentru schimbul sigur de date și autentificare.
• Proiecteze straturi de integrare care să fie scalabile, menținabile și pregătite pentru producție.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Exerciții de inginerie de integrare și API cu participarea practică.
• Implementare live-lab folosind scenarii enterprise din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Scenarii personalizate API, mapări ale sistemelor enterprise sau ateliere de integrare a datelor sunt disponibile la cerere.

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.

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.

Antigravity este un cadru care reprezintă fluxuri de lucru avansate, bazate pe agenți.

Această instruire live, conducată de instructor (online sau în locație), este adresată profesionistilor intermediari și avansați care doresc să verifice, valideze și securizeze outputul produs de agenții AI care lucrează în medii drivate de Antigravity.

La finalizarea acestei instruirilor, participanții vor fi capabili să:

• Evalueze acuratețea și siguranța artefactelor de cod generate de agenți.
• Folosească tehnici structurate pentru a verifica sarcinile executate de agenți.
• Analizeze înregistrările browser-ului și urmele activității agenților cu eficiență.
• Aplice principiile QA și de securitate pentru a asigura fiabilitatea fluxurilor de lucru ale agenților.

Formatul Cursului

• Briefings și discuții tehnice conduse de instructor.
• Exerciții practice concentrate pe verificarea fluxurilor de lucru reale ale agenților.
• Testare și validare hands-on într-un mediu de laborator controlat.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această instruire guvernată de instructor (online sau pe loc) este destinată profesionalilor avansați care doresc să folosească Inteligența Artificială Agentic pentru luarea de decizii în scenarii complexe de afaceri și tehnice.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Înțelege principiile luării de decizii autonome în inteligența artificială.
• Proiecta și implementa agenți AI care funcționează cu intervenția minimă a omului.
• Integra Inteligența Artificială Agentic în fluxuri de automatizare și sisteme de afaceri.
• Optimize procesele decizionale motorizate prin AI pentru eficiență și escalabilitate.
• Asigura conformitatea, securitatea și considerentele etice în autonomia AI.

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

Această instruire condusă de instructor, live (online sau pe loc), se adresează profesioniștilor la nivel avansat care doresc să proiecteze, analizeze și optimizze agenți capabili de a reține memorii, de a se îmbunătăți prin feedback și de a evolua pe o perioadă de operare lungă.

La finalizarea acestui curs, participanții vor dobândi abilitatea de a:

• Proiecta structuri de memorie pe termen lung pentru persistența agentului.
• Implementa bucle eficiente de feedback pentru a modela comportamentul agentului.
• Evaluea traiectoriile de învățare și deriva modelului.
• Integra mecanismele de memorie în ecosisteme complexe cu mai mulți agenți.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

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.

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.

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

Această instruire conducere instructor, live (online sau onsite), este adresată practicanților la nivel intermediu care doresc să proiecteze, să coordoneze și să opereze fluxuri de lucru multi-agent la scară largă.

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

• Proiecta fluxuri de lucru complexe folosind capacitățile de orchestrare ale Mastra.
• Coordonarea mai multor agenți care execută sarcini paralele sau dependente.
• Implementa instrumente de monitorizare și depanare pentru execuția fluxurilor de lucru.
• Optimiza logica de orchestrare pentru fiabilitate, debit și eficiență a automatizării.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Scenarii personalizate de automatizare, integrări enterprise sau modele de flux de lucru pot fi furnizate la cerere.

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.

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.

Mastra este un cadru operațional conceput pentru a facilita implementarea, scalarea și gestionarea ciclului de viață a agentilor AI în medii de producție.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor tehnicii de nivel intermediar și avansat care trebuie să operationalizeze agenți AI în mod sigur și eficient pe sistemele de producție.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi pregătiți pentru a:

• Implementa agenți AI bazat pe Mastra în medii de producție controlate.
• Scalarea agentilor orizontal și vertical folosind primitive native ale platformei.
• Implementa pipeline-uri de observabilitate pentru a urmări comportamentul și performanța agentilor.
• Optimiza configurările de rulare pentru a reduce latenta, costurile și riscurile operaționale.

Formatul Cursului

• Prezentație interactivă și discuții.
• Exerciții practice concentrate pe scenarii reale de implementare.
• Implementare live-lab folosind medii containerizate și orchestrare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Google Antigravity este o platformă centrată pe agenti pentru dezvoltare, utilizată pentru orchestrearea, supervizarea și coordonarea fluxurilor de lucru bazate pe IA.

Această instruire condusă de instructor (online sau in locație) este adresată profesionistelor la nivel mediu care doresc să conceapă, să gestioneze și să optimizze fluxurile de lucru multi-agent în Google Antigravity.

La finalizarea acestei instruirile, participanții vor câștiga abilitatea de a:

• Configura responsabilitățile agenților și piperile de orchestare în interfata Manager.
• Genera și interpreteze artefactele Antigravity, inclusiv listele de sarcini, planurile, jurnalele și înregistrările browser-ului.
• Implementa strategii de verificare pentru a asigura că acțiunile agenților rămân transparente și auditabile.
• Optimiza colaborarea multi-agent pentru sarcinile complexe de dezvoltare și operaționalizare.

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

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

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.

Antigravity este o platformă de dezvoltare concepută pentru a construi aplicații AI-conducute, agent-centrice.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să creeze aplicații din lumea reală folosind agenți AI autonomi în cadrul mediului Antigravity.

După finalizarea acestei instruirile, participanții vor fi pregătiți să:

• Dezvolte aplicații care se bazează pe agenți AI autonomi și coordonați.
• Utilizeze IDE-ul Antigravity, editorul, terminalul și navigatorul pentru dezvoltare de la capăt până la capăt.
• Gestioneze fluxuri de lucru multi-agent cu ajutorul Managerului de Agenți.
• Integreze capacitatea agenților în sisteme software de producție.

Formatul Cursului

• Prezentări integrate cu demonstrații detaliate.
• Practică extensivă și exerciții ghidate.
• Muncă de implementare reală în mediul live Antigravity.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru conținut personalizat aliniat cu stivă de dezvoltare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja o versiune customizată a acestei instruiri.

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.

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 instruire condusă de instrucționist (online sau în locație) este destinată programatorilor intermediari și echipele de inginerie care doresc să construiască sisteme AI scalabile și observabile folosind Mastra.

La finalul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura Mastra și cum se integrează cu LLM-uri și API-uri externe.
• Proiecta și implementa agenți AI și fluxuri de lucru folosind TypeScript.
• Utiliza instrumentele de observabilitate și memorie ale Mastra pentru a monitoriza și îmbunătăți performanța agentului.
• Implementa aplicații AI gata pentru producție folosind funcțiile cadrelui Mastra.

Această atelier de o zi, conceput pentru dezvoltatori, cercetători științifici și entuziaști ai IA, vă va ajuta să înțelegeți și să utilizați puterea sistemelor AI agențiale folosind AutoGen v0.4.

Prin intermediul unui mix de exerciții practice și demonstrații practice, veți învăța cum să construiți, gestionați și implementați aplicații multi-agent alimentate de Modele Lingvistice Mari (LLMs).

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