Formare online AI Agents în Moldova

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

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek AI.
• Integreze DeepSeek în agenți AI pentru luarea de decizii și automatizare.
• Aplice tehnici de învățare prin întărire pentru antrenarea sistemelor autonome.
• Implementeze agenți autonomi alimentați de AI în medii din lumea reală.

Agenții autonomi AI sunt integrați cu rapiditate în procesele de luare a deciziilor din sectoare precum apărare, asistență medicală, finanțe și infrastructură. Pe măsură ce aceste sisteme dobândesc o independență și o autonomie mai mari, este necesar în mod urgent un cadru etic robust, mecanisme de guvernanță și o supraveghere reglementativă pentru a ghida proiectarea și implementarea lor.

Această formare în direct, condusă de un instrutor (online sau la fața locului), se adresează specialiștilor avansați care doresc să exploreze implicațiile etice, sociale și reglementative ale implementării agenților autonomi AI în medii reale.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili:

• Să analizeze riscurile etice și dilemele morale asociate agenților autonomi AI.
• Să evalueze cadrele de guvernanță și modelele reglementative relevante pentru implementarea AI cu mize ridicate.
• Să aprecieze mecanismele de răspundere, explicabilitate și transparență în sistemele autonome.
• Să dezvolte strategii pentru alinierea comportamentului agenților AI cu valorile juridice, etice și sociale.

Formatul Cursului

• Prezentări interactive și discuții.
• Studii de caz și simulări de roluri.
• Ananaliză practică a modelelor de guvernanță și a cadrelor etice.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Automatizarea alimentată de IA combină flexibilitatea platformelor fără cod cu inteligența modelelor de limbaj de mari dimensiuni și a agenților autonomi pentru a crea sisteme inteligente și scalabile.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să construiască și să optimizeze fluxuri de automatizare îmbunătățite cu capacități de luare a deciziilor, orchestrării și auto-executare bazate pe IA.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru de automatizare fără cod îmbunătățite de interpretarea și răspunsurile IA.
• Utiliza înlănțuirea prompturilor, declanșatoare webhook și API-uri pentru a construi fluxuri logice scalabile.
• Crea aplicații inteligente care conectează servicii și interpretează date în mod autonom.
• Înțelege, proiecta și implementa agenți IA capabili să planifice și să execute acțiuni orientate spre obiective.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această formare live, condusă de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI cu experiență intermediară, specialiștilor în securitate și ofițerilor de conformitate care doresc să proiecteze și să implementeze agenți AI securizați, abordând în același timp aspectele etice și robustitatea.

La finalizarea acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• înțeleagă riscurile de securitate și provocările etice în dezvoltarea agenților AI;
• implementeze principii de design orientate spre securitate pentru modelele AI;
• aplice tehnici de robustitate adversă pentru a preveni atacurile asupra agenților AI;
• asigure conformitatea cu ghidurile etice pentru AI și standardele de reglementare.

Agenti ușori și de margine este un curs practic axat pe implementarea sarcinilor agențiale de inteligență artificială pe dispozitive cu resurse limitate. Participanții învață să construiască, să optimizeze și să gestioneze agenți ușori capabili să efectueze raționament și inferență locală, îmbunătățind viteza, confidențialitatea și fiabilitatea în medii distribuite. Cursul pune accent pe optimizarea performanței, proiectarea cu latență redusă și integrarea hardware-software.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizeze sisteme agențiale pe dispozitive folosind Python și framework-uri de IA de margine.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și provocările de a rula IA agențială pe dispozitive de margine.
• Să proiecteze bucle agențiale ușoare adecvate pentru medii cu resurse limitate.
• Să implementeze inferență locală folosind TensorFlow Lite, PyTorch Mobile și ONNX.
• Să integreze agenți cu senzori, actuatoare și platforme IoT.
• Să optimizeze performanța, consumul de energie și latența pentru funcționare în timp real.

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor AI de nivel intermediar și avansat, cercetătorilor și inginerilor multimedia care doresc să construiască agenți AI capabili să înțeleagă și să genereze conținut multi-modal.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

Această formare live, condusă de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și designerilor de nivel de începător până la nivel intermediar, care doresc să înțeleagă și să construiască asistenți personali cu inteligență artificială pentru diverse cazuri de utilizare.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• să înțeleagă principiile de bază ale asistenților personali cu inteligență artificială;
• să învețe fundamentele integrării modelelor de limbaj cu asistenții inteligenți;
• să construiască și să personalizeze un asistent personal utilizând cadre și instrumente de AI;
• să implementeze asistenți personali pentru aplicații în lumea reală din diferite industrii.

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și capacitățile modelelor LLM open-source.
• Personaliza și ajusta modelele LLM pentru cazuri de utilizare în întreprinderi.
• Implementa agenți AI folosind LangChain și Hugging Face.
• Integra agenți alimentați de LLM în fluxurile de lucru ale afacerii.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de robotică de nivel avansat, cercetătorilor în AI și specialiștilor în automatizare care doresc să dezvolte sisteme robotice autonome bazate pe AI pentru sarcini complexe și colaborare uman-AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul agenților AI în luarea de decizii și automatizarea robotică.
• Implementa navigație și evitarea obstacolelor bazate pe AI.
• Dezvolta sisteme robotice de colaborare uman-AI.
• Implementa sisteme de percepție și control bazate pe AI în roboți.

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

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

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

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

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Această formare practică, susținută de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este adresată profesioniștilor din domeniul finanțelor de nivel intermediar, analiștilor de risc și inginerilor de AI care doresc să dezvolte și să implementeze soluții bazate pe AI pentru automatizarea financiară și detectarea fraudelor.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul AI în automatizarea financiară și în detectarea fraudelor.
• Construiască modele AI pentru detectarea tranzacțiilor frauduloase.
• Folosească învățarea masină pentru evaluarea riscurilor în timp real.
• Implementeze sisteme de monitorizare financiară alimentate cu AI.

Această formare live, condusă de un instrutor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează specialiștilor în asistență clienți cu nivel de la începător la intermediar, dezvoltatorilor de chatboturi și echipelor de automatizare care doresc să implementeze soluții bazate pe inteligență artificială pentru sprijinul clienților și automatizarea serviciilor.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• înțeleagă fundamentele asistenței la clienți bazate pe inteligență artificială;
• dezvolte și integreze chatboturi AI pentru gestionarea interogărilor clienților;
• folosească NLP (procesarea limbajului natural) și învățarea automată (machine learning) pentru a îmbunătăți interacțiunea cu chatboturile;
• implanteze agenți AI în aplicații reale de asistență la clienți.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul sănătății și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să implementeze soluții de sănătate bazate pe AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul agenților AI în sănătate și diagnosticare.
• Să dezvolte modele AI pentru analiza imaginilor medicale și diagnosticarea predictivă.
• Să integreze AI cu sistemele de înregistrări electronice de sănătate (EHR) și fluxurile de lucru clinice.
• Să asigure conformitatea cu reglementările din domeniul sănătății și practicile etice ale AI.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor AI de nivel începător până la intermediar și designerilor UI/UX care doresc să învețe cum să construiască, să optimizeze și să implementeze asistenți virtuali alimentați de AI.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

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

Mistral AI este o familie puternică de modele AI de surse deschise și pregătite pentru utilizare în mediul de enterprise, destinate aplicațiilor de limbaj, multimodale și agențice.

Această instruire live, condusă de un instructor (online sau la fața locului), este menită pentru profesioniști cu un nivel intermediar până la avansat, care doresc să construiască, să implementeze și să gestioneze agenți AI folosind modelele Medium 3, Le Chat Enterprise și Devstral de la Mistral.

La finalul acestei instruirii, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și capacitățile Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise și Devstral.
• Concepe și implementeze agenți AI care valorifică modelele Mistral pentru cazuri de utilizare în enterprise și pentru dezvoltatori.
• Integreze sisteme de codificare, conectori și datele de enterprise în fluxurile de lucru ale agenților.
• Optimizeze performanța, costurile și conformitatea pentru agenții propulsați de Mistral.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și discuții.
• Număr mare de exerciții și practică.
• Implementare practică 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 detaliile.

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

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

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

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

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice de programare și demonstrații live.
• Proiecte practice de construire a fluxurilor de lucru agențiale de la un capăt la altul.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

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

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această formare live, condusă de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), se adresează profesioniștilor avansați care doresc să stăpânească tehniciile de implementare și gestionare a agenților de IA în mediile de producție.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Concepă și implementeze pipeline-uri scalabile de implementare a IA.
• Utilizeze instrumente precum Docker și Kubernetes pentru containerizarea și orkestrarea agenților de IA.
• Monitorizeze și optimizeze agenții de IA în mediile de producție.
• Implementeze fluxuri CI/CD pentru implementarea agenților de IA.
• Asigure conformitatea cu cerințele de securitate și guvernanța datelor.

Această formare practică, condusă de un instrutor, în Moldova (online sau prezențial), este destinată profesioniștilor avansați în IA care doresc să stăpânească tehnici de învățare prin întărire și să le implementeze pentru antrenarea agenților IA în rezolvarea problemelor complexe.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale învățării prin întărire și a Proceselor Decizionale Markov (MDP).
• Projeteze și implementeze algoritmi RL, precum Q-Learning, SARSA și Rețele Profunde Q (DQN).
• Utilizeze framework-uri precum OpenAI Gym și biblioteci RL pentru aplicații practice.
• Antreneze agenți IA pentru a rezolva probleme reale de luare a deciziilor în mai multe etape.
• Afronteze provocări precum compromisul explorare-exploatare și convergența în antrenamentul RL.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor AI de nivel intermediar și specialiștilor în automatizare care doresc să integreze capabilități agentice în aplicațiile bazate pe AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI-ului agentic și ale luării de decizii autonome.
• Implementa agenți AI orientați pe obiective cu tehnici de auto-optimizare.
• Integra colaborarea multi-agent pentru rezolvarea problemelor complexe.
• Îmbunătăți interacțiunea dintre AI și om prin experiențe utilizator adaptive.
• Implementa modele AI agentice în aplicații din lumea reală.

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

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile arhitecturilor sistemelor multi-agent.
• Implementeze strategii de comunicare, coordonare și luare a deciziilor în MAS.
• Aplice teoria jocurilor pentru a modela interacțiunile agenților și a rezolva conflicte.
• Folosească framework-uri precum JADE pentru a crea soluții MAS scalabile.
• Abordeze provocări precum scalabilitatea, încrederea și comportamentul emergent în MAS.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să dezvolte și să optimizeze sisteme multi-agent folosind framework-uri Agentic AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Agentic AI în medii multi-agent.
• Dezvolta agenți direcționați de AI care interacționează autonom.
• Implementa învățarea prin întărire pentru comportament adaptiv al AI.
• Optimiza colaborarea și competiția în sisteme multi-agent.
• Aplica Agentic AI în robotică, gaming și automatizare de întreprindere.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de afaceri de nivel intermediar, dezvoltatorilor RPA și profesioniștilor din domeniul AI care doresc să valorifice puterea agenților AI pentru automatizarea proceselor de afaceri.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

Vertex AI Agent Builder este un mediu fără cod/cu puțin cod pentru crearea de agenți fundamentați care combină modele generative cu generarea augmentată prin recuperare (RAG), permițând echipelor să construiască rapid agenți care folosesc datele enterprise și căutarea pentru a oferi răspunsuri precise și conștiente de context.

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

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru ale agenților fundamentați folosind Agent Builder.
• Implementa pipeline-uri RAG cu căutare și depozite vectoriale.
• Integra surse de date enterprise în siguranță pentru recuperare.
• Evalua și itera comportamentul agenților folosind teste și metrici.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor de jocuri de nivel intermediar și pasionaților de AI care doresc să integreze eficient agenți AI în aplicațiile de gaming.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

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

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile luării deciziilor autonome în AI.
• Să proiecteze și să implementeze agenți AI care funcționează cu o intervenție umană minimă.
• Să integreze Agentic AI în fluxurile de lucru de automatizare și sistemele de afaceri.
• Să optimizeze procesele de decizie bazate pe AI pentru eficiență și scalabilitate.
• Să asigure conformitatea, securitatea și considerațiile etice în autonomia AI.

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

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

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

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

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Această formare live, condusă de un instructor, în Moldova (online sau prezențial), este adresată profesionalilor începători care doresc să înțeleagă modul de funcționare al agentic AI și să-și construiască propriile sisteme de chatbot interactiv.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele agentic AI și aplicațiile acestora.
• Să exploreze principiile procesării limbajului natural (NLP).
• Să proiecteze un flux conversațional pentru un chatbot.
• Să dezvolte un chatbot funcțional folosind Python și instrumente conexe.
• Să implementeze chatbotul pentru a interacționa cu utilizatori reali.

Această formare condusă de un instructor, în direct în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă și să creeze agenți AI simpli pentru aplicații din lumea reală.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

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

Acest training live, condus de instructor, din Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător / intermediar și practicienilor în cloud care doresc să utilizeze Alibaba Cloud pentru a construi agenți AI capabili să automatizeze sarcini, să răspundă la întrebări și să se conecteze la sistemele de business.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să înțeleagă arhitectura unui agent AI pe Alibaba Cloud, să construiască un flux de lucru simplu pentru un agent, să conecteze un agent la cunoștințele și instrumentele enterprise, să implementeze și să monitorizeze un agent într-un mediu cloud.

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

Acest seminar practic avansat este destinat inginerilor de software, arhitecților, liderilor tehnici, managerilor de inginerie și echipelor de livrare care doresc să înțeleagă cum Inteligența Artificială poate accelera întregul ciclu de livrare a software-ului, de la analiza cerințelor până la codul gata de producție.

Acest curs live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor și profesioniștilor tehnici de nivel începător / intermediar / avansat care doresc să utilizeze Microsoft Azure pentru a construi, testa și implementa agenți IA destinați aplicațiilor de afaceri.

La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să: înțeleagă arhitectura unui agent IA pe Azure, să creeze și să configureze un agent funcțional, să conecteze agenții la sursele de cunoștințe ale afacerii, să evalueze și să pregătească agenții pentru implementare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de software și echipelor DevOps care doresc să folosească OpenAI Codex CLI pentru a automatiza sarcini de codare, a revizui cod și a rula fluxuri de lucru multi-etape din terminal.

La finalul acestui training, participanții vor putea instala și configura Codex CLI, executa sarcini prin prompturi în limbaj natural, gestiona modurile de aprobare și integra cu Git și pipeline-uri CI.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească Modul Agent al GitHub Copilot pentru a construi funcționalități în mod autonom, a rula teste și a gestiona sarcini de codare mai mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea activa Modul Agent, să planifice și să itereze în cadrul ciclului agent, să execute comenzi de terminal și să implementeze guvernanța întreprinderii.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și liderilor care doresc să folosească Cursor pentru a construi funcționalități mai rapid, a refactoriza pe fișiere și a gestiona fluxurile de lucru AI la nivel de echipă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea naviga folosind Composer și modul agent, ținti codul cu chat contextual, implementa spații de lucru pentru echipe și integra Cursor cu controlul versiunilor.

Această formare practică, condusă de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de software și inginerilor AI care doresc să utilizeze DeepSeek Harness pentru a construi, opera și extinde agenți AI pentru codificare.

Această formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului), este destinată arhitecților de soluții de nivel intermediar, inginerilor AI, dezvoltatorilor și echipelor de produse tehnice care doresc să utilizeze Tencent ADP pentru a construi agenți AI enterprise cu RAG, automatizarea fluxurilor de lucru și mecanisme de control operațional.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: proiecteze agenți bazați pe ADP, să creeze pipeline-uri de cunoștințe, să orchestreze fluxuri de lucru și tipare multi-agenți, precum și să aplice mecanisme de control pentru producție.

Această formare live, condusă de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și specialistelor tehnice de nivel începător, intermediar sau avansat, care doresc să utilizeze Google Cloud pentru a construi agenți AI capabili să automatizeze sarcinile, să utilizeze instrumente și să lucreze cu datele de afaceri.

La finalizarea acestei formări, participanții vor putea: explica conceptele agenților AI, construi agenți cu Vertex AI, conecta agenții la instrumente și date externe, și implementa agenți pentru cazuri de utilizare în afaceri.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor și profesioniștilor DevOps care doresc să utilizeze Hermes Agent pentru automatizarea sarcinilor de dezvoltare, gestionarea infrastructurii și construirea fluxurilor de lucru AI persistente.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să instaleze și configureze Hermes Agent, să interacționeze cu acesta pe multiple platforme, să utilizeze peste 40 de instrumente integrate și să îl deploy-uiească pe diverse backend-uri.

Acest training live, condus de un instructor, disponibil în Moldova (online sau on-site), se adresează utilizatorilor de afaceri, echipelor operaționale și profesioniștilor tehnic care doresc să utilizeze Hermes Agent pentru a automatiza munca, a crea procese reutilizabile bazate pe AI și a îmbunătăți productivitatea echipei.

Până la finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: explice noțiuni de bază despre Hermes Agent, să configureze și să utilizeze funcțiile principale, să construiască fluxuri de lucru practice și să aplice practici operaționale corecte.

Această formare live, condusă de un instrutor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Hermes Agent pentru proiectarea și rularea fluxurilor de lucru locale și sigure pentru asistență la codificare.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să: explice conceptele Hermes Agent, să configureze medii locale sigure pentru agenți, să construiască fluxuri de lucru practice de codificare și să aplice controale de siguranță și guvernanță.

Acest training live, predat de un instructor în Moldova (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor și echipelor tehnice care doresc să utilizeze Ollama și modelele deschise pentru a construi și implementa soluții AI agentic private pe infrastructura internă.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: instaleze și configureze Ollama, evalueze și ruleze modele deschise local, creeze fluxuri de lucru simple agentic și bazate pe recuperare, precum și să aplice controale de securitate și guvernanță pentru medii reglementate.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor backend care doresc să construiască servere de instrumente compatibile cu MCP și să le integreze cu clienții agenți.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea implementa servere MCP, să le conecteze la Claude Code și OpenClaude, să comute între transporturi și să mențină un registru intern de instrumente.

Acest training live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor în domeniul AI de nivel începător / intermediar / avansat care doresc să utilizeze MCP pentru a conecta asistenții AI cu instrumente externe, date și servicii enterprise.

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

Acest curs live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și echipelor tehnice cu nivel începător până la intermediar, care doresc să utilizeze API-urile OpenAI pentru a construi agenți IA capabili să raționeze, să utilizeze instrumente și să îndeplinească sarcini complexe, în mai mulți pași.

Până la finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să: proiecteze fluxuri de lucru pentru agenți, să conecteze instrumente și date externe, să gestioneze contextul și răspunsurile, și să testeze agenții pentru utilizări în afaceri.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și profesioniștilor tehnici de nivel intermediar / avansat care doresc să folosească OpenClaw pentru a construi și a rula agenți practici de IA care automatizează munca prin integrarea chat-ului și a uneltelor.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: instaleze și configureze OpenClaw, conecteze un furnizor de LLM, folosească și adapteze abilități pentru automatizare și aplice bariere de protecție de bază și practici operaționale.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor senior care doresc să folosească Pi pentru a construi fluxuri de lucru personalizabile și ușoare ale agenților pentru terminal.

La finalul acestui training, participanții vor putea instala Pi, să-l extindă cu abilități TypeScript, să adapteze fluxurile de lucru la standardele echipei și să partajeze extensii prin npm.

Acest curs live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Pi Coding Agent pentru a genera cod, a revizui modificările și a optimiza fluxurile de lucru bazate pe terminal.

La finalul acestui curs, participanții vor fi capabili să explice conceptele Pi Coding Agent, să configureze și să folosească instrumentul eficient, să îl aplice la sarcini practice de codare și să adopte fluxuri de lucru sigure pentru echipă.