Large Language Models (LLMs) Formare în Chisinau

Această formare condusă de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor din managementul superior care doresc să înțeleagă ce sunt LLMs, să exploreze impactul lor potențial asupra operațiunilor de afaceri și să evalueze utilizările practice ale instrumentelor de AI, cum ar fi ChatGPT, Microsoft Copilot sau Grok, pentru sarcini din lumea reală, cum ar fi crearea de conținut, rezumarea datelor și sprijinirea deciziilor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă ce sunt LLMs și cum funcționează instrumente precum ChatGPT și Copilot.
• Să utilizeze tehnici de promptare pentru a obține rezultate practice și fiabile de la LLMs.
• Să evalueze cazuri reale de utilizare, cum ar fi redactarea de emailuri, rezumarea documentelor și automatizarea productivității.
• Să identifice oportunități de investiție și aplicații strategice pentru adoptarea AI.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat echipelor de management senior care doresc să înțeleagă valoarea strategică a LLM-urilor și a instrumentelor de AI pentru întreprinderi. Participanții vor explora cum să integreze aceste instrumente în fluxurile de lucru de nivel înalt, să elaboreze prompturi mai bune și să evalueze oportunitățile de creștere a productivității și a ROI-ului prin adoptarea AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege cum funcționează LLM-urile și cum le aplică instrumente precum ChatGPT și Copilot.
• Folosi interacțiuni bazate pe prompturi pentru a automatiza și accelera sarcini.
• Aplica instrumente de AI în scenarii reale, cum ar fi redactarea de emailuri, sumarizarea de rapoarte și revizuirea de acorduri.
• Evalua beneficiile strategice, limitările și considerațiile de licențiere pentru adoptarea LLM-urilor.

Această instruire condusă de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului) este destinată cercetătorilor AI, oamenilor de știință de date și dezvoltatorilor de nivel intermediar până la avansat, care doresc să înțeleagă, să ajusteze și să implementeze Modelele de Limbaj de Mare Amploare ale Meta AI pentru diverse aplicații NLP.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și funcționarea Modelelor de Limbaj de Mare Amploare ale Meta AI.
• Să configureze și să ajusteze Modelele de Limbaj de Mare Amploare Meta AI pentru cazuri de utilizare specifice.
• Să implementeze aplicații bazate pe LLM, cum ar fi rezumarea textului, roboți de conversație și analiza sentimentelor.
• Să optimizeze și să implementeze eficient modele de limbaj de mare amploare.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar în domeniul AI, analiștilor de afaceri și liderilor tehnologici care doresc să înțeleagă principiile inteligenței artificiale generative și aplicațiile LLMs în mediul de afaceri. Participanții vor învăța despre transformatori, inginerie a prompturilor și considerente etice în implementarea acestor modele pentru soluții din lumea reală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile de bază ale inteligenței artificiale generative și ale modelelor de limbaj de mare amploare.
• Implementa și ajusta LLMs pentru aplicații specifice de afaceri.
• Aplica tehnici de inginerie a prompturilor pentru a obține rezultate optime ale modelelor.
• Recunoaște considerentele etice și gestionează riscurile în implementarea LLMs.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau onsite), este destinat profesioniștilor din domeniul inteligenței artificiale și eticienților, oamenilor de știință și inginerilor de date, precum și factorilor de decizie și părților interesate care doresc să înțeleagă și să navigheze în peisajul etic al LLMs.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Identifice problemele și provocările etice asociate cu LLMs.
• Aplice cadre și principii etice în implementarea LLMs.
• Evalueze impactul social al LLMs și să mitigeze riscurile potențiale.
• Dezvolte strategii pentru dezvoltarea și utilizarea responsabilă a inteligenței artificiale.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau onsite), este destinat practicienilor NLP și oamenilor de știință de date de nivel intermediar, creatorilor de conținut și traducătorilor, precum și afacerilor globale care doresc să utilizeze LLM-uri pentru traducerea limbilor și crearea de conținut multilingv.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile învățării și traducerii cross-linguale cu LLM-uri.
• Să implementeze LLM-uri pentru traducerea conținutului între diverse limbi.
• Să creeze și să gestioneze seturi de date multilingve pentru antrenarea LLM-urilor.
• Să dezvolte strategii pentru menținerea consistenței și calității în traducere.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat analiștilor financiari de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și profesioniștilor din investiții care doresc să utilizeze LLMs pentru analiza și prezicerea pieței financiare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă aplicarea LLMs în analiza pieței financiare.
• Să utilizeze LLMs pentru a procesa știri financiare, rapoarte și date pentru a obține informații despre piață.
• Să dezvolte modele predictive pentru prețurile acțiunilor, tendințele pieței și indicatorii economici.
• Să integreze informațiile generate de LLMs în procesele de luare a deciziilor de investiții.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și cercetătorilor de mediu de nivel intermediar, analiștilor de date, factorilor de decizie și susținătorilor de mediu care doresc să utilizeze LLMs pentru modelarea și analiza mediului.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege aplicarea LLMs în știința mediului.
• Utiliza LLMs pentru a analiza și modela date de mediu.
• Interpreta rezultatele LLMs pentru evaluări de impact asupra mediului.
• Comunica eficient concluziile pentru a informa politicile și eforturile de conservare.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar de VR și AR, designerilor de jocuri și inginerilor de AI care doresc să integreze LLM-uri în aplicațiile VR și AR pentru a crea medii mai captivante și reactive.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul LLM-urilor în crearea de experiențe imersive de VR și AR.
• Dezvolta aplicații VR și AR care utilizează LLM-uri pentru dialoguri interactive și crearea de conținut.
• Integra LLM-uri cu instrumente de dezvoltare VR și AR pentru o angajare sporită a utilizatorilor.
• Aplica cele mai bune practici pentru proiectarea de narative și interacțiuni conduse de AI în spații virtuale.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor de software de nivel intermediar care doresc să aplice Modele de Limbaj de Mare Amploare (LLM) la date multimodale pentru aplicații avansate de AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile învățării multimodale cu LLM.
• Implementa LLM pentru a procesa și analiza date text, imagine și audio.
• Dezvolta aplicații care valorifică punctele forte ale integrării datelor multimodale.
• Evalua performanța sistemelor LLM multimodale.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de securitate cibernetică și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze LLMs pentru îmbunătățirea măsurilor de securitate cibernetică și a inteligenței de amenințare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul LLMs în securitatea cibernetică.
• Implementa LLMs pentru detectarea și analiza amenințărilor.
• Utiliza LLMs pentru automatizarea și răspunsul la securitate.
• Integra LLMs cu infrastructura de securitate existentă.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și analiștilor de afaceri de nivel intermediar care doresc să utilizeze modele lingvistice mari (LLMs) pentru a prognoza tendințe și comportamente în diverse industrii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale LLMs și rolul lor în analiza predictivă.
• Implementa LLMs pentru a analiza și prognoza date în diverse industrii.
• Evalua eficiența modelelor predictive folosind LLMs.
• Integra LLMs în fluxurile existente de procesare a datelor.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau onsite), este destinat data scientist-ilor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere completă și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea prin Întărire (RL).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege componentele și funcționalitatea modelelor transformer.
• Optimiza și ajusta LLMs pentru sarcini și aplicații specifice.
• Înțelege principiile și metodologiile de bază ale învățării prin întărire.
• Învață cum tehnicile de învățare prin întărire pot îmbunătăți performanța LLMs.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat creatorilor de conținut de nivel intermediar, marketerilor și tehnologilor educaționali care doresc să valorifice puterea LLMs pentru a genera conținut de înaltă calitate, divers și captivant în diverse domenii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă capacitățile LLMs și aplicarea lor în generarea de conținut.
• Configureze și utilizeze LLMs pentru a genera diverse tipuri de conținut.
• Aplice cele mai bune practici pentru promptare și ajustare fină a LLMs pentru a produce rezultate dorite.
• Evalueze calitatea conținutului generat de AI și să îl rafineze pentru audiențe specifice.
• Exploreze tehnici avansate pentru generarea de conținut creativ și multimodal cu LLMs.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat educatorilor, profesioniștilor din domeniul EdTech și cercetătorilor cu niveluri variate de experiență și expertiză care doresc să utilizeze LLMs pentru a crea experiențe educaționale personalizate.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și capacitățile LLMs.
• Identifice oportunități de personalizare în conținutul educațional folosind LLMs.
• Proiecteze platforme de învățare adaptivă care utilizează LLMs pentru personalizarea conținutului.
• Implementeze strategii bazate pe LLMs pentru a sprijini implicarea studenților și rezultatele învățării.
• Evalueze eficacitatea LLMs în mediile educaționale și să ia decizii bazate pe date pentru

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau onsite), este destinat practicienilor de nivel intermediar în domeniul ML și dezvoltatorilor de AI care doresc să ajusteze și să implementeze modele cu greutăți deschise precum LLaMA, Mistral și Qwen pentru aplicații de afaceri sau interne specifice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă ecosistemul și diferențele dintre modelele open-source LLM.
• Să pregătească seturi de date și configurații de fine-tuning pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Să execute pipeline-uri de fine-tuning folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Să evalueze, să salveze și să implementeze modele ajustate în medii sigure.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de software și oamenilor de știință de date de la nivel începător până la intermediar, care doresc să implementeze LLM-uri în sisteme de recunoaștere și sinteză vocală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege rolul LLM-urilor în tehnologiile vocale.
• Implementa LLM-uri pentru recunoașterea precisă a vorbirii și sinteza vocală naturală.
• Integra LLM-uri cu motoare de recunoaștere vocală și sintetizatoare de vorbire.
• Evalua și îmbunătăți performanța sistemelor vocale folosind LLM-uri.
• Să fie la curent cu tendințele actuale și direcțiile viitoare în tehnologiile vocale.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor din domeniul suportului clienți și IT de la nivel începător până la intermediar, care doresc să implementeze LLMs pentru a crea roboți de suport clienți responsivi și inteligenți.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele fundamentale și arhitectura Modelelor Lingvistice Mari (LLMs).
• Să proiecteze și să integreze LLMs în sistemele de suport clienți.
• Să îmbunătățească responsivitatea și experiența utilizatorului roboților de conversație.
• Să abordeze considerațiile etice și să asigure conformitatea cu standardele industriale.
• Să implementeze și să mențină un robot de conversație bazat pe LLM pentru aplicații din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat data scientist-ilor și inginerilor de AI de nivel intermediar care doresc să ajusteze modelele lingvistice mari într-un mod mai accesibil și eficient, folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele abordărilor de fine-tuning eficient de parametri.
• Să implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
• Să compare performanța și compromisurile de cost ale metodelor PEFT față de fine-tuning complet.
• Să implementeze și să scaleze modelele LLM ajustate cu cerințe reduse de calcul și stocare.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau onsite), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de IA și oamenilor de știință de date care doresc să învețe cum să utilizeze QLoRA pentru a ajusta eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLMs.
• Să implementeze QLoRA în fine-tuning-ul modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice domeniului.
• Să optimizeze performanța fine-tuning-ului pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
• Să implementeze și să evalueze modele ajustate în aplicații din lumea reală în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul datelor și marketingului de nivel intermediar care doresc să aplice LLMs pentru a analiza și interpreta sentimentele publice din diverse surse de text, cum ar fi postări pe rețelele de socializare, recenzii de produse și feedback-ul clienților.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile analizei sentimentelor și aplicarea acestora folosind LLMs.
• Pregăti și prelucra seturi de date pentru analiza sentimentelor.
• Antrena și ajusta LLMs pentru a reflecta cu acuratețe sentimentele din text.
• Analiza sentimentelor în timp real din rețelele de socializare și alte surse de text.
• Integra concluziile analizei sentimentelor în strategiile de afaceri și procesele de luare a deciziilor.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de software de nivel intermediar și scriitorilor tehnici care doresc să utilizeze LLMs pentru a-și optimiza fluxul de lucru de codare și pentru a crea documentații detaliate și cuprinzătoare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul LLMs în automatizarea generării codului și a documentației software.
• Utilizeze LLMs pentru a crea fragmente de cod și documentație precise și eficiente.
• Integreze LLMs în ciclul de viață al dezvoltării software pentru o productivitate sporită.
• Mențină standarde înalte de calitate a documentației folosind instrumente automate.
• Abordeze considerațiile etice și cele mai bune practici pentru utilizarea AI în dezvoltarea software.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau onsite), este destinat profesioniștilor și analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să valorifice puterea LLMs-urilor pentru a extrage informații utile în afaceri.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază și aplicațiile LLMs-urilor în contextul inteligenței afacerilor.
• Aplica LLMs-uri pentru a analiza seturi mari de date și a extrage informații semnificative.
• Integra analizele bazate pe LLMs în procesele de luare a deciziilor strategice de afaceri.
• Evalua considerentele etice și cele mai bune practici pentru utilizarea LLMs-urilor în afaceri.
• Anticipa tendințele viitoare în domeniul IA și a se pregăti pentru evoluția continuă a inteligenței afacerilor.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar până la avansat care doresc să stăpânească LlamaIndex pentru dezvoltarea de aplicații inovatoare alimentate de LLM.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să utilizeze LlamaIndex împreună cu LLM-uri.
• Să indexeze și să interogheze seturi de date personalizate folosind LlamaIndex pentru a îmbunătăți funcționalitatea LLM-urilor.
• Să proiecteze și să dezvolte aplicații sofisticate care utilizează LlamaIndex și LLM-uri.
• Să înțeleagă și să aplice cele mai bune practici pentru lucrul cu LLM-uri și LlamaIndex.
• Să navigheze prin considerațiile etice implicate în implementarea aplicațiilor alimentate de LLM.

Această formare condusă de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului) este destinată cercetătorilor în IA de nivel intermediar, profesioniștilor în învățarea automată și oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze LlamaIndex pentru a îmbunătăți capacitățile modelelor de IA, făcându-le mai precise și mai fiabile pentru diverse aplicații.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege principiile și componentele LlamaIndex.
• Ingera și structura date pentru utilizarea cu LLMs.
• Implementa augmentarea contextului pentru a îmbunătăți performanța modelelor de IA.
• Integra LlamaIndex în sistemele și fluxurile de lucru existente de IA.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să exploateze puterea ingineriei prompt și a învățării few-shot pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile ingineriei prompt și ale învățării few-shot.
• Să proiecteze prompturi eficiente pentru diverse sarcini NLP.
• Să utilizeze tehnici few-shot pentru a adapta LLM-uri cu un minim de date.
• Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.

Acest training, condus de un instructor (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel avansat, specialiștilor în IA și responsabililor de localizare care doresc să implementeze sisteme bazate pe modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) pentru traducere automată, evaluare a calității și guvernanță la nivel de întreprindere.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască fluxuri de localizare de nivel enterprise LLM, integrând modele deschise și proprietare.
• Să implementeze fluxuri de lucru automate pentru asigurarea calității și metrici de calitate pentru consistența traducerilor.
• Să stabilească cadre de guvernanță și aprobare pentru producția de conținut multilingv.
• Să implementeze sisteme de localizare scalabile și auditabile, bazate pe LLM, în medii securizate.

AI pentru SQL este aplicarea inteligenței artificiale și a modelelor de limbaj de mare amploare (LLM) pentru a automatiza, optimiza și îmbunătăți modul în care interogările SQL sunt generate, executate și interpretate în mediile de date enterprise.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau onsite), este destinată inginerilor de date de nivel intermediar și liderilor tehnici care doresc să integreze capacități AI în fluxurile de lucru SQL pentru a permite interogări în limbaj natural, optimizare inteligentă și analiză automată a datelor.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Integra modele LLM precum GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen și Mistral în mediile SQL.
• Construi pipeline-uri de conversie din limbaj natural în SQL pentru acces conversațional la date.
• Implementa optimizare și detectare de erori bazate pe AI în interogări.
• Proiecta fluxuri de lucru AI-SQL sigure și auditabile pentru utilizare enterprise.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM cu mai mulți actori și stare persistentă, ca grafuri componibile cu control asupra execuției.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții financiare bazate pe LangGraph, respectând regulile de guvernanță, observabilitate și conformitate.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru LangGraph specifice finanțelor, aliniate la cerințele de reglementare și audit.
• Integra standarde și ontologii de date financiare în starea grafului și instrumentele aferente.
• Implementa controale de fiabilitate, siguranță și implicare umană pentru procese critice.
• Deploy, monitoriza și optimiza sisteme LangGraph pentru performanță, cost și SLA-uri.

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.

Vertex AI oferă instrumente puternice pentru construirea fluxurilor de lucru multimodale LLM care integrează date text, audio și imagini într-un singur pipeline. Cu suport pentru ferestre de context lungi și parametri Gemini API, permite aplicații avansate în planificare, raționament și inteligență cross-modală.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să construiască și să optimizeze fluxuri de lucru AI multimodale în Vertex AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze modele Gemini pentru intrări și ieșiri multimodale.
• Să implementeze fluxuri de lucru cu context lung pentru raționament complex.
• Să proiecteze pipeline-uri care integrează analiza textului, audio și imaginilor.
• Să optimizeze parametrii Gemini API pentru performanță și eficiență costurilor.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu fluxuri de lucru multimodale.
• Exerciții bazate pe proiecte pentru cazuri de utilizare aplicate multimodale.

Opțiuni 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 cu stare, multi-actor, alimentate de LLM-uri, cu un control precis asupra căilor de execuție și al păstrării stării. În domeniul sănătății, aceste capabilități sunt cruciale pentru conformitate, interoperabilitate și construirea sistemelor de sprijin în luarea deciziilor care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze soluții bazate pe LangGraph în domeniul sănătății, abordând în același timp provocările reglementare, etice și operaționale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru specifice sănătății folosind LangGraph, având în vedere conformitatea și auditabilitatea.
• Integra aplicații LangGraph cu ontologii și standarde medicale (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplica cele mai bune practici pentru fiabilitate, urmărire și explicabilitate în medii sensibile.
• Implementa, monitoriza și valida aplicații LangGraph în setări de producție din domeniul sănătății.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice bazate pe studii de caz din viața reală.
• Practică de implementare 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.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar și inginerilor de localizare care doresc să proiecteze pipeline-uri de traducere scalabile și automatizate, folosind atât modele LLM proprietare, cât și open-source.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa fluxuri de lucru de traducere folosind framework-uri și API-uri moderne LLM.
• Integra modele open-source și comerciale în sisteme de traducere scalabile.
• Optimiza calitatea traducerii prin fine-tuning, inginerie de prompturi și automatizare.
• Implementa o infrastructură de traducere eficientă din punct de vedere al costurilor și conformă pentru medii enterprise.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de platformă AI de nivel avansat, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, să depaneze, să monitorizeze și să opereze sisteme LangGraph de nivel de producție.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
• Ingineria fiabilității cu reîncercări, timeout-uri, idempotență și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
• Depana și urmări execuțiile graficelor, inspecta starea și reproduce sistematic problemele de producție.
• Instrumenta grafice cu loguri, metrici și urme, să le implementeze în producție și să monitorizeze SLA-urile și costurile.

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 instruire condusă de un instructor, în format live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să utilizeze AI-ul generativ cu LLMs pentru diverse sarcini și domenii.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să explice ce este AI-ul generativ și cum funcționează.
• Să descrie arhitectura transformer care stă la baza LLMs.
• Să utilizeze legile de scalare empirică pentru a optimiza LLMs pentru diferite sarcini și constrângeri.
• Să aplice cele mai moderne instrumente și metode pentru a antrena, ajusta și implementa LLMs.
• Să discute despre oportunitățile și riscurile AI-ului generativ pentru societate și afaceri.

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.

Postgres este o bază de date relațională open-source avansată care poate servi ca fundație pentru sisteme alimentate de AI și aplicații de inteligență a datelor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor și dezvoltatorilor de baze de date de nivel intermediar care doresc să integreze, să gestioneze și să optimizeze capacitățile de AI direct în Postgres.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să ajusteze extensii Postgres pentru sarcini de AI.
• Să implementeze încorporări și căutare de similaritate folosind pgvector.
• Să integreze modele lingvistice mari (LLM) open source și proprietare cu Postgres pentru informații în timp real.
• Să optimizeze Postgres pentru gestionarea interogărilor și fluxurilor de lucru conduse de AI.

Formatul cursului

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

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor, arhitecților și managerilor de produse AI de nivel intermediar și avansat, care doresc să identifice și să atenueze riscurile asociate aplicațiilor bazate pe LLM, inclusiv injecția de prompturi, scurgerea de date și ieșirea nefiltrată, în timp ce integrează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană în buclă și bariere de ieșire.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă vulnerabilitățile de bază ale sistemelor bazate pe LLM.
• Să aplice principii de proiectare securizată în arhitectura aplicațiilor LLM.
• Să utilizeze instrumente precum Guardrails AI și LangChain pentru validare, filtrare și siguranță.
• Să integreze tehnici precum sandboxing, red teaming și revizuire umană în buclă în fluxurile de producție.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să personalizeze modele preantrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile fine-tuning-ului și aplicațiile acestuia.
• Să pregătească seturi de date pentru fine-tuning modelelor preantrenate.
• Să realizeze fine-tuning modelelor de limbaj de mare arie (LLMs) pentru sarcini de NLP.
• Să optimizeze performanța modelelor și să abordeze provocările comune.

Modele de Limbaj de Mare Amploare (LLMs) pentru Înțelegerea, Refactorizarea și Documentarea Codului este un curs tehnic concentrat pe aplicarea modelelor de limbaj de mare amploare (LLMs) pentru a îmbunătăți calitatea codului, a reduce datoria tehnică și a automatiza sarcinile de documentare în echipele de software.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de software de nivel intermediar până la avansat care doresc să utilizeze LLMs, cum ar fi GPT, pentru a analiza, refactoriza și documenta baze de cod complexe sau vechi într-un mod mai eficient.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să utilizeze LLMs pentru a explica codul, dependențele și logica din depozite necunoscute.
• Să identifice și să refactorizeze anti-pattern-uri și să îmbunătățească lizibilitatea codului.
• Să genereze și să mențină automat comentarii în-line, fișiere README și documentație API.
• Să integreze informațiile generate de LLMs în fluxurile de lucru existente de CI/CD și de revizuire.

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 antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date de nivel intermediar, dezvoltatorilor de IA și pasionaților de IA care doresc să utilizeze LLMs pentru a efectua diverse sarcini de NLP și a crea conținut nou și divers pentru diferite scopuri.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare cu LLMs și instrumente esențiale.
• Să efectueze cu expertiză sarcini de NLU și NLI cu LLMs.
• Să extragă, să infereze și să utilizeze eficient grafuri de cunoștințe.
• Să genereze și să gestioneze dialoguri folosind LLMs pentru aplicații de conversație.
• Să evalueze calitatea și diversitatea conținutului generat de LLMs și AI generativă.
• Să aplice principii etice, asigurând corectitudinea și utilizarea responsabilă a LLMs.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM bazate pe grafuri care suportă planificare, ramificare, utilizarea de unelte, memorie și execuție controlabilă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor începători, inginerilor de prompts și practicienilor de date care doresc să proiecteze și să construiască fluxuri de lucru LLM multi-etape și fiabile folosind LangGraph.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele de bază ale LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construi lanțuri de prompts care se ramifică, apelează unelte și mențin memoria.
• Integra recuperarea și API-uri externe în fluxurile de lucru bazate pe grafuri.
• Testa, depană și evalua aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții facilitate.
• Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu sigur.
• Exerciții bazate pe scenarii de proiectare, testare și evaluare.

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 Chisinau (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze Modele de Limbaj de Mare Amploare pentru diverse sarcini de limbaj natural.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include un LLM popular.
• Să creeze un LLM de bază și să-l ajusteze pe un set de date personalizat.
• Să utilizeze LLMs pentru diverse sarcini de limbaj natural, cum ar fi rezumarea textelor, răspunsul la întrebări, generarea de texte și multe altele.
• Să depisteze și să evalueze LLMs folosind instrumente precum TensorBoard, PyTorch Lightning și Hugging Face Datasets.

Acest curs live, condus de un instructor, în Chisinau (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 training live, condus de un instructor, din Chisinau (online sau onsite) se adresează profesionalilor din suport IT care doresc să utilizeze instrumente AI și platforme de automatizare pentru a optimiza procesele de suport, a standardiza răspunsurile și a reduce efortul manual de documentare.

Acest training live, condus de un instructor, în Chisinau (online sau onsite), este adresat inginerilor și arhitecților de nivel intermediar care doresc să utilizeze Tencent Hunyuan pentru a implementa modele mari și MoE cu latență mai mică, productivitate mai mare și control mai bun al costurilor.

Până la finalul acestui training, participanții vor fi capabili să explice tiparele de implementare în producție ale Hunyuan, să optimizeze performanța inferenței, să implementeze strategii de batching și cuantificare și să planifice operațiuni scalabile de serviere.

Acest training live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului), se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar, echipelor tehnice de produs și practicienilor AI care doresc să utilizeze modelele Hunyuan pentru a crea aplicații multimoda destinate generării și distribuirii conținutului de imagini, 3D și video.

Până la finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: construiască fluxuri de lucru bazate pe prompt-uri, să genereze și să revizuiască active multimoda, să distribuie ieșirile prin aplicații sau API-uri și să conecteze capabilitățile Hunyuan la stack-ul de produs al întreprinderii.

Orientările cursului transformează inginerii software/AI în ingineri legali — persoanelor care pot construi efectiv sisteme de IA pentru activități juridice (eDiscovery, analiză, investigații).

În decurs de două zile, participanții construiesc stiva tehnică de bază: ingestație și extragerea datelor juridice reale, structurate haotic; căutare și recuperare a acestora; adăugarea generării asistate de recuperare (RAG) cu citări; păstrarea confidențialității pe un model local și demonstrarea acesteia; desfășurarea unei analize IA defensibile cu metrici conforme cu cerințele instanțelor; și împachetarea rezultatului pentru implementare.

Acest training live, condus de un instructor, în Chisinau (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.

Această instruire live, condusă de un instructor, în Chisinau (online sau onsite), se adresează arhitecților enterprise de nivel intermediar care doresc să utilizeze Protocol Contextului Model pentru a proiecta platforme sigure, scalabile și guvernabile de integrare a agenților pentru mediile enterprise.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să: explice arhitectura MCP și modelele enterprise, să proiecteze platforme de integrare sigure, să aplice guvernanța și controalele de acces și să evalueze opțiunile de implementare și scalare.

Această formare condusă de un instructor, live în Chisinau (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor, arhitecților și inginerilor de platformă de nivel intermediar care doresc să utilizeze MCP pentru a construi servere și clienți fiabili pentru implementare și operațiuni enterprise.

La finalul acestei formări, participanții vor putea: să explice arhitectura MCP în practică, să construiască integrații gata pentru producție, să implementeze și să observe servicii MCP și să aplice modele de versionare, reziliență și suport.

Acest training live, condus de un instructor, Chisinau (online sau la fața locului), se adresează liderilor IT de nivel intermediar, specialiștilor în conformitate, echipelor de securitate și arhitecților enterprise care doresc să utilizeze principiile AI suveran și practicile de guvernanță pentru a proiecta medii AI care protejează datele sensibile, sprijină cerințele de localizare și reduc dependența de furnizori.

Până la finalul acestui training, participanții vor fi capabili să: explice conceptele AI suveran, evalueze opțiunile de găzduire și guvernanță, definească controale pentru prompturi și jurnale, și să elaboreze un plan practic de adoptare.