Formare online Large Language Models (LLMs) în Moldova

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 contexte de afaceri. Participanții vor învăța despre transformere, inginerie a prompturilor și considerații 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 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.
• Identifica considerațiile etice și gestiona riscurile în implementarea LLMs.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul AI și eticienilor, oamenilor de știință și inginerilor de date, precum și factorilor de decizie și părților interesate care doresc să înțeleagă și să navigheze pe teritoriul etic al LLMs.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Identifica problemele și provocările etice asociate cu LLMs.
• Aplica cadre și principii etice în implementarea LLMs.
• Evalua impactul social al LLMs și atenua riscurile potențiale.
• Dezvolta strategii pentru dezvoltarea și utilizarea responsabilă a AI.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea Prin Recompense (RL).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 Moldova (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 Moldova (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar în ML și dezvoltatorilor de AI care doresc să regleze fin 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:

• Înțelege ecosistemul și diferențele dintre modelele LLM open-source.
• Pregăti seturi de date și configurații de reglare fină pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Executa pipeline-uri de reglare fină folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Evalua, salva și implementa modele reglate fin în medii sigure.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 LLMs în sisteme de recunoaștere și sinteză vocală.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă rolul LLMs în tehnologiile vocale.
• Să implementeze LLMs pentru recunoașterea precisă a vorbirii și sinteza vocală naturală.
• Să integreze LLMs cu motoare de recunoaștere vocală și sintetizatoare de vorbire.
• Să evalueze și să îmbunătățească performanța sistemelor vocale folosind LLMs.
• Să rămână la curent cu tendințele actuale și direcțiile viitoare în tehnologiile vocale.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor AI de nivel intermediar care doresc să realizeze fine-tuning-ul modelelor lingvistice de mari dimensiuni într-un mod mai accesibil și mai eficient, folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă teoria din spatele abordărilor de fine-tuning eficient din punct de vedere al parametrilor.
• Implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
• Compare performanța și compromisurile de cost ale metodelor PEFT față de fine-tuning-ul complet.
• Implementeze și scaleze modele LLM cu fine-tuning realizat, având cerințe reduse de calcul și stocare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și componentele LlamaIndex.
• Să ingere și să structureze date pentru utilizarea cu LLMs.
• Să implementeze augmentarea contextuală pentru a îmbunătăți performanța modelelor de IA.
• Să integreze LlamaIndex în sistemele și fluxurile de lucru existente de IA.

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

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

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții juridice bazate pe LangGraph, cu controalele necesare de conformitate, trasabilitate și guvernanță.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru specifice domeniului juridic în LangGraph care să păstreze auditabilitatea și conformitatea.
• Integra ontologii juridice și standarde de documente în starea și procesarea grafului.
• Implementa bariere de protecție, aprobări cu implicarea umană și căi de decizie trasabile.
• Implementa, monitoriza și întreține servicii LangGraph în producție, cu observabilitate și control al costurilor.

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 (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 imagine 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 instructori, 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 sfârșitul 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 text, audio și imagine.
• Să optimizeze parametrii Gemini API pentru performanță și eficiență de cost.

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 Moldova (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 cadrele de agenți autonomi precum AutoGen și CrewAI redefinesc modul în care echipele DevOps automatizează sarcini precum urmărirea modificărilor, 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 de mari dimensiuni (LLM) și sisteme multi-agent.

La finalul 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 modificări folosind agenți.
• Coordona 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 cadre 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 Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor, arhitecților și managerilor de produse AI de nivel intermediar până la 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 încorporează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană în buclă și bariere de ieșire.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

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

LangGraph este un cadru de orchestratie bazat pe grafice care permite fluxuri de lucru condiționale, în mai mulți pași, cu LLM și instrumente, ideal pentru automatizarea și personalizarea pipeline-urilor de conținut.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată marketerilor de nivel intermediar, strategilor de conținut și dezvoltatorilor de automatizări care doresc să implementeze campanii de emailing dinamice, cu ramificări, și pipeline-uri de generare de conținut folosind LangGraph.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru structurate pe grafice pentru conținut și emailing, cu logică condițională.
• Să integreze LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizare automată.
• Să gestioneze starea, memoria și contextul în cadrul campaniilor cu mai mulți pași.
• Să evalueze, monitorizeze și optimizeze performanța fluxurilor de lucru și rezultatele de livrare.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și discuții de grup.
• Sesiuni practice de implementare a fluxurilor de lucru pentru emailing și pipeline-uri de conținut.
• Exerciții bazate pe scenarii de personalizare, segmentare și logică de ramificare.

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 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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile fine-tuning-ului și aplicațiile acestuia.
• Pregăti seturi de date pentru fine-tuning modelelor preantrenate.
• Efectua fine-tuning modelelor lingvistice de mare amploare (LLMs) pentru sarcini de NLP.
• Optimiza performanța modelelor și aborda provocări comune.

LangGraph este un cadru de lucru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurate în grafuri ale LLM-urilor, care sprijină ramificarea, utilizarea uneltelor, memoria și execuția controlabilă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor și echipelor de produs de nivel intermediar care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu buclele agenților LLM pentru a construi aplicații dinamice și conștiente de context, cum ar fi agenți de asistență pentru clienți, arbori de decizie și sisteme de recuperare a informațiilor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenți LLM, unelte și memorie.
• Implementa rutare condițională, încercări repetate și mecanisme de rezervă pentru o execuție robustă.
• Integra recuperarea, API-uri și ieșiri structurate în buclele agenților.
• Evalua, monitoriza și consolida comportamentul agenților pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții facilitate.
• Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu de testare.
• Exerciții de proiectare bazate pe scenarii și evaluări între colegi.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

LLM-uri pentru Înțelegerea, Refactorizarea și Documentarea Codului este un curs tehnic axat pe aplicarea modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) pentru a îmbunătăți calitatea codului, a reduce datoria tehnică și a automatiza sarcinile de documentare în echipele de software.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul software de nivel intermediar până la avansat, care doresc să utilizeze LLM-uri precum GPT pentru a analiza, refactoriza și documenta mai eficient coduri complexe sau moștenite.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Folosi LLM-uri pentru a explica codul, dependențele și logica din repository-uri necunoscute.
• Identifica și refactoriza anti-pattern-uri și a îmbunătăți lizibilitatea codului.
• Genera și menține automat comentarii în-line, fișiere README și documentație API.
• Integra perspective bazate pe LLM în fluxurile existente de CI/CD și de revizuire.

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 data scientist, dezvoltatorilor AI și pasionaților de AI de nivel intermediar care doresc să folosească LLMs pentru a efectua diverse sarcini NLP și pentru a crea conținut nou și divers în diverse scopuri.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare cu LLMs și instrumente esențiale.
• Să efectueze cu expertiză sarcini 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 conversaționale.
• Să evalueze calitatea și diversitatea conținutului generat de LLMs și AI generativ.
• Să aplice principii etice, asigurând corectitudinea și utilizarea responsabilă a LLMs.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM structurate pe grafice, 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 prompturi și practicienilor din domeniul datelor care doresc să proiecteze și să construiască fluxuri de lucru LLM fiabile, cu mai multe etape, folosind LangGraph.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele de bază ale LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construi lanțuri de prompturi care se ramifică, apelează unelte și mențin memoria.
• Integra recuperarea și API-uri externe în fluxurile de lucru bazate pe grafice.
• Testa, depana 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 Moldova (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 training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor și arhitecților de nivel intermediar care doresc să utilizeze Tencent Hunyuan pentru a implementa modele mari și MoE cu latentă mai mică, debit mai bun și control mai bun al costurilor.

La finalul acestui training, participanții vor putea: să explice modelele de implementare în producție ale Hunyuan, să optimizeze performanța inferenței, să implementeze strategii de batching și cuantizare și să planifice operațiuni scalabile de servire.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, echipelor tehnice de produs și practicienilor AI care doresc să folosească modelele Hunyuan pentru a crea aplicații multimodale pentru generarea și livrarea de imagini, 3D și video.

La finalul acestui training, participanții vor putea: să construiască fluxuri de lucru bazate pe prompturi, să genereze și să revizuiască asset-uri multimodale, să livreze rezultate prin aplicații sau API-uri și să conecteze capacitățile Hunyuan la stivele de produse ale întreprinderii.

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea: să explice conceptele MCP, să identifice componentele cheie ale arhitecturii, să configureze o integrare de bază și să aplice bune practici de securitate.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată arhitecților de întreprindere de nivel intermediar care doresc să utilizeze Protocolul de Context al Modelului pentru a proiecta platforme de integrare a agenților securizate, scalabile și guvernabile pentru medii de întreprindere.

La finalul acestei formări, participanții vor putea: să explice arhitectura MCP și modelele de întreprindere, să proiecteze platforme de integrare securizate, să aplice controale de guvernanță și acces, și să evalueze opțiunile de implementare și scalare.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată liderilor IT de nivel intermediar, profesioniștilor în conformitate, echipelor de securitate și arhitecților de întreprindere care doresc să utilizeze principiile AI suverane și practicile de guvernanță pentru a proiecta medii AI care protejează datele sensibile, sprijină cerințele de localizare și reduc dependența de furnizori.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea: explica conceptele AI suverane, evalua opțiunile de găzduire și guvernanță, defini controale pentru prompturi și jurnale și crea un plan practic de adoptare.