Szkolenia Agentic AI w Białystok

Generative AI i Agentic AI to dwie potężne paradygmaty napędzające kolejną falę automatyzacji i inteligencji — jedna skupia się na generowaniu treści, a druga na zachowaniach autonomicznych, ukierunkowanych na cele.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów AI i technicznych, którzy chcą zrozumieć, jak budować, oceniać i integrować generatywne i agentyczne AI w rzeczywistych aplikacjach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i możliwości systemów generatywnego AI.
• Poznać rozwój autonomicznych agentów AI i sposób, w jaki rozszerzają one LLM.
• Wykorzystać inżynierię promptów i integrację narzędzi do praktycznych wdrożeń.
• Porównać modele, narzędzia i techniki odpowiedzialnego wdrażania.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne wykorzystanie narzędzi generatywnego i agentycznego AI w rzeczywistych scenariuszach.
• Prowadzone ćwiczenia skupione na generowaniu treści i autonomicznych przepływach pracy.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

Agentic AI to nowa klasa systemów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji, wykonywania zadań i organizowania przepływu pracy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć, jak agentic AI zmieni przepływy pracy w organizacjach, strategie talentów i projektowanie stanowisk.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Ocenić możliwości i ograniczenia agentic AI w środowiskach przedsiębiorstw.
• Zidentyfikować możliwości automatyzacji zadań, ich rozszerzenia i przeprojektowania.
• Przeanalizować wpływ na siłę roboczą i opracować odpowiedzialne strategie wdrażania.
• Zaplanować ramy zarządzania dla bezpiecznego, przejrzystego i zgodnego z przepisami wdrożenia AI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne i analiza scenariuszy.
• Praktyczne eksplorowanie przepływów pracy agentic w kontrolowanym środowisku.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

Praktyczny Bootcamp Agentic AI to intensywny, oparty na projektach kurs, którego celem jest zdobycie praktycznego doświadczenia w projektowaniu, budowaniu i wdrażaniu autonomicznych agentów AI przy użyciu Pythona. Poprzez pięć stopniowo coraz bardziej złożonych projektów uczestnicy poznają wzorce projektowe agentów, przepływy pracy związane z promptami, orkiestrację API oraz scenariusze integracji w świecie rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą szybko przejść od teorii do implementacji, tworząc działające prototypy aplikacji agentic AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć architektury agentic AI i kluczowe zasady projektowania.
• Tworzyć, testować i wdrażać wiele aplikacji opartych na agentach w Pythonie.
• Integrować agentów z zewnętrznymi narzędziami, API i bazami danych.
• Optymalizować prompty i przepływy pracy pod kątem wydajności i niezawodności.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie monitorowania, wersjonowania i skalowania systemów agentowych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i sesje programowania z przewodnikiem.
• Praktyczne tworzenie projektów i debugowanie.
• Na żywo demonstrowane wdrażanie agenta od początku do końca.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Edge & Lightweight Agents to praktyczny kurs skupiający się na wdrażaniu agentowych obciążeń AI na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Uczestnicy uczą się budować, optymalizować i zarządzać lekkimi agentami zdolnymi do lokalnego wnioskowania i inferencji, poprawiając szybkość, prywatność i niezawodność w środowiskach rozproszonych. Kurs kładzie nacisk na dostrajanie wydajności, projektowanie niskiego opóźnienia oraz integrację sprzętu z oprogramowaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać i optymalizować systemy agentowe na urządzeniach przy użyciu Pythona i frameworków edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i wyzwania związane z uruchamianiem agentowego AI na urządzeniach edge.
• Projektować lekkie pętle agentowe odpowiednie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
• Wdrażać lokalną inferencję przy użyciu TensorFlow Lite, PyTorch Mobile i ONNX.
• Integrować agentów z czujnikami, actuatorami i platformami IoT.
• Optymalizować wydajność, zużycie energii i opóźnienia dla działania w czasie rzeczywistym.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i praktyczne demonstracje.
• Praktyczne ćwiczenia rozwojowe w lokalnych lub emulowanych środowiskach.
• Nauka oparta na projektach i ćwiczeniach z przewodnikiem.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

Agentowa sztuczna inteligencja odnosi się do systemów, które działają autonomicznie, aby osiągnąć cele, integrując rozumowanie, pamięć i wykorzystanie narzędzi. Ten kurs zapewnia strukturalne wprowadzenie do koncepcji agentowej sztucznej inteligencji, koncentrując się na inżynierii promptów, wzorcach projektowania architektury oraz praktykach odpowiedzialnego użytkowania. Uczestnicy zdobędą podstawową wiedzę na temat budowania, kierowania i wdrażania agentów w sposób efektywny i bezpieczny.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie początkującym i średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć, jak projektować, promptować i zarządzać odpowiedzialnymi systemami agentowymi, korzystając z praktycznych frameworków i przykładów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić podstawowe zasady i cykl życia systemów agentowej sztucznej inteligencji.
• Stosować techniki inżynierii promptów do efektywnego wykonywania zadań.
• Projektować proste przepływy pracy agentów z wykorzystaniem dostępu do narzędzi i logiki decyzyjnej.
• Wdrażać zasady bezpieczeństwa, zarządzania i odpowiedzialnego użytkowania w agentach sztucznej inteligencji.
• Zbudować prototyp agenta, korzystając z otwartych frameworków i języka Python.

Format kursu

• Interaktywny wykład i pokaz z przewodnikiem.
• Ćwiczenia praktyczne i praktyka kodowania.
• Wspólne dyskusje i działania oparte na przypadkach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening na ten kurs, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

Agentic AI for Business Automation to praktyczny kurs, który uczy uczestników, jak projektować, integrować i skalować agentów opartych na sztucznej inteligencji w rzeczywistych procesach biznesowych. Kurs koncentruje się na mapowaniu możliwości automatyzacji, integracji narzędzi oraz budowaniu praktycznych przypadków użycia w obszarach obsługi klienta, łańcucha dostaw i procesów marketingowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą wdrożyć automatyzację opartą na AI, korzystając z podejść no-code, low-code oraz opartych na Pythonie.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zidentyfikować kluczowe obszary, w których agentic AI może zwiększyć efektywność procesów i wprowadzić innowacje.
• Mapować przepływy pracy odpowiednie do integracji agentów AI.
• Wdrażać automatyzację za pomocą API i narzędzi do orkiestracji.
• Integrować modele AI w rzeczywistych scenariuszach biznesowych z mierzalnym wpływem.
• Tworzyć struktury zarządzania i monitorowania dla operacji opartych na AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i praktyczne demonstracje.
• Ćwiczenia praktyczne i prowadzone projekty.
• Live implementation w środowisku piaskownicy automatyzacji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

Ten kurs zgłębia projektowanie, koordynację i implementację systemów wieloagentowych (MAS) przy użyciu Pythona. Uczestnicy nauczą się tworzyć agentów, którzy komunikują się, współpracują i adaptują, aby osiągać wspólne cele w złożonych, dynamicznych środowiskach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą projektować i implementować systemy wieloagentowe do inteligentnej automatyzacji, symulacji i aplikacji decyzyjnych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i zasady systemów wieloagentowych.
• Tworzyć agentów zdolnych do komunikacji, koordynacji i negocjacji.
• Implementować rozproszone środowiska do interakcji agentów.
• Stosować uczenie przez wzmacnianie i planowanie w kontekstach wieloagentowych.
• Symulować kooperacyjne i konkurencyjne zachowania agentów.
• Projektować hybrydowe przepływy pracy łączące ludzi i inteligentnych agentów.

Format kursu

• Wykłady prowadzone przez instruktora i pokazy na żywo.
• Ćwiczenia praktyczne z wykorzystaniem otwartych frameworków agentowych.
• Zespołowy projekt symulujący scenariusz wieloagentowy.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Ten kurs omawia zasady i implementację uczenia ze wzmocnieniem (RL) oraz sekwencyjnego podejmowania decyzji w kontekście agentowych systemów AI. Uczestnicy nauczą się projektować, trenować i oceniać agentów, którzy dynamicznie oddziałują ze swoim środowiskiem, aby osiągnąć długoterminowe cele poprzez uczenie się i adaptację.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów i badaczy na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zintegrować algorytmy uczenia ze wzmocnieniem i planowania w systemach agentowych do automatyzacji, robotyki i adaptacyjnego rozumowania.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć matematyczne podstawy uczenia ze wzmocnieniem i podejmowania decyzji.
• Zaimplementować kluczowe algorytmy RL, takie jak DQN, PPO i A3C, korzystając z Pythona i PyTorch.
• Modelować środowiska przy użyciu OpenAI Gym i projektować niestandardowe scenariusze symulacyjne.
• Trenować, oceniać i debugować agentów do zadań kontroli ciągłej i dyskretnej.
• Stosować techniki uczenia ze wzmocnieniem w przypadkach użycia agentowych systemów AI w robotyce i planowaniu.
• Balansować między eksploracją, eksploatacją i ograniczeniami bezpieczeństwa w rzeczywistym wdrożeniu.

Format kursu

• Wykłady prowadzone przez instruktora i demonstracje na żywo.
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem otwartych frameworków i środowisk symulacyjnych.
• Projekt praktyczny integrujący podejmowanie decyzji w systemie agentowym AI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten kurs skupia się na skalowaniu, wdrażaniu i zarządzaniu systemami agentowej sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych, kładąc nacisk na niezawodność, obserwowalność i efektywność kosztową.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą budować odporne, obserwowalne i zoptymalizowane pod kątem kosztów potoki dla systemów agentowych na dużą skalę.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować skalowalne architektury dla obciążeń agentowej sztucznej inteligencji.
• Wdrażać ramy obserwowalności i monitorowania dostosowane do zachowań i interakcji agentów.
• Stosować techniki dostrajania wydajności i optymalizacji zasobów dla długotrwałych procesów agentowych.
• Kontrolować koszty i zapobiegać „rozrostowi agentów” poprzez polityki, orkiestrację i automatyzację.
• Integrować najlepsze praktyki MLOps dotyczące ciągłego wdrażania, wersjonowania i wycofywania usług agentowych.

Format Kursu

• Praktyczne sesje inżynierskie z przykładami infrastruktury na żywo.
• Interaktywna dyskusja na temat kompromisów architektonicznych i wyzwań związanych z obserwowalnością.
• Ćwiczenie końcowe: wdrożenie i monitorowanie systemu agentowego klasy produkcyjnej z kontrolą kosztów.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

WrenAI umożliwia organizacjom przejście od statycznych dashboardów do analiz konwersacyjnych i osadzonego generatywnego BI. Ten proces wymaga starannego planowania wdrożenia, migracji zasobów oraz skutecznych praktyk zarządzania zmianami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, zajmujących się BI i platformami danych, którzy chcą zmodernizować starsze systemy BI za pomocą WrenAI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Ocenić starsze środowiska BI i zidentyfikować możliwości modernizacji.
• Zaplanować i przeprowadzić migrację z statycznych dashboardów do WrenAI.
• Wdrożyć analizy konwersacyjne i osadzone możliwości GenBI.
• Prowadzić zarządzanie zmianami organizacyjnymi w procesie modernizacji BI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne dotyczące planowania migracji i wdrożenia.
• Praktyczne laboratoria z analiz konwersacyjnych i osadzonego GenBI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten kurs obejmuje zarządzanie, zarządzanie tożsamością oraz testy przeciwnikowe dla systemów agentowej AI, koncentrując się na wzorcach wdrażania bezpiecznych dla przedsiębiorstw oraz praktycznych technikach red-teaming.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych praktyków, którzy chcą projektować, zabezpieczać i oceniać systemy AI oparte na agentach w środowiskach produkcyjnych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Definiować modele i polityki zarządzania dla bezpiecznych wdrożeń agentowej AI.
• Projektować tożsamość niebędącą człowiekiem oraz przepływy uwierzytelniania dla agentów z dostępem o najniższych uprawnieniach.
• Implementować kontrole dostępu, ślady audytowe i obserwowalność dostosowane do autonomicznych agentów.
• Planować i przeprowadzać ćwiczenia red-team w celu wykrycia nadużyć, ścieżek eskalacji i ryzyk exfiltracji danych.
• Łagodzić typowe zagrożenia dla systemów agentowych poprzez politykę, kontrole inżynieryjne i monitorowanie.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i warsztaty modelowania zagrożeń.
• Praktyczne laboratoria: zarządzanie tożsamością, egzekwowanie polityk i symulacja przeciwników.
• Ćwiczenia red-team/blue-team oraz ocena na koniec kursu.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Python to podstawowy język wspierający rozwój i orkiestrację autonomicznych agentów AI. Ten kurs koncentruje się na praktycznej implementacji przy użyciu nowoczesnych SDK i frameworków, takich jak LangChain i AutoGen, do budowania, łączenia i zarządzania przepływami pracy agentów.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów backendu, inżynierów platform i inżynierów ML na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wdrażać i zarządzać autonomicznymi agentami przy użyciu narzędzi i interfejsów API Pythona.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować środowiska oparte na Pythonie dla systemów agentowych.
• Korzystać z popularnych SDK, takich jak LangChain i AutoGen, do tworzenia funkcjonalnych agentów.
• Integrować narzędzia i interfejsy API w celu rozszerzenia możliwości agentów.
• Orkiestrować przepływy pracy i wzorce komunikacji wieloagentowej.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie debugowania, testowania i utrzymywania kodów agentów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia programistyczne i live dema.
• Praktyczne projekty budujące kompleksowe przepływy pracy agentów.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

WrenAI umożliwia zespołom finansowym modelowanie KPI, integrację standaryzowanych metryk oraz projektowanie pulpitów nawigacyjnych zgodnych z wymaganiami regulacyjnymi i standardami audytu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych specjalistów finansowych, którzy chcą wykorzystać WrenAI do tworzenia zgodnych z przepisami modeli danych finansowych oraz pulpitów nawigacyjnych wspierających podejmowanie decyzji i zarządzanie ryzykiem.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Modelować finansowe KPI i metryki w WrenAI.
• Tworzyć pulpity nawigacyjne zgodne z wymaganiami regulacyjnymi i audytowymi.
• Integrować WrenAI ze źródłami danych finansowych w celu raportowania w czasie rzeczywistym.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie analizy finansowej i monitorowania ryzyka.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne z modelami danych finansowych.
• Praktyczne laboratoria z projektowania pulpitów nawigacyjnych i raportowania zgodności.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten kurs uczy praktycznych technik inżynierskich do projektowania, budowania, testowania i wdrażania agentowych (autonomicznych) systemów przy użyciu Pythona. Obejmuje pętlę agenta, integrację narzędzi, zarządzanie pamięcią i stanem, wzorce orkiestracji, kontrolę bezpieczeństwa oraz aspekty produkcyjne.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, developerów AI oraz inżynierów oprogramowania na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą budować solidne, gotowe do produkcji autonomiczne agenty przy użyciu Pythona.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Projektować i implementować pętlę agenta oraz przepływy decyzyjne.
• Integrować zewnętrzne narzędzia i API w celu rozszerzenia możliwości agenta.
• Implementować architektury pamięci krótko- i długoterminowej dla agentów.
• Koordynować wieloetapowe orkiestracje i kompozycję agentów.
• Stosować najlepsze praktyki dotyczące bezpieczeństwa, kontroli dostępu i obserwowalności dla wdrożonych agentów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne laboratoria budujące agenty przy użyciu Pythona i popularnych SDK.
• Ćwiczenia oparte na projektach, które tworzą prototypy gotowe do wdrożenia.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

WrenAI umożliwia generowanie zapytań SQL z języka naturalnego oraz analizy wspierane sztuczną inteligencją, co sprawia, że dostęp do danych jest szybszy i bardziej intuicyjny. W przypadku zastosowań na poziomie przedsiębiorstwa, praktyki zapewnienia jakości i obserwowalności są niezbędne, aby zapewnić dokładność, niezawodność i zgodność z przepisami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów ds. danych i analizy, którzy chcą oceniać dokładność zapytań, stosować techniki dostrajania zapytań oraz wdrażać praktyki obserwowalności do monitorowania WrenAI w środowisku produkcyjnym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Oceniać dokładność i niezawodność wyników NL to SQL.
• Stosować techniki dostrajania zapytań w celu poprawy wydajności.
• Monitorować dryf i zachowanie zapytań w czasie.
• Integrować WrenAI z frameworkami logowania i obserwowalności.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z technikami oceny i dostrajania.
• Praktyczne laboratoria dotyczące integracji obserwowalności i monitorowania.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Agentic AI to podejście, w którym systemy AI planują, rozumują i podejmują działania z wykorzystaniem narzędzi, aby osiągnąć cele w ramach określonych ograniczeń.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów zajmujących się ochroną zdrowia i analizą danych na poziomie średniozaawansowanym, które chcą projektować, oceniać i zarządzać rozwiązaniami agentic AI do zastosowań klinicznych i operacyjnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wyjaśnić koncepcje i ograniczenia agentic AI w kontekście ochrony zdrowia.
• Projektować bezpieczne przepływy pracy agentów z planowaniem, pamięcią i wykorzystaniem narzędzi.
• Tworzyć agentów wzbogaconych o możliwość wyszukiwania w dokumentach klinicznych i bazach wiedzy.
• Oceniać, monitorować i zarządzać zachowaniem agentów za pomocą zabezpieczeń i kontroli z udziałem człowieka.

Format kursu

• Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
• Prowadzone laboratoria i omówienie kodu w środowisku piaskownicy.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące bezpieczeństwa, oceny i zarządzania.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

WrenAI to platforma analityczna napędzana sztuczną inteligencją, zaprojektowana do łączenia danych, modelowania wniosków i generowania pulpitów nawigacyjnych. W środowiskach przedsiębiorstw solidne zarządzanie i bezpieczeństwo są kluczowe dla zapewnienia bezpiecznego i zgodnego z przepisami wdrożenia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów z przedsiębiorstw, którzy chcą wdrożyć wzorce zarządzania, zgodności i bezpieczeństwa dla WrenAI na dużą skalę.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać modele uprawnień w WrenAI.
• Stosować praktyki audytowe i monitorujące w celu zapewnienia zgodności.
• Konfigurować bezpieczne środowiska z kontrolami na poziomie przedsiębiorstwa.
• Bezpiecznie wdrażać WrenAI w dużych organizacjach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z konfiguracjami zarządzania i bezpieczeństwa.
• Ćwiczenia praktyczne symulujące scenariusze wdrożenia w przedsiębiorstwach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Białystok (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów AI i specjalistów od automatyzacji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować możliwości agentyczne w aplikacjach zasilanych AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady agentycznej AI i autonomicznego podejmowania decyzji.
• Wdrażać agenty AI napędzane celami z technikami samooptymalizacji.
• Integrować współpracę wielu agentów w celu rozwiązywania złożonych problemów.
• Usprawniać interakcję AI z człowiekiem poprzez adaptacyjne doświadczenia użytkownika.
• Wdrażać modele agentycznej AI w rzeczywistych aplikacjach.

WrenAI Arkusze i Biblioteka Metryk umożliwiają szybkie raportowanie dzięki przepływom pracy w arkuszach zasilanym sztuczną inteligencją oraz bibliotece wstępnie zbudowanych, wieloplatformowych metryk biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów operacyjnych na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, którzy chcą przyspieszyć raportowanie i analizę przy użyciu WrenAI Arkuszy i Biblioteki Metryk.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć arkusze zasilane sztuczną inteligencją do analizy danych i raportowania.
• Wykorzystywać Bibliotekę Metryk WrenAI do standaryzowanych KPI.
• Łączyć arkusze z wieloma źródłami danych w celu uzyskania aktualizacji na żywo.
• Tworzyć zautomatyzowane przepływy pracy w celu usprawnienia raportowania operacyjnego.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne tworzenie arkuszy z WrenAI.
• Ćwiczenia praktyczne z metrykami i raportowaniem KPI.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Białystok (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą rozwijać i optymalizować systemy wieloagentowe przy użyciu frameworków Agentic AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady działania Agentic AI w środowiskach wieloagentowych.
• Tworzyć agentów opartych na AI, którzy działają autonomicznie.
• Wdrażać uczenie ze wzmocnieniem dla adaptacyjnego zachowania AI.
• Optymalizować współpracę i rywalizację między agentami.
• Stosować Agentic AI w robotyce, grach i automatyzacji przedsiębiorstw.

WrenAI API to potężne narzędzie do generowania zapytań SQL z języka naturalnego, tworzenia niestandardowych aplikacji oraz integracji wykresów z platformami wewnętrznymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do inżynierów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać WrenAI API do praktycznych zastosowań, w tym generowania SQL, wizualizacji i integracji aplikacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Uwierzytelniać i łączyć aplikacje z WrenAI API.
• Generować zapytania SQL na podstawie danych w języku naturalnym.
• Tworzyć i osadzać wykresy za pomocą punktów końcowych API.
• Integrować WrenAI z systemami backendowymi i narzędziami wewnętrznymi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z wywołaniami API i integracjami.
• Projekty praktyczne łączące aplikacje, wykresy i potoki danych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Białystok (online lub na miejscu), jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą wykorzystać Agentic AI do automatyzacji na skalę przedsiębiorstwa i strategicznego wdrażania AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę Agentic AI w aplikacjach przedsiębiorstw.
• Integrować autonomiczne agenty AI z systemami przedsiębiorstw.
• Optymalizować przepływy pracy napędzane AI pod kątem skalowalności i efektywności.
• Zapewnić zgodność, bezpieczeństwo i zarządzanie w automatyzacji AI.
• Opracowywać strategie biznesowe napędzane AI na potrzeby transformacji cyfrowej.

WrenAI Cloud to nowoczesna platforma do łączenia źródeł danych, modelowania danych i tworzenia interaktywnych paneli sterowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą nauczyć się konfigurować WrenAI Cloud, modelować dane i wizualizować wnioski na panelach sterowania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowiska WrenAI Cloud.
• Połączyć WrenAI Cloud z wieloma źródłami danych.
• Modelować dane i definiować relacje do analizy.
• Tworzyć interaktywne panele sterowania dla biznesowych wniosków.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczna konfiguracja platformy chmurowej i modelowanie danych.
• Ćwiczenia praktyczne w tworzeniu paneli sterowania i wizualizacji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Białystok (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą wykorzystać Agentic AI do podejmowania decyzji w złożonych scenariuszach biznesowych i technicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady autonomicznego podejmowania decyzji w AI.
• Projektować i wdrażać agenty AI działające z minimalną interwencją człowieka.
• Integrować Agentic AI w procesy automatyzacji i systemy biznesowe.
• Optymalizować procesy decyzyjne napędzane AI pod kątem efektywności i skalowalności.
• Zapewniać zgodność, bezpieczeństwo i etyczne rozważania w autonomii AI.

WrenAI to narzędzie open-source do generatywnej analizy biznesowej, które umożliwia konwersję języka naturalnego na SQL oraz modelowanie danych semantycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów danych, inżynierów analitycznych i inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą budować solidne warstwy semantyczne, dostrajać podpowiedzi i zapewniać niezawodne generowanie SQL.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać modele semantyczne w celu zapewnienia spójnych definicji metryk w zespołach.
• Optymalizować wydajność konwersji tekstu na SQL pod kątem dokładności i skalowalności.
• Konfigurować i egzekwować zabezpieczenia, aby uniknąć nieprawidłowych lub ryzykownych zapytań.
• Integrować WrenAI OSS z potokami danych i procesami analitycznymi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Białystok (online lub na miejscu), skierowane jest do inżynierów AI na poziomie średniozaawansowanym, badaczy ML oraz programistów, którzy chcą budować i wdrażać agentyczne systemy AI w rzeczywistych zastosowaniach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady działania agentycznych systemów AI.
• Wdrożyć agenty AI zdolne do autonomicznego rozumowania i działania.
• Integrować agentyczne AI z API i usługami stron trzecich.
• Optymalizować interakcje między wieloma agentami w przypadku złożonych zadań.
• Rozwiązywać problemy etyczne, bezpieczeństwa i skalowalności w agentycznych systemach AI.

WrenAI umożliwia dostawcom SaaS osadzenie generatywnej analityki biznesowej (GenBI) bezpośrednio w produktach skierowanych do klientów. Ten kurs wyposaża zespoły SaaS w umiejętności integracji Wren AI poprzez jego Embedded API, konfiguracji białej etykiety analityki oraz zarządzania wdrożeniami wielomandantowymi.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych i zaawansowanych liderów produktów SaaS, inżynierów danych oraz pełnostkowych deweloperów, którzy chcą wdrożyć WrenAI jako osadzone rozwiązanie analityczne w środowiskach SaaS.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zintegrować WrenAI za pomocą Embedded API w aplikacjach skierowanych do klientów.
• Wdrożyć białą etykietę konwersacyjnej analityki z brandingiem i dostosowaniem.
• Projektować bezpieczne i skalowalne wdrożenia wielomandantowe.
• Monitorować użycie, optymalizować wydajność i zapewniać zgodność w środowiskach SaaS.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z wykorzystaniem WrenAI Embedded API.
• Warsztat: projektowanie i wdrażanie funkcji analityki białej etykiety dla przypadku użycia SaaS.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Białystok (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć podstawowe zasady Agentic AI, jej możliwości oraz potencjalny wpływ na różne branże.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady Agentic AI.
• Rozróżnić tradycyjną sztuczną inteligencję od autonomicznych agentów AI.
• Poznać realne zastosowania Agentic AI w różnych branżach.
• Ocena korzyści i wyzwań związanych z wdrażaniem autonomicznych systemów AI.
• Analiza etycznych i bezpieczeństwa aspektów Agentic AI.

WrenAI to platforma do analizy konwersacyjnej, która tłumaczy zapytania w języku naturalnym na wiarygodne analizy, umożliwiając nietechnicznym zespołom szybkie i spójne generowanie wniosków.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do menedżerów produktu, analityków i liderów danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć analizę konwersacyjną i zbudować możliwości samodzielnej analizy danych z użyciem WrenAI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy analizy konwersacyjnej, które dostarczają wiarygodnych wniosków dotyczących produktu.
• Tworzyć i utrzymywać standaryzowaną warstwę metryk dla spójnego raportowania.
• Skutecznie wykorzystywać funkcje tłumaczenia języka naturalnego na SQL w celu odpowiadania na pytania dotyczące produktu.
• Osadzać samodzielne pulpity nawigacyjne i zabezpieczenia oparte na WrenAI w przepływach pracy produktu.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne ćwiczenia z użyciem Wren AI i przykładowych zbiorów danych.
• Warsztat: budowa samodzielnego pulpitu nawigacyjnego i zestawu zapytań konwersacyjnych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Agenty AI przechodzą z demonstracji badawczych do systemów produkcyjnych, które działają autonomicznie w ramach przepływów pracy opartych na tekście, obrazie, mowie i narzędziach, podnosząc poprzeczkę w zakresie rygorystycznej inżynierii, odporności na ataki i odpowiedzialności regulacyjnej. To szkolenie prowadzone przez instruktora przeprowadza zaawansowanych praktyków przez pełny cykl życia agenta, od projektowania systemów jedno- i wieloagentowych, przez integrację wielomodalnej percepcji, po koordynację zachowań agentów za pomocą nowoczesnych frameworków. Warsztaty praktyczne w Pythonie stopniowo budują system wieloagentowy na poziomie produkcyjnym, który uczestnicy następnie testują pod kątem odporności na ataki, wykorzystując techniki adversarjalne i narzędzie Adversarial Robustness Toolbox. Kurs kończy się omówieniem zgodności z NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, ustawą o AI UE i RODO, bezpiecznym wdrażaniem, monitorowaniem i reagowaniem na incydenty, dzięki czemu uczestnicy będą gotowi do dostarczania agentów, które są wydajne, obronne i zgodne z przepisami.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Białystok (online lub na miejscu) skierowane jest do początkujących i średnio zaawansowanych programistów oraz praktyków chmury, którzy chcą wykorzystać Alibaba Cloud do budowy agentów AI automatyzujących zadania, odpowiadających na pytania i integrujących się z systemami biznesowymi.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: zrozumieć architekturę agenta AI na Alibaba Cloud, zbudować prosty przepływ pracy agenta, połączyć agenta z wiedzą i narzędziami przedsiębiorstwa, wdrożyć i monitorować agenta w środowisku chmurowym.