Szkolenia AI Agents w Lublin

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne w formie Lublin (online lub na miejscu), jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów sztucznej inteligencji, deweloperów robotyki oraz specjalistów ds. automatyzacji, którzy chcą wykorzystać DeepSeek do budowy inteligentnych agentów AI i autonomicznych systemów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli DeepSeek AI.
• Integrować DeepSeek z agentami AI do podejmowania decyzji i automatyzacji.
• Zastosować techniki uczenia wzmacniającego do szkolenia autonomicznych systemów.
• Wdrożyć agentów AI napędzanych sztuczną inteligencją w rzeczywistych środowiskach.

Autonomiczne agenty AI są szybko integrowane w procesy decyzyjne w różnych sektorach, takich jak obrona, opieka zdrowotna, finanse i infrastruktura. W miarę jak te systemy zyskują większą niezależność i autonomię, istnieje pilna potrzeba wzmocnienia ram etycznych, mechanizmów zarządzania i nadzoru regulacyjnego, aby kierować ich projektowaniem i wdrażaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zbadać etyczne, społeczeństwo i regulacyjne implikacje wdrażania autonomicznych agentów AI w rzeczywistych środowiskach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Analizować ryzyka etyczne i dylematy moralne związane z autonomicznymi agentami AI.
• Oceniać ramy zarządzania i modele regulacyjne związane z wysokostawkowym wdrażaniem AI.
• Ocenić mechanizmy odpowiedzialności, wyjaśniania i przejrzystości w autonomicznych systemach.
• Rozwinąć strategie w celu dostosowania zachowań agentów AI do wartości prawnych, etycznych i społecznych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Studia przypadków i symulacje rolowe.
• Analiza modeli zarządzania i ram etycznych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Automatyzacja oparta na AI łączy elastyczność platform bezkodowych z inteligencją dużych modeli językowych i autonomicznych agentów, aby tworzyć skalowalne, inteligentne systemy.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów o poziomie zaawansowania średnim, którzy chcą projektować, tworzyć i optymalizować przepływy pracy automatyzacji wzbogacone inteligencją AI w zakresie podejmowania decyzji, orchestrowania i samodzielnego wykonywania.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować bezkodowe przepływy pracy automatyzacji wzbogacone interpretacją i odpowiedziami AI.
• Używać łańcuchów komend, wyzwalaczy webhook i API do tworzenia skalowalnych przepływów logiki.
• Tworzyć inteligentne aplikacje łączące usługi i interpretujące dane samodzielnie.
• Zrozumieć, zaprojektować i wdrożyć agenty AI zdolne do planowania i wykonywania działań skierowanych na osiągnięcie celów.

Format kursu

• Interaktywna prelekcja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami, aby ustalić szczegóły.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) skierowane jest do pośrednio zaawansowanych deweloperów AI, specjalistów ds. bezpieczeństwa oraz oficerów ds. zgodności, którzy chcą zaprojektować i wdrożyć bezpieczne agenty AI, jednocześnie rozwijając etyczne zagadnienia i odporność.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ryzyka bezpieczeństwa i etyczne wyzwania w rozwoju agentów AI.
• Wdrożyć zasady projektowania z pierwszej linii bezpieczeństwa dla modeli AI.
• Zastosować techniki odporności wobec ataków, aby zapobiegać atakom na agentów AI.
• Zapewnić zgodność z wytycznymi dotyczącymi etyki AI oraz standardami regulacyjnymi.

Edge & Lightweight Agents to praktyczny kurs skupiający się na wdrażaniu agencji sztucznej inteligencji (AI) na urządzeniach o ograniczonych zasobach. Uczestnicy poznają, jak budować, optymalizować i zarządzać lekkimi agentami zdolnymi do lokalnego rozumowania i wnioskowania, co przyczynia się do poprawy szybkości, prywatności i niezawodności w środowiskach rozproszonych. Kurs podkreśla optymalizację wydajności, projektowanie z niskim opóźnieniem oraz integrację oprogramowania z aparaturą.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów poziomu średniego, którzy chcą wdrożyć i zoptymalizować agencje lokalne za pomocą Pythona i ramizacji edge AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i wyzwania związane z uruchamianiem agencji AI na urządzeniach edge.
• Projektować lekkie pętle agentów odpowiednie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
• Implementować lokalne wnioskowanie przy użyciu TensorFlow Lite, PyTorch Mobile i ONNX.
• Integrować agenty z czujnikami, wykonawcami i platformami IoT.
• Optymalizować wydajność, zużycie energii i opóźnienie dla operacji w czasie rzeczywistym.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i praktyczne demonstracje.
• Rozwój praktyczny w lokalnych lub emulowanych środowiskach.
• Projektowe uczenie się i kierowane ćwiczenia implementacyjne.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do potrzeb, prosimy o kontakt.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do AI developerów, badaczy i inżynierów multimedialnych na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą tworzyć agenty AI zdolne do zrozumienia i generowania multi-modalnej zawartości.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć agenty AI, które przetwarzają i integrują dane tekstowe, obrazkowe i mowy.
• Wdrażać multi-modalne modele takie jak GPT-4 Vision i Whisper ASR.
• Optymalizować multi-modalne wtyczki AI pod kątem efektywności i precyzji.
• Wdrażać multi-modalne agenty AI w rzeczywistych aplikacjach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych programistów i projektantów, którzy chcą poznać i budować asystentów osobistych zasilanych sztuczną inteligencją dla różnych przypadków użycia.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady asystentów osobistych zasilanych sztuczną inteligencją.
• Poznać podstawy integrowania modeli językowych z inteligentnymi asystentami.
• Budować i dostosowywać asystenta osobistego za pomocą ram i narzędzi AI.
• Wdrażać asystentów osobistych do zastosowań rzeczywistych w różnych branżach.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI, deweloperów oprogramowania przedsiębiorstw oraz liderów biznesowych, którzy chcą dostosowywać i wdrażać agenty AI oparte na modelach LLM dla zastosowań przedsiębiorstwowych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli LLM open source.
• Dostosowywać i dopracowywać modele LLM dla przypadków użycia w przedsiębiorstwach.
• Wdrażać agenty AI za pomocą LangChain i Hugging Face.
• Integrować agenty napędzane LLM do przepływów pracy biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów robotyki, badaczy sztucznej inteligencji oraz specjalistów ds. automatyzacji, którzy chcą rozwinąć autonomiczne systemy robotyczne napędzane sztuczną inteligencją do wykonywania skomplikowanych zadań i współpracy człowiek-sztuczna inteligencja.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę agentów AI w decyzyjnym procesie robotów i automatyzacji.
• Wdrożyć nawigację napędzaną sztuczną inteligencją i unikanie przeszkód.
• Rozwijać systemy robotyczne wspomagające współpracę człowieka z AI.
• Wdrażać systemy percepcji i sterowania napędzane sztuczną inteligencją w robotach.

Ten kurs poświęcony jest projektowaniu, koordynacji i implementacji wieloagentowych systemów (MAS) za pomocą języka Python. Uczestnicy nauczą się tworzyć agenty, które komunikują się, współpracują i dostosowują się do osiągnięcia wspólnych celów w złożonych i dynamicznych środowiskach.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo (online lub stacjonarnie) szkolenie jest skierowane do profesjonalistów na poziomie zaawansowanym, którzy chcą projektować i implementować wieloagentowe systemy dla zastosowań automatyki inteligentnej, symulacji i podnoszenia jakości decyzji.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i zasady działania wieloagentowych systemów.
• Opracowywać agenty zdolne do komunikacji, koordynacji i negocjacji.
• Implementować rozproszone środowiska dla interakcji agentów.
• Stosować uczenie wzmacnianie i planowanie w kontekście wieloagentowym.
• Symulować zachowania współpracujące i konkurencyjne agentów.
• Projektować hybrydowe przepływy pracy łączące ludzi i inteligentnych agentów.

Format kursu

• Prowadzone przez instruktora wykłady i pokazy na żywo.
• Ćwiczenia praktyczne z użyciem otwartoźródłowych ram agentów.
• Zastosowany projekt grupowy symulujący scenariusz wieloagentowy.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening w Lublin (online lub stacjonarny) skierowana jest do pośrednio zaawansowanych finansowych profesjonalistów, analityków ryzyka i inżynierów AI, którzy chcą opracować i wdrożyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla automatyzacji usług finansowych i wykrywania oszustw.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę sztucznej inteligencji w automatyzacji usług finansowych i wykrywaniu oszustw.
• Budować modele AI do wykrywania nieautentycznych transakcji.
• Wykorzystywać uczenie maszynowe do oceny ryzyka w czasie rzeczywistym.
• Wdrażać systemy monitorowania finansowego oparte na sztucznej inteligencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych profesjonalistów w dziedzinie obsługi klienta, developerów chatbotów oraz zespołów zajmujących się automatyzacją, którzy chcą wdrożyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla obsługi klienta i automatyzacji usług.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy obsługi klienta opartej na sztucznej inteligencji.
• Rozwinąć i zintegrować chatboty AI do obsługi zapytań klientów.
• Wykorzystać NLP i uczenie maszynowe do poprawy interakcji z chatbotami.
• Wdrożyć agenty AI w rzeczywistych aplikacjach obsługi klienta.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów medycznych i developerów AI na poziomie średnio zaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą wdrażać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
• Rozwijać modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnoz przewidywanych.
• Integrować AI z elektronicznymi rejestrami zdrowia (EHR) i procesami klinicznymi.
• Zapewnić zgodność z regulacjami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie online lub stacjonarnej jest przeznaczone dla początkujących do średniozaawansowanych programistów AI oraz projektantów UI/UX, którzy chcą nauczyć się budowy, optymalizacji i wdrażania wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować skuteczne przepływy pracy i interfejsy AI oraz UI/UX.
• Wdrażać modele przetwarzania języka naturalnego (NLP) napędzane sztuczną inteligencją.
• Integrować asystentów AI z API i platformami trzecich stron.
• Wdrażać i utrzymywać asystentów AI w realnych aplikacjach.

Mistral AI to potężna rodzina otwartych i gotowych do wykorzystania w przedsiębiorstwach modeli AI dla aplikacji językowych, multimodalnych i agentycznych.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów o średnim i zaawansowanym poziomie umiejętności, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać agentami AI za pomocą modeli Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise i Devstral.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise i Devstral.
• Projektować i wdrażać agentów AI wykorzystujących modele Mistral do zastosowań przedsiębiorstw i programistów.
• Integrować systemy kodowania, łączniki i dane przedsiębiorstw w przepływy agentów.
• Optymalizować wydajność, koszty i zgodność z przepisami dla agentów napędzanych przez Mistral.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs szkoleniowy dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.

Python jest podstawowym językiem napędzającym rozwój i orkiestrowanie autonomicznych agentów AI. Kurs ten skupia się na praktycznym zastosowaniu za pomocą nowoczesnych SDK i frameworków takich jak LangChain i AutoGen, aby budować, łączyć i zarządzać przepływami pracy agentów.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do poziomu średnio zaawansowanych inżynierów backendowych, platformowych i ML, którzy chcą zaimplementować i orkiestrować autonomiczne agenty przy użyciu narzędzi Pythona i API.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować środowiska oparte na Pythonie dla systemów agencji.
• Używać popularnych SDK agentów, takich jak LangChain i AutoGen, do tworzenia funkcjonalnych agentów.
• Integrować narzędzia i API w celu rozszerzenia możliwości agentów.
• Orkiestrować przepływy pracy wieloagentowe i wzorce komunikacyjne.
• Zastosować najlepsze praktyki debugowania, testowania i utrzymania kodów agencji.

Format kursu

• Aktywna prezentacja i dyskusja.
• Cwiczenia programistyczne na żywo i pokazy.
• Praktyczne projekty budujące end-to-end przepływy pracy agentów.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

Google Antigravity to środowisko rozwoju agentywnego zaprojektowane do tworzenia autonomicznych agentów zdolnych do planowania, wnioskowania, programowania i działania poprzez wielomodalne możliwości Gemini 3.

Ta prowadzona przez instruktora, live szkolenie (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów technicznych, którzy chcą zaprojektować, zbudować i wdrożyć autonomiczne agenty za pomocą Gemini 3 i środowiska Antigravity.

Po ukończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą przygotowani do:

• Tworzenia autonomicznych przepływów pracy wykorzystujących Gemini 3 do wnioskowania, planowania i wykonania.
• Rozwijania agentów w Antigravity, którzy mogą analizować zadania, pisać kod i interakcjonować z narzędziami.
• Integracji Gemini-driven agentów z systemami przedsiębiorstwa i API.
• Optymalizacji zachowania, bezpieczeństwa i niezawodności agentów w skomplikowanych środowiskach.

Format Kursu

• Ekspertowe demonstracje połączone z interaktywnymi dyskusjami.
• Praktyczne eksperymenty z rozwojem autonomicznych agentów.
• Praktyczna implementacja za pomocą Antigravity, Gemini 3 i wspierających narzędzi w chmurze.

Opcje Personalizacji Kursu

• Jeśli zespół wymaga zachowania agentywnego specyficznego dla domeny lub niestandardowych integracji, prosimy o kontakt, aby dostosować program.

Ten kurs naucza praktycznych technik inżynieryjnych do projektowania, tworzenia, testowania i wdrażania autonomicznych (agentic) systemów za pomocą Pythona. Obejmuje on pętlę agentową, integrację narzędzi, zarządzanie pamięcią i stanem, wzorce orchestracji, kontrole bezpieczeństwa oraz aspekty produkcyjne.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do inżynierów ML o średnim poziomie zaawansowania i zaawansowanych, programistów AI oraz inżynierów oprogramowania, którzy chcą tworzyć odporne, gotowe do produkcyjnego użytku autonomiczne agenty przy użyciu Pythona.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i implementować pętlę agentową oraz przepływy decyzyjne.
• Integrować zewnętrzne narzędzia i API, aby rozszerzyć możliwości agentów.
• Implementować architektury pamięci krótkoterminowej i długoterminowej dla agentów.
• Koordynować wielostopniowe orchestracje i kompozycję agentów.
• Zastosować najlepsze praktyki bezpieczeństwa, kontroli dostępu i monitorowania dla wdrożonych agentów.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Cwiczenia praktyczne polegające na budowie agentów za pomocą Pythona i popularnych SDK.
• Zadania projektowe, które prowadzą do tworzenia gotowych do wdrożenia prototypów.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie treningu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów zaawansowanych, którzy chcą opanować techniki wdrażania i zarządzania agentami AI w środowiskach produkcyjnych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i wdrażać skalowalne wdrożenia pipeline agentów AI.
• Używać narzędzi takich jak Docker i Kubernetes do konteneryzacji i orchestracji agentów AI.
• Monitorować i optymalizować agenty AI w środowiskach produkcyjnych.
• Wdrażać procesy CI/CD dla wdrożeń agentów AI.
• Zapewniać zgodność z wymaganiami dotyczącymi bezpieczeństwa i zarządzania danymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji, którzy chcą opanować techniki uczenia wzmacniania i zastosować je do szkolenia agentów sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu złożonych problemów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady uczenia wzmacniania i procesów decyzyjnych Markowa (MDPs).
• Projektować i wdrażać algorytmy RL, takie jak Q-Learning, SARSA i Deep Q-Networks (DQN).
• Używać ram jak OpenAI Gym i bibliotek RL do praktycznych zastosowań.
• Szkolić agentów sztucznej inteligencji do rozwiązywania rzeczywistych, wieloetapowych problemów decyzyjnych.
• Rozwiązywać wyzwania, takie jak kompromis między eksploracją a eksploatacją oraz konwergencją w szkoleniu RL.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Lublin (online lub stacjonarnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych programistów AI i specjalistów od automatyzacji, którzy chcą zintegrować zdolności agentywne w aplikacjach opartych na AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady agentywnej AI i autonomicznego podejmowania decyzji.
• Implementować celowo kierowane agenty AI z technikami samo-optimizacji.
• Integrować współpracę wieloagentową do rozwiązywania skomplikowanych problemów.
• Poprawiać interakcję AI-człowiek poprzez adaptacyjne doświadczenia użytkownika.
• Wdrażać modele agentywnej AI w rzeczywistych aplikacjach.

Google Antigravity to środowisko programistyczne oparte na agentach, zaprojektowane do optymalizacji przepływów pracy inżynierskich poprzez inteligentną automatyzację.

Ta prowadzona przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących praktyków, którzy chcą poznać podstawy Antigravity i zrozumieć, jak środowiska programistyczne oparte na agentach zwiększają produktywność.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Google Antigravity.
• Navigować i zrozumieć zarówno Widok Edytora, jak i Widok Menedżera.
• Efektywnie korzystać z agentów do automatyzacji prostych zadań programistycznych.
• Używać Antigravity do generowania, doskonalenia i zarządzania plikami projektu.

Format kursu

• Wyjaśnienia instruktora wspierane pokazem na żywo.
• Kierowane ćwiczenia skupione na praktycznym korzystaniu z agentów.
• Praktyczna eksploracja kluczowych funkcji Antigravity w kontrolowanym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Jeśli potrzebujesz dostosowanej wersji tego szkolenia, prosimy o kontakt z nami, aby zaplanować program na miarę.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów AI, którzy chcą opanować umiejętności projektowania, budowania i wdrażania MAS, które rozwiązują złożone, rzeczywiste problemy.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady architektur systemów wieloagentowych.
• Wdrażać strategie komunikacji, koordynacji i podejmowania decyzji w systemach wieloagentowych.
• Zastosować teorię gier do modelowania interakcji między agentami i rozwiązywania konfliktów.
• Wykorzystywać frameworki takie jak JADE do tworzenia skalowalnych rozwiązań MAS.
• Podejmowanie wyzwań, takich jak skalowalność, zaufanie i zachowania emergentne w MAS.

Amazon Bedrock AgentCore zapewnia infrastrukturę do projektowania, orchestrowania i zarządzania systemami wieloagentowymi, umożliwiając współpracę, specjalizację i zaawansowane wzorce automatyzacji między wieloma jednostkami sterowanymi sztuczną inteligencją.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych praktyków, którzy chcą projektować, wdrażać i optymalizować systemy wieloagentowe nowej generacji przy użyciu funkcji orchestrowania i zarządzania AgentCore.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i architektury systemów wieloagentowych.
• Projektować strategie orchestrowania dla współpracy agentów.
• Implementować protokoły komunikacji i negocjacji między agentami.
• Wdrażać skalowalne, gotowe do przedsiębiorstw systemy wieloagentowe przy użyciu AgentCore.

Format kursu

• Interaktywna prelekcja i dyskusja.
• Laboratoria praktyczne z funkcjami orchestrowania AgentCore.
• Przypadki użycia przedsiębiorstwowych systemów wieloagentowych.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w Lublin (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą rozwijać i optymalizować systemy wieloagentowe przy użyciu ram Agentic AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Agentic AI w środowiskach wieloagentowych.
• Opracować agenty sterowane sztuczną inteligencją, które interagują autonomicznie.
• Zaimplementować uczenie wzmacnianie do adaptacyjnego zachowania AI.
• Optymalizować współpracę i konkurencję wieloagentową.
• Zastosować Agentic AI w robotyce, grach i automatyzacji przedsiębiorstw.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie online lub stacjonarnym jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków biznesowych, deweloperów RPA oraz profesjonalistów z dziedziny sztucznej inteligencji, którzy chcą wykorzystać moc agentów AI do automatyzacji procesów biznesowych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę agentów AI w automatyzacji procesów biznesowych.
• Wykrywać możliwości automatyzacji w kluczowych dziedzinach biznesowych.
• Tworzyć rozwiązania oparte na AI dla obsługi klienta, finansów i procesów w zarządzaniu łańcuchem dostaw.
• Integrować agentów AI z istniejącymi narzędziami RPA i systemami biznesowymi.
• Oceniać i optymalizować strategie automatyzacji oparte na AI dla efektywności.

Google Antigravity to platforma do tworzenia agentów zdolnych do interakcji z aplikacjami internetowymi, środowiskami przegladarki oraz przepływami roboczymi wielopowierzchniowymi.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów poziomu średnio zaawansowanego, którzy chcą tworzyć, automatyzować i testować przepływy pracy oparte na przeglądarce przy użyciu Google Antigravity.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć agentów, które interakcjonują z aplikacjami internetowymi na powierzchni przeglądarki.
• Automatyzować przepływy pracy od początku do końca w różnych kontekstach przeglądarki.
• Weryfikować i rozwiązywać problemy z zachowaniem agentów w środowiskach sterowanych interfejsem użytkownika.
• Implementować strategie automatyzacji wielopowierzchniowej za pomocą Antigravity.

Format kursu

• Kierowane instrukcje wspomagane prezentacjami.
• Praktyczne, prace praktyczne i ćwiczenia oparte na scenariuszach.
• Implementacja przepływów pracy agentów w interaktywnym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Dla indywidualnych wymagań szkolenia, prosimy o kontakt z nami w celu dostosowania kursu do Państwa celów.

AgentCore upraszcza proces tworzenia, wdrażania i monitorowania pełni zarządzanych agentów AI, dostarczając zintegrowany zestaw usług dostosowanych do wdrożenia na dużą skalę.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do praktyków na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą zdobyć praktyczne doświadczenie w tworzeniu agentów AI gotowych do produkcji za pomocą AgentCore.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe możliwości AgentCore w zakresie tworzenia agentów AI.
• Projektować i konfigurować proste agenty AI za pomocą zarządzanych usług.
• Integrować przepływy pracy, aby wzmocnić funkcjonalność agenta.
• Wdrażać i monitorować agenty AI w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z usługami AgentCore.
• Kierowane ćwiczenia od koncepcji agenta do wdrożenia.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, prosimy skontaktować się z nami, aby ustalić szczegóły.

Mastra to ramka, która zapewnia strukturalne narzędzia do oceny, debugowania i gwarancji niezawodności agentów AI działających w złożonych przepływach pracy.

To prowadzone przez instruktorów szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) skierowane jest do praktyków średnio zaawansowanych, którzy chcą dokładnie testować zachowanie agentów, poprawiać niezawodność i wdrożać mierzalne procesy oceny.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą mogli z pewnością:

• Zastosować techniki debugowania do identyfikacji i korekcji problemów z zachowaniem agentów.
• Ocenić agentów przy użyciu strukturalnych metryk, standardów porównawczych i ocen jakościowych.
• Wdrożyć narzędzia i przepływy pracy, które śledzą niezawodność, odchylenia i halucynacje.
• Projektować strategie QA zapewniające spójne i przewidywalne działanie agentów.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne z debugowaniem i oceną.
• Analiza na żywo zachowania agentów za pomocą narzędzi do obserwowalności.

Opcje dostosowywania kursu

• Dostosowane scenariusze testowania niezawodności i branżowe metody QA mogą być zorganizowane na żądanie.

Vertex AI Agent Builder to środowisko bez kodu/niskokodowe do tworzenia agentów opartych na danych, które łączą modele generacyjne z generacją wzmacnianą przez wyszukiwanie (RAG), umożliwiając zespołom szybkie budowanie agentów wykorzystujących dane przedsiębiorstwa i wyszukiwanie, aby dostarczać dokładne i kontekstowe odpowiedzi.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest skierowane do praktyków poziomu średniozaawansowanego, którzy chcą zaprojektować, skonfigurować i wdrożyć inteligentne agenty za pomocą Vertex AI Agent Builder i wzorców RAG.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować przepływy pracy agentów opartych na danych za pomocą Agent Builder.
• Wdrażać pipeline RAG z wyszukiwaniem i magazynami wektorów.
• Integrować źródła danych przedsiębiorstwa bezpiecznie do wyszukiwania.
• Ocena i iteracja zachowania agenta za pomocą testów i metryk.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z użyciem Vertex AI Agent Builder i komponentów RAG.
• Ćwiczenia opierające się na projektach do budowy i doskonalenia agentów.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to zarrangować.

Mastra to framework obsługujący głęboką integrację między agentami sztucznej inteligencji, API, aplikacjami przedsiębiorstwa i systemami danych zewnętrznymi.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą tworzyć niezawodne, bezpieczne i skalowalne integracje między agentami Mastra a szerokim ekosystemem przedsiębiorstwa.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą gotowi:

• Implementować integracje oparte na API między agentami Mastra a usługami zewnętrznymi.
• Łączyć systemy i narzędzia danych przedsiębiorstwa z automatyzowanymi przepływami pracy agentów.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznej wymiany danych i uwierzytelniania.
• Projektować warstwy integracji, które są skalowalne, podatne na utrzymanie i gotowe do produkcji.

Format Kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne z inżynierii integracji i API.
• Implementacja w laboratorium na żywo za pomocą rzeczywistych scenariuszy przedsiębiorstwa.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Na życzenie dostępne są niestandardowe scenariusze API, mapowania systemów przedsiębiorstwa lub warsztaty integracji danych.

AgentCore zapewnia utrzymywanie pamięci, bezpieczny interpreter kodu oraz narzędzie przeglądarkowe, które pozwalają na dostarczanie interaktywnych, dynamicznych i kontekstowych doświadczeń przez agenty AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków technicznych na poziomie średnio-zaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować i wdrożyć agenty AI zdolne do utrzymywania długoterminowego kontekstu, obliczeń w locie oraz bezpośredniej interakcji z interfejsami internetowymi.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać pamięć AgentCore dla stanowych, kontekstowych procesów.
• Korzystać z bezpiecznego interpretera kodu dla dynamicznych obliczeń i transformacji.
• Integrować narzędzie przeglądarkowe dla pobierania danych w czasie rzeczywistym i interakcji z UI.
• Projektować interaktywne agenty dla analiz, obsługi klienta i badań.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia laboratoryjne z pamięcią i narzędziami AgentCore.
• Studia przypadku w scenariuszach analiz, automatyzacji i obsługi klienta.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Lublin (online lub stacjonarnie), skierowane jest do game developerów i entuzjastów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą efektywnie zintegrować agenty AI w aplikacje gry.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę agentów AI w współczesnej grze.
• Opracowywać systemy podjęcia decyzji za pomocą drzew decyzyjnych i maszyn stanowych.
• Implementować algorytmy ścieżkowania, takie jak A* dla nawigacji w grze.
• Zastosować techniki uczenia wzmacniającego do tworzenia adaptacyjnych zachowań AI.
• Optymalizować wydajność AI dla środowisk gry w czasie rzeczywistym.

LLMs i autonomiczne ramy agentów, takie jak AutoGen i CrewAI, redefiniują sposób, w jaki zespoły DevOps automatyzują zadania, takie jak śledzenie zmian, generowanie testów i klasyfikacja alertów, symulując współpracę i podejmowanie decyzji w sposób przypominający człowieka.

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą projektować i wdrażać automatyzowane przepływy pracy DevOps zasilane dużymi modelami językowymi (LLMs) i wieloagentowymi systemami.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować agentów opartych na LLMs w przepływy pracy CI/CD dla inteligentnej automatyzacji.
• Automatyzować generowanie testów, analizę commitów i podsumowania zmian za pomocą agentów.
• Koordynować wiele agentów do klasyfikacji alertów, generowania odpowiedzi i dostarczania zaleceń dla DevOps.
• Budować bezpieczne i utrzymywalne przepływy pracy zasilane agentami za pomocą otwartych ram open-source.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

Antigravity to ramka reprezentująca zaawansowane przepływy pracy sterowane przez agentów.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów o poziomie średnim i zaawansowanym, którzy chcą weryfikować, walidować i zabezpieczać wyniki generowane przez agenty AI pracujące w środowiskach sterowanych przez Antigravity.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ocenić dokładność i bezpieczeństwo artefaktów kodowych generowanych przez agenty.
• Korzystać z strukturalnych technik weryfikacji wykonywanych przez agentów zadań.
• Efektywnie analizować nagrania z przeglądarki i śledzić działania agenta.
• Stosować zasady kontroli jakości i bezpieczeństwa, aby zapewnić niezawodność przepływów pracy agentów.

Format Szkolenia

• Kierowane przez instruktora techniczne referaty i dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia skoncentrowane na weryfikacji rzeczywistych przepływów pracy agentów.
• Ręczne testowanie i walidacja w kontrolowanym środowisku laboratorium.

Opcje Dostosowywania Szkolenia

• Dostosowanie scenariuszy, przepływów pracy i przykładów testowych jest dostępne na życzenie.

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

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady autonomicznego podejmowania decyzji w AI.
• Projektować i implementować agenty AI działające z minimalnym udziałem człowieka.
• Integrować Agentic AI do przepływów pracy automatyzacji i systemów biznesowych.
• Optymalizować procesy podejmowania decyzji sterowane AI pod kątem efektywności i skalowalności.
• Zapewniać zgodność, bezpieczeństwo i aspekty etyczne w autonomii AI.

Google Antygrawitacja to zaawansowany framework do eksperymentowania z długotrwałymi agentami i wyłaniającymi się zachowaniami interaktywnymi.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów zaawansowanych poziomu, którzy chcą projektować, analizować i optymalizować agenty zdolne do utrzymywania pamięci, doskonalenia się poprzez zwrot informacji oraz ewoluowania na długich horyzontach operacyjnych.

Po ukończeniu tego szkolenia, uczestnicy zdobędą umiejętności:

• Projektowanie struktur pamięci długoterminowej dla utrzymania stanu agentów.
• Implementacja skutecznych pętli zwrotnej do kształtowania zachowań agentów.
• Ocena trajektorii uczenia i modelu driftonu.
• Integracja mechanizmów pamięci w złożone ekosystemy wieloagentowe.

Format kursu

• Dyskusja prowadzona przez ekspertów, połączona z technicznymi demonstracjami.
• Praktyczne badania poprzez strukturalne wyzwania projektowe.
• Zastosowanie koncepcji do symulowanych środowisk agentów.

Opcje dostosowywania kursu

• Jeśli Twoja organizacja wymaga zawartości dostosowanej lub przykładowych przypadków, skontaktuj się z nami, aby dostosować to szkolenie.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zagłębić się w projektowanie i rozwój autonomicznych agentów do praktycznych zastosowań.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe koncepcje autonomicznych agentów.
• Zbadać rzeczywiste zastosowania autonomicznych agentów AI.
• Projektować, szkolić i wdrażać agentów przy użyciu uczenia ze wzmocnieniem.
• Zintegrować agentów z istniejącymi systemami w celu automatyzacji i podejmowania decyzji.
• Rozważenie kwestii etycznych i wyzwań związanych z wdrażaniem autonomicznych agentów.

AgentCore zapewnia wbudowane funkcje identyfikacji, obserwowalności i zgodności, które pozwalają organizacjom odpowiedzialnie wdrażać agentów AI w środowiskach przedsiębiorstw.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych praktyków, którzy chcą zaprojektować i obsługiwać bezpieczne, weryfikowalne i zgodne z przepisami systemy agentów AI za pomocą Amazon Bedrock AgentCore.

Do końca tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać modele identyfikacji i uprawnień dla przedsiębiorstw dla agentów.
• Włączać obserwowalność za pomocą strukturalnego logowania, metryk i śledzenia.
• Zastosować kontrole zgodności w celu dostosowania się do ram prawnych.
• Audytować aktywność agentów i utrzymywać bezpieczne kontrole na poziomie sesji.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne laboratoria z narzędziami AWS do bezpieczeństwa i monitorowania.
• Przykłady z regulowanych środowisk przedsiębiorstw.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania.

Mastra to framework, który umożliwia zaawansowaną automatyzację przepływów pracy i koordynację między wieloma agentami AI działającymi w rozproszonych systemach.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do praktyków poziomu średniozaawansowanego, którzy chcą projektować, koordynować i operować wieloagentowymi przepływami pracy w dużych skalach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy zdobędą umiejętności, aby:

• Projektować skomplikowane przepływy pracy za pomocą możliwości koordynacji Mastra.
• Koordynować wiele agentów wykonywanych równolegle lub zależnie od siebie.
• Implementować narzędzia do monitorowania i debugowania wykonywania przepływów pracy.
• Optymalizować logikę koordynacji pod kątem niezawodności, przepustowości i efektywności automatyzacji.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne z projektowaniem i automatyzacją przepływów pracy.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab konteneryzowanym.

Opcje dostosowania kursu

• Dostosowane scenariusze automatyzacji, integracje przedsiębiorstwa lub wzorce przepływów pracy mogą być udostępnione na życzenie.

AgentCore Runtime & Gateway to para usług AWS, które umożliwiają pakowanie, wdrażanie i bezpieczne expose agentów AI z uproszczonymi integracjami z zewnętrznymi systemami.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do zespół inżynieryjnych o poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą przejść od prototypów agentów do produkcji, opanowując AgentCore Runtime do wdrażania i Gateway do bezpiecznego łączenia się oraz integracji API.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Ustawiać środowiska AgentCore Runtime i pakować agentów do wdrożenia.
• Eksponować agentów poprzez Gateway z uwierzytelnionymi, ograniczanymi punktami końcowymi.
• Integrować zewnętrzne narzędzia i API do przepływów pracy agentów za pomocą stabilnych kontraktów.
• Dodawać obserwowalność, logowanie i monitorowanie użycia dla operacji produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Części praktyczne z wdrożeniami Runtime i integracjami Gateway.
• Powtarzalne ćwiczenia skupione na niezawodności, bezpieczeństwie i wprowadzeniu do produkcji.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

Devstral to open-source framework przeznaczony do tworzenia i uruchamiania kodujących agentów, które mogą interagować z bazami kodu, narzędziami deweloperskimi i API w celu poprawy produktywności inżynierskiej.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowany jest do pośrednio zaawansowanych inżynierów ML, zespołów narzędzi deweloperskich i SREs, którzy chcą projektować, implementować i optymalizować kodujące agenty przy użyciu Devstral.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować Devstral do tworzenia kodujących agentów.
• Zaprojektować agenty workflow dla eksploracji i modyfikacji baz kodu.
• Zintegrować kodujące agenty z narzędziami deweloperskimi i API.
• Zaimplementować najlepsze praktyki dla bezpiecznej i wydajnej wdrożenia agentów.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Muchę ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne implementacje w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć, jak działają agenty AI i stworzyć własne interaktywne systemy chatbotów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy agentów AI i ich zastosowania.
• Poznać zasady przetwarzania języka naturalnego (NLP).
• Zaprojektować przepływ konwersacji dla chatbota.
• Oprogramować funkcjonalny chatbota przy użyciu Python i związanych narzędzi.
• Wdrożyć chatbota do interakcji z rzeczywistymi użytkownikami.

Mastra to ramka operacyjna zaprojektowana do usprawnienia wdrażania, skalowania i zarządzania cyklem życia agentów AI w środowiskach produkcyjnych.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych do zaawansowanych profesjonalistów technicznych, którzy muszą operacyjizować agenty AI w sposób niezawodny i wydajny na systemach produkcyjnych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą wyposażeni w umiejętności:

• Wdrażania agentów AI opartych na Mastrze w kontrolowanych, produkcyjnych środowiskach.
• Skalowania agentów poziomo i pionowo przy użyciu natywnych funkcji platformy.
• Implementacji pipeline'ów obserwowania do śledzenia zachowania i wydajności agentów.
• Optymalizacji konfiguracji czasu wykonania w celu zmniejszenia opóźnień, kosztów i ryzyk operacyjnych.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne skoncentrowane na rzeczywistych scenariuszach wdrażania.
• Implementacja laboratorium na żywo przy użyciu środowisk zasobowanych i orchestracyjnych.

Opcje dostosowywania kursu

• Dostosowanie tematów, laboratoriów praktycznych lub scenariuszy branżowych jest dostępne na życzenie.

Google Antigravity to platforma deweloperska oparta na agentach, służąca do orkiestrowania, nadzorowania i koordynacji workflow sterowanych sztuczną inteligencją.

Ten prowadzony przez instruktora, zywny trening (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą projektować, zarządzać i optymalizować workflow wieloagentowe w Google Antigravity.

Po ukończeniu tego treningu uczestnicy zdobędą umiejętności, aby:

• Konfigurować odpowiedzialności agentów i potoki orkiestrowania w interfejsie Manager.
• Generować i interpretować artefakty Antigravity, w tym listy zadań, plany, dzienniki i nagrania przeglądarki.
• Implementować strategie weryfikacji, aby zapewnić transparentność i audytowalność działań agentów.
• Optymalizować współpracę wieloagentową dla złożonych zadań deweloperskich i operacyjnych.

Format Kursu

• Przewodniki i praktyczne demonstracje.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach skoncentrowane na rzeczywistych wyzwaniach workflow.
• Praktyczne doświadczenia w żywej przestrzeni roboczej Antigravity.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Jeśli wymagana jest dostosowana wersja tego kursu, prosimy o kontakt z nami, aby omówić opcje dostosowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą zrozumieć i tworzyć proste AI agents dla zastosowań w rzeczywistym świecie.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje AI agents.
• Wykrywać różne typy AI agents i ich zastosowania.
• Projektować i wdrażać podstawowe AI agents do praktycznych zadań.
• Badac narzędzia i ramy dla budowy AI agents.

Antigravity to platforma do tworzenia aplikacji sterowanych sztuczną inteligencją (AI) i opartych na agencie.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo kurs (online lub stacjonarny) jest skierowany do programistów o poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą tworzyć rzeczywiste aplikacje przy użyciu autonomicznych agentów AI w środowisku Antigravity.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć aplikacje oparte na autonomicznych i koordynowanych agentach AI.
• Korzystać z Antigravity IDE, edytora, terminala i przeglądarki do pełnego cyklu rozwoju.
• Zarządzać wieloagentowymi przepływami pracy za pomocą Agent Managera.
• Integrować funkcje agentów z systemami oprogramowania produkcyjnych.

Format kursu

• Połączone prezentacje z głębokimi demonstracjami.
• Rozległa praktyka na żywo i kierowane ćwiczenia.
• Praca implementacyjna w środowisku Antigravity na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby uzyskać dostosowaną treść zgodną z Twoim stosem rozwojowym, proszę skontaktować się z nami, aby zaplanować wersję dostosowaną tego szkolenia.

Amazon Bedrock AgentCore jest gotowym do przedsiębiorstw ramowcem do budowania, wdrażania i skalowania agentów AI z zintegrowanym wsparciem dla pamięci, obserwacji i zarządzania zabezpieczonymi tożsamościami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów i architektów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą projektować, zabezpieczać i eksploatować agentowe systemy AI z użyciem AWS Bedrock AgentCore.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i komponenty AgentCore.
• Wdrażać i zarządzać agentami AI za pomocą Runtime i Gateway.
• Wdrażać trwałą pamięć i stanowe interakcje.
• Zastosować kontrolę tożsamości, obserwacji i zgodności.
• Projektować wieloagentowe systemy dla procesów przedsiębiorstwowych na dużą skalę.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Sesje laboratoryjne z AWS z wykorzystaniem AgentCore.
• Praktyczne ćwiczenia z wdrażaniem i monitorowaniem scenariuszy.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowany szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.

Budowanie Systemów Agenta z LLM za pomocą AutoGen jest kursem praktycznym skupionym na tworzeniu systemów wieloagentowych za pomocą ramki AutoGen firmy Microsoft dla dużych modeli językowych (LLM).

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów w dziedzinie AI i automatyzacji na poziomie średnim, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać systemami wieloagentowymi za pomocą AutoGen, Python i LLM.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować architektury wieloagentowe za pomocą ramki AutoGen.
• Konfigurować role, możliwości i zachowania koordynacji agentów.
• Używać wywoływania funkcji i zarządzania pamięcią dla interakcji agentów.
• Budować i testować przepływy pracy agentów LLM oparte na Python dla realnych przypadków użycia.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego szkolenia, prosimy o kontakt, aby umówić się.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów o poziomie średniozaawansowanym i zespołów inżynieryjnych, którzy chcą tworzyć skalowalne, obserwowalne systemy AI za pomocą Mastry.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę Mastry i jak ona integruje się z LLMs i zewnętrznymi API.
• Projektować i implementować agentów AI i przepływy pracy za pomocą TypeScriptu.
• Korzystać z narzędzi do obserwowalności i pamięci Mastry, aby monitorować i poprawiać wydajność agentów.
• Wdrażać gotowe do produkcji aplikacje AI korzystając z funkcji ramki Mastry.

Ten jednodniowy warsztat, skierowany do programistów, data scientistów i entuzjastów sztucznej inteligencji, pomoże Ci zrozumieć i wykorzystać moc systemów AI agentywnych za pomocą AutoGen v0.4.

Dzięki połączeniu praktycznych ćwiczeń i demonstracji na żywo, dowiesz się, jak tworzyć, zarządzać i wdrażać aplikacje wieloagentowe oparte na Large Language Models (LLMs).

Na koniec kursu uzyskasz solidne podstawy w hierarchicznej architekturze AutoGen, opanujesz asynchroniczną komunikację między agentami i poznasz rzeczywiste przypadki zastosowań oraz najlepsze praktyki tworzenia skalowalnych i inteligentnych aplikacji opartych na LLMs.