LLMs και Αυτόνομα Σύστηματα σε Ρούτινες DevOps Κομμάτι εκπαίδευσης

Το Google Antigravity είναι ένα περιβάλλον ανάπτυξης αυτόνομων ειδικών, σχεδιασμένο για τη δημιουργία αυτόνομων ηλεκτρονικών προσώπων που μπορούν να σχεδιάζουν, λογικοποιούν, κώδιζουν και εκτελούν δράσεις μέσω των πολυμεσικών χαρακτηριστικών του Gemini 3.

Αυτή η εξάρτηση από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους τεχνικούς προφεσιонаλιστές που επιθυμούν να σχεδιάσουν, δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν αυτόνομα ηλεκτρονικά πρόσωπα χρησιμοποιώντας το Gemini 3 και το περιβάλλον Antigravity.

Μετά τη συμπέρασμα αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι πρόετοι για:

• Να δημιουργούν αυτόνομα ρολογράμματα εργασίας που χρησιμοποιούν το Gemini 3 για λογική, σχεδιασμό και εκτέλεση.
• Να αναπτύσσουν ηλεκτρονικά πρόσωπα στο Antigravity που μπορούν να αναλύουν εργασίες, κώδιζουν και να διαδραματίζουν ρόλο σε εργαλεία.
• Να ενσωματώνουν τα αυτόνομα ηλεκτρονικά πρόσωπα του Gemini με επιχειρηματικά συστήματα και APIs.
• Να βελτιοποιούν τη συμπεριφορά, ασφάλεια και ικανότητα των ηλεκτρονικών προσώπων σε περίπλοκες εξέλιξεις.

Μορφή του Μαθήματος

• Εμπειρογνώμονες δημοστράσεις συνδυασμένες με αλληλεπιδραστικές συζητήσεις.
• Εργασία χειρονομίας με τη δημιουργία αυτόνομων ηλεκτρονικών προσώπων.
• Πρακτική εφαρμογή χρησιμοποιώντας το Antigravity, το Gemini 3 και συνοδευόμενα εργαλεία cloud.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Εάν η ομάδα σας χρειάζεται περιοχές-συγκεκριμένη συμπεριφορά ή εξουσιοδότηση, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να προσαρμόσουμε το πρόγραμμα.

Google Antigravity είναι προχωρημένη αρχιτεκτονική για την πειραματολογία με μακροχρόνιους αυτόνομους κύβους και εξέλιξη συνοδευτικών δράσεων.

Αυτή η πρακτική κατεύθυνση (online ή on-site) απευθύνεται σε ειδικούς υψηλότερου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να σχεδιάζουν, αναλύουν και βελτιώνουν αυτόνομους κύβους που μπορούν να διατηρούν μνήμη, να βελτιώνονται μέσω της retroπάλισης και να εξελίσσονται κατά τη διάρκεια μακροχρόνιου λειτουργικού πεδίου.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα κερδίσουν τα δεξιότητες να:

• Σχεδιάζουν συμβάτες μεγάλες μνήμες για τη διαρκή λειτουργία των αυτόνομων κύβων.
• Εφαρμένη retroπάλιση για τη σχήματοση του συμπεριφερόμενου αυτόνομων κύβων.
• Εκτίμηση τροχιών μάθησης και προσαρμογή μοντέλων.
• Ενσωμάτωση μηχανισμών μνήμης σε περίπλοκες εκοσυστήματα αυτόνομων κύβων.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διάλογος με ειδικούς συνδυασμένος με τεχνικές δημοστράσεις.
• Πρακτική εξερεύνηση μέσω συγκεκριμένων προκλήσεων σχεδίασης.
• Εφαρμογή εννοιών σε περιβάλλοντα με αυτόνομους κύβους.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Αν απαιτείται προσαρμοσμένο περιεχόμενο ή συγκεκριμένα παραδείγματα, επικοινωνήστε μαζί μας για την προσαρμογή αυτής της κατεύθυνσης.

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για τις Τεχνικές Παρουσίες IT) χρησιμοποιείται αυξανόμενα για να προβλέπει επιτυχίες πριν συμβεί και να αυτοματοποιεί την άναλυση ρίζας (RCA) για να ελαχιστοποιήσει τη διάκοψη και να εξηγηρύξει την απόδοση.

Αυτή η καθοδήγηση με παρέα, είτε ως ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακά ή όντως) στρέφεται αποκλειστικά σε προχωρημένους τεχνικούς IT, οι οποίοι επιθυμούν να υλοποιήσουν αναλυτική πρόβλεψη, αυτοματοποιημένη κατάσχεση, και να σχεδιάσουν ευφυείς εργοδιώξεις RCA χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα ML για την ανίχνευση πρότυπων που οδηγούν σε αποτυχίες συστήματος.
• Αυτοματοποιήσουν εργοδιώξεις RCA βάσει της συσχετισμένης λογοθετίας και μετρήσεων πολλαπλών πηγών.
• Συνδέσουν τις διαδικασίες και αντιδράσεων σε υπάρχοντα πλατφόρμες.
• Εγκαθιστήσουν και εξοικονομήσουν ευφυείς διαδίκτυες σωληνών AIOps σε πραγματικές ενvironments.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλοί ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Χειρονομήματα σε ζωντανό lab environment.

Επιλογές Παρατύπωσης του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια περιορισμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσετε.

AIOps (Τεχνητή Νοητικότητα για τις Επιχειρηματικές Λειτουργίες IT) είναι μια πρακτική που χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση για να αυτοματοποιεί και βελτιώνει τις επιχειρηματικές λειτουργίες IT, ιδιαίτερα στους τομείς μονίτιρινγκ, ανάκληση γεγονότων και απάντηση.

Αυτή η εξαρτημένη εκ πρώτης χειρος, ζωντανή εκπαίδευση (σε διαδίκτυο ή σε τόπο) απευθύνεται σε επαγγελματικούς του IT με μέτρια εξοικείωση που επιθυμούν να υλοποιήσουν τεχνικές AIOps για να συσχετίζουν μετρήσεις και ιστορικά, να μειώσουν τη θόλωση λαθραίνων αποδείξεων και να βελτιώσουν την παρατήρηση μέσω εξειδικευμένης αυτομάτωσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τους αρχές και την αρχιτεκτονική πλατφόρμων AIOps.
• Να συσχετίζουν δεδομένα μέσω ιστορικών, μετρήσεων και παρακολούθησης για να αναγνωρίζουν τους πηγαίους λόγους.
• Να μειώσουν την θόλωση λαθραίνων αποδείξεων μέσω εξειδικευμένης φιλτράρισης και παροχής σιωπηρού ζόφου.
• Να χρησιμοποιούν ελεύθερου λογισμικού ή πωλήτη συστήματα για να μονίτιρουν και να απαντούν αυτόματα σε αποδείξεις.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη και συζήτηση με ενεργό διαλόγο.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικά υποχρεώματα.
• Εφαρμογή σε ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατύπωση.

Μια αναλογία AIOps που κατασκευάζεται εξ ολοκλήρου με open-source εργαλεία επιτρέπει στα ομάδες να σχεδιάζουν αποδοτικές και ευελίξιες λύσεις για την παρατήρηση, την ανίχνευση απώλειων και την έγκαιρη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό την διεύθυνση εκπαιδευτικών (online ή παρακειμένως), απευθύνεται σε μηχανικούς υψηλής εξουσιοδότησης που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να διατίθουν μια από τέλος έως τέλος αναλογία AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο open-source συστατικά.
• Συλλέγουν και εξομαλύνουν δεδομένα από logs, μετρήσεις και τρακιά.
• Εφαρμένουν ML μοντέλα για την ανίχνευση απώλειων και την πρόβλεψη εκτοπισμών.
• Αυτοματοποιούν τις ειδοποιήσεις και τη διόρθωση με open-source εργαλεία.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστικός διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική πρακτική.
• Συνεχής εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον καθοδήγησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να παρατάξετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρς, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

Antigravity είναι μια πλατφόρμα ανάπτυξης σχεδιασμένη για τη δημιουργία εφαρμογών οδηγούμενων από AI, με κεντρικό ρόλο τους agents.

Αυτή η εκπαίδευση που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση ενοποιημένων καθηγητών (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές με διάδοχο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να δημιουργήσουν πρακτικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας αυτόνομους AI agents στο περιβάλλον Antigravity.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι προετοιμασμένοι να:

• Αναπτύξουν εφαρμογές που βασίζονται σε αυτόνομους και συντονισμένους AI agents.
• Χρησιμοποιήσουν το Antigravity IDE, επεξεργαστή κώδικα, τερμάτων (terminal) και περιηγητή για ανάπτυξη ολοκληρωμένου κύκλου.
• Διαχειρίσουν πολυ-agent workflows με το Agent Manager.
• Ενταξικοποιήσουν τις δυνατότητες των agents σε εφαρμογές πλήρους κύκλου (production-grade).

Μορφή του Μαθήματος

• Συνδυασμένες παρουσιάσεις με εξακριβωμένες δημονστρατίες.
• Εκτensiveς χειροντικές πρακτικές και εξασκήσεις με οδηγία.
• Πρακτική δουλειά στον πραγματικό κόσμο εντός του περιβάλλοντος Antigravity.

Επιλογές Παροχής Μαθήματος

• Για περιεχόμενο που συμβαδίζει με το ανάπτυξης stack σας, επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε ένα προσαρμοσμένο έκδοση αυτής της εκπαίδευσης.

Το Google Antigravity είναι ένα περιβάλλον ανάπτυξης με προσέγγιση που προηγείται από ειδικούς, σχεδιασμένο για να υποδοχεύει τους προσδιορισμούς διαδικασιών μηχανικής μέσω αυτομάτων εξυπηρετησιών.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό την διεύθυνση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε πρακτικούς με βασικό επίπεδο που θέλουν να εξερευνήσουν τα βασικά έγχειρηματικά στο Antigravity και να κατανοήσουν πώς τα περιβάλλοντα ανάπτυξης με είδικους βελτιώνουν την απόδοση.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Google Antigravity.
• Να περιηγηθούν και να κατανοήσουν την εκδοχή Επεξεργαστή και την εκδοχή Διαχειριστή.
• Να αποδοτικά συνεργάζονται με ειδικούς για να αυτοματοποιήσουν απλές διαδικασίες ανάπτυξης.
• Να χρησιμοποιούν το Antigravity για να παράγουν, να εξακριβώνουν και να διαχειρίζονται αρχεία έργων.

Μορφή του Μαθήματος

• Εξηγήσεις εκπαιδευτή υποστηριζόμενες από πραγματικές δείξεις.
• Οδηγούμενες εξασκήσεις εστιασμένες στη χρήση των ειδικών.
• Πρακτική εξερεύνηση των κεντρικών λειτουργιών του Antigravity σε έλεγχο ασκητήριο.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Εάν χρειάζεστε μια προσαρμοσμένη έκδοση αυτής της καθοδήγησης, επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε ένα πρόγραμμα ανάλογο.

Google Antigravity είναι μια πλατφόρμα για τη δημιουργία agents που μπορούν να αλληλεπействούν με web applications, browser environments και multi-surface workflows.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διαλεκτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε προσώπα με εμπειρία που επιθυμούν να κατασκευάζουν, αυτοματοποιούν και δοκιμάζουν browser-based workflows χρησιμοποιώντας το Google Antigravity.

Μετά από την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν agents που αλληλεπιδρούν με web applications σε browser surface.
• Αυτοματοποιήσουν workflows end-to-end σε διάφορα browser contexts.
• Επαληθεύσουν και εκτροποδοτήσουν τη συμπεριφορά agents σε UI-driven environments.
• Πραγματοποιήσουν strategies για cross-surface automation χρησιμοποιώντας το Antigravity.

Μορφή του Μαθήματος

• Οδηγούμενη εκπαίδευση υποστηριζόμενη από δειγματοδοσίες.
• Πρακτικές, χειρονήτιες δραστηριότητες και ασκήσεις βασισμένες σε scenaria.
• Εφαρμογή agent workflows σε interactive lab environment.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για εξατομικευμένες απαιτήσεις εκπαίδευσης, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τον τύπωμα του μαθήματος σε αντικειμενικά που θέλετε.

Οι επιχειρησιακές πλατφόρμες AIOps όπως Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν δυνατά μέσα για τον ανιχνευτή άνομαλίες, τη συνδυασμό ειδοποιήσεων και την αυτοματοποίηση αποκρισών σε μεγάλου μεγέθους IT περιβάλλοντα.

Αυτός ο εκπαιδευτή-διευθύνομενη, ζωντανή καθοδήγηση (δια διαδίκτου ή σε χώρο πρόσβασης) στοχεύει σε επιμέσου επίπεδου επιχειρηματικά IT ομάδες που θέλουν να αναμειγθούν τα εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα stack εφανιστικότητας και λειτουργικών διαδικασιών.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαβεβαιώσουν και αναμείξουν τα Splunk, Moogsoft, και Dynatrace σε μια ενωμένη AIOps αρχιτεκτονική.
• Συνδυάσουν δείκτες, λόγια και γεγονότα σε περιβάλλοντα απομένου με χρήση AI-χαρακτηριστικών αναλύσεων.
• Αυτοματοποιήσουν την ανίχνευση, προτεραιότητα και συνέχεια γεγονότων με εμπεριστατωμένες και προσαρμοστικές διαδικασίες.
• Βελτιώσουν την απόδοση, μειώσουν το MTTR και βελτιώσουν τη λειτουργική αποδοτικότητα σε επιχειρηματικό μέγεθος.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Δυναμική εξήγηση και συζήτηση.
• Πολύ πράξη και ασκήσεις.
• Αλληλουχία πρωτότυπης εφαρμογής σε ζωντανό μέσο εργασίας.

Πιθανές Διεκδικήσεις Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Τα εργαλεία Prometheus και Grafana χρησιμοποιούνται ευρέως για την παρακολούθηση σύγχρονων διεργασιών, ενώ η μηχανική μάθηση (ML) και τα πρότυπα της αυξάνουν με προληπτικές και νοημοσύνης εφαρμογές, ώστε να αυτοματοποιήσουν τις λήψεις αποφάσεων.

Αυτός ο εξοπλισμός, υποδοχηγούμενος εκ πρώτου χέρι (διαδικτύου ή live), στόχευε σε διεξοδικούς προσελκυστές της παρακολούθησης που επιθυμούν να αναγεννήσουν τη συσκευή των κανόνων μετάδοσης των δεδομένων (observability) πλαισίων, χρησιμοποιώντας AIOps συστήματα, Prometheus, Grafana και τεχνικές μηχανικής μάθησης.

Τέλος αυτής της εξόπλισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώσουν Prometheus και Grafana για παρακολούθηση σε όλα τα αλγείδρωπα και τα θυρεός.
• Διαθέτουν, αποθηκεύουν και εμφανίζουν υψηλή ποιότητα δεδομένα ξεχωριστών μετρήσεων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανιδαλή σήγμα και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν νοηματικές κατευθυντήριες γραμμές διακήρυξης με βάση πρόληπτικα σημεία.

Σχήμα της Εξοπλίσης

• Δυναμικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές τεχνικές εργασίες και πρακτική.
• Εμπειροκατάσταση με πραγματικό περιβάλλον εφαρμογής.

Πιθανές Προσαρμογές της Εξοπλίσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εξόπλιση για το κουρσο, ζητάτε να συγκεντρώσετε μας.

Αυτή η προσωπικά εξαρτώμενη, ζωντανή κατάρτιση (online ή on-site) απευθύνεται σε εφαρμογοδόχους λογισμικού μέσου επιπέδου και πλήρη ομάδες για την ανάπτυξη διατεθείμενων, παρατηρήσιμων AI συστημάτων χρησιμοποιώντας το Mastra.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν την αρχιτεκτονική του Mastra και πώς συνδέεται με τα LLMs και εξωτερικά API.
• Να σχεδιάζουν και να υλοποιούν AI ειδικούς και ροές εργασιών χρησιμοποιώντας TypeScript.
• Να χρησιμοποιούν τα εργαλεία παρατηρησιμότητας και μνήμης του Mastra για να παρακολουθούν και βελτιώνουν την απόδοση των ειδικών.
• Να διαμορφώνουν εφαρμογές AI παρατήρησης χρησιμοποιώντας τις λειτουργίες του πλαισίου Mastra.

Το Mastra είναι ένα πλαίσιο λειτουργίας σχεδιασμένο για να απλοποιήσει τη διάθεση, κλιμάκωση και διαχείριση κύκλου ζωής AI εφαρμογών σε περιβάλλοντα λειτουργίας.

Αυτό το διδακτικό πρόγραμμα, κάτω από την οδηγία εκπαιδευτικών (online ή on-site), απευθύνεται σε τεχνικούς παραγωγής μεσαίου έως υψηλό επίπεδο, οι οποίοι χρειάζονται να τοποθετήσουν και διαχειριστούν αξιόπιστα και αποδοτικά AI εφαρμογές σε περιβάλλοντα λειτουργίας.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του διδακτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι εξοπλισμένοι για να:

• Διαθέσουν AI εφαρμογές με βάση το Mastra σε ελεγχόμενα, περιβάλλοντα αξιοπιστίας.
• Κλιμάκωση των εφαρμογών κατακόρυφα και οριζόντια με χρήση πλατφορμικών αυτοκίνητων πριμιτίβων.
• Εφαρμογή μεταδόσεων αποδοχές για την παρακολούθηση του συμπεριφέρομαι και επιδόσεις των εφαρμογών.
• Βελτιστοποίηση ρυθμίσεων λειτουργίας για να μειώσει την καθυστέρηση, τα κόστη και τα επιχειρηματικά οπωροφόρα.

Μορφή του Διδακτικού Προγράμματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Εξεργασίες χειρονομίας εστιασμένες σε πρακτικά σενάρια διάθεσης.
• Εφαρμογή live-lab με χρήση περιβαλλόντων κυψελίδων και διορθώσεων.

Επιλογές Προσαρμογής Διδακτικού Προγράμματος

• Προσαρμογή θεμάτων, εργασιών χειρονομίας, ή σεναρίων που αφορούν τη βιομηχανία είναι δυνατή με αίτημα.

Η Mastra είναι μια πλατφόρμα που επιτρέπει πολύπλοκη αυτομάτωση ρευματολογιών και συντονισμό μεταξύ πολλών τεχνητών νευρωνικών ομάδων που λειτουργούν σε διανεμημένα συστήματα.

Αυτή η εκπαιδευτική εκ μέρους καθηγητών, δια ζωης καλωδιακή (online) ή σε χώρο (onsite), απευθύνεται σε πρακτικούς του μεσαίου επιπέδου που θέλουν να σχεδιάζουν, συντονίζουν και λειτουργοποιούν ρευματολογίες με πολλά αγέντα σε μεγάλη κλίμακα.

Από την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα κερδίσουν τις δεξιότητες για να:

• Σχεδιάζουν περίπλοκες ρευματολογίες χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες συντονισμού της Mastra.
• Συντονίζουν πολλά αγέντα που εκτελούν καθήκοντα σε παράλληλη ή εξαρτημένη βάση.
• Εφαρμόζουν εργαλεία παρακολούθησης και αποσφαλμάτωσης για την εκτέλεση ρευματολογιών.
• Βελτιόζουν τη λογική συντονισμού για αξιοπιστία, διερχόμενη ποσότητα και αποδοτικότητα της αυτομάτωσης.

Μορφή Κώδικα Εκπαίδευσης

• Διαδραστικός ρήτρα και συζήτηση.
• Πρακτικά εκπαιδευτικά ασκήματα με σχεδίαση και αυτομάτωση ρευματολογιών.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον καιτοποίησης με δυναμικές λογισμικές γραμμιδίες.

Επιλογές Προσαρμογής Κώδικα Εκπαίδευσης

• Προσαρμόσιμες σενάρια αυτομάτωσης, επιχειρηματικές ολοκληρώσεις, ή προτύπα ρευματολογιών μπορούν να παρέχονται κατά την ζήτηση.

Google Antigravity είναι μια πλατφόρμα ανάπτυξης με εστίαση στον Εργαζόμενο, χρησιμοποιείται για την ορχήστρωση, παρακολούθηση και συντονισμό AI-διευθυνόμενων ροών εκτέλεσης κώδικα και αυτομάτων διαδικασιών.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες, οι οποίοι επιθυμούν να σχεδιάζουν, διαχειρίζονται και βελτιώνουν πολλαπλές ροές εκτέλεσης Εργαζόμενων στο Google Antigravity.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα κερδίσουν τα δεξιότητες να:

• Συνθέτουν ευθύνες Εργαζόμενων και αλυσίδες ορχήστρωσης μέσα στο διεπιφάνεια Manager.
• Δημιουργούν και ερμηνεύουν αντικείμενα Antigravity, συμπεριλαμβανομένων των λίστων ορθών, πλάνων, καταγραφών και εγγραφών περιηγητή.
• Εφαρμένες στρατηγικές επαλήθευσης για το να διασφαλίζουν ότι οι ενέργειες των Εργαζόμενων παραμένουν διαφανείς και αποδεικτικά.
• Βελτιστοποιούν τη συνεργασία πολλαπλών Εργαζόμενων για περίπλοκες εργασίες ανάπτυξης και λειτουργικής.

Μορφή του Μαθήματος

• Οδηγούμενες παρουσιάσεις και πρακτικές εξομαλυντικές δείξεις.
• Ασκήσεις με βάση σενάρια που εστιάζουν σε πραγματικές προκλήσεις ροών εκτέλεσης.
• Πειραματισμός χειρονομίας μέσα σε έναν ζωντανό χώρο εργασίας Antigravity.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Εάν χρειάζεστε μια προσαρμοσμένη έκδοση αυτού του μαθήματος, επικοινωνήστε μαζί μας για να συζητήσουμε τις επιλογές προσαρμογής.

το Antigravity είναι ένα πλαίσιο που απεικονίζει προηγμένες ρούχτες ανάπτυξης οδηγούμενες από αυτόνομους αγέντες.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε επαγγελματίους με μεσαίο έως υψηλό επίπεδο που επιθυμούν να εξετάζουν, να επικυρώνουν και να ασφαλίζουν το προϊόν που παράγεται από AI αγέντες λειτουργούντες σε περιβάλλοντα οδηγούμενα από το Antigravity.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αξιολογήσουν την ακρίβεια και την ασφάλεια των αντικειμένων κώδικα που δημιουργούνται από αυτόνομους αγέντες.
• Χρησιμοποιήσουν συστηματικές τεχνικές για να εξετάζουν καθολικά καταχωρημένες εργασίες από αυτόνομους αγέντες.
• Αναλύσουν τα καταχωρήματα περιηγητών διαδικτύου και να αποτυπώνουν εφικτά τη δραστηριότητα των αγέντων.
• Εφαρμένες αρχές QA και ασφαλείας για να εξασφαλίσουν την αξιοπιστία των ροών εργασίας των αγέντων.

Μορφή του Μαθήματος

• Τεχνικές εξηγήσεις και συζητήσεις υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή.
• Εφαρμοσμένες διασκέψεις με στόχο την εξέταση πραγματικών ροών εργασίας από αυτόνομους αγέντες.
• Τεχνική δοκιμή και εξέταση σε ελεγχόμενο περιβάλλον υπολαβ.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Η προσαρμογή σε σενάρια, ροές εργασίας και παραδείγματα δοκιμών είναι δυνατή κατόπιν αίτημα.