Εκπαίδευση Agentic AI στη Λευκωσία

Η Παραγωγική ΤΝ και η Πρακτορική ΤΝ είναι δύο ισχυρά παραδείγματα που οδηγούν το επόμενο κύμα αυτοματισμού και νοημοσύνης — το ένα επικεντρώνεται στη δημιουργία περιεχομένου και το άλλο στην αυτόνομη, στοχευμένη συμπεριφορά.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή επιτόπου), απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνολογίας και τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να δημιουργούν, να αξιολογούν και να ενσωματώνουν την παραγωγική και την πρακτορική ΤΝ σε πραγματικές εφαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των παραγωγικών συστημάτων ΤΝ.
• Να εξερευνούν την άνοδο των αυτόνομων πρακτόρων ΤΝ και τον τρόπο με τον οποίο επεκτείνουν τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα.
• Να χρησιμοποιούν μηχανική προτροπών και ενσωματώσεις εργαλείων για πρακτικές εφαρμογές.
• Να συγκρίνουν μοντέλα, εργαλεία και τεχνικές για υπεύθυνη ανάπτυξη.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με εργαλεία παραγωγικής και πρακτορικής ΤΝ σε πραγματικά σενάρια.
• Καθοδηγούμενες ασκήσεις εστιασμένες στη δημιουργία περιεχομένου και σε αυτόνομες ροές εργασίας.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Το Agentic AI είναι μια αναδυόμενη κατηγορία συστημάτων ικανών για αυτόνομη λήψη αποφάσεων, εκτέλεση εργασιών και ενορχήστρωση ροών εργασίας.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς το Agentic AI θα επανασχεδιάσει τις οργανωτικές ροές εργασίας, τις στρατηγικές ταλέντων και τον σχεδιασμό θέσεων εργασίας.

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αξιολογούν τις δυνατότητες και τους περιορισμούς του Agentic AI σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.
• Εντοπίζουν ευκαιρίες για αυτοματοποίηση εργασιών, ενίσχυση και επανασχεδιασμό.
• Εκτιμούν τις επιπτώσεις στο εργατικό δυναμικό και αναπτύσσουν υπεύθυνες στρατηγικές υιοθέτησης.
• Σχεδιάζουν πλαίσια διακυβέρνησης για ασφαλή, διαφανή και συμμορφωμένη ανάπτυξη ΤΝ.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις και ανάλυση βάσει σεναρίων.
• Πρακτική εξερεύνηση πρακτορικών ροών εργασίας σε καθοδηγούμενο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το Πρακτικό Bootcamp Πρακτορικής AI είναι ένα εντατικό, καθοδηγούμενο από έργα μάθημα που σχεδιάστηκε για να βοηθήσει τους συμμετέχοντες να αποκτήσουν πρακτική εμπειρία στον σχεδιασμό, την ανάπτυξη και την εφαρμογή αυτόνομων πρακτόρων AI χρησιμοποιώντας Python. Μέσω πέντε σταδιακά πολυπλοκότερων έργων, οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν σχεδιαστικά μοτίβα πρακτορικής AI, ροές εργασίας προτροπών, ενορχήστρωση API και σενάρια πραγματικής ενσωμάτωσης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδηγητή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες μέσου επιπέδου που επιθυμούν να μεταβούν γρήγορα από τη θεωρία στην υλοποίηση, αναπτύσσοντας λειτουργικά πρωτότυπα εφαρμογών πρακτορικής AI.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχιτεκτονικές πρακτορικής AI και τις βασικές αρχές σχεδιασμού.
• Αναπτύσσουν, δοκιμάζουν και εφαρμόζουν πολλαπλές εφαρμογές βασισμένες σε πράκτορες σε Python.
• Ενσωματώνουν πράκτορες με εξωτερικά εργαλεία, API και βάσεις δεδομένων.
• Βελτιστοποιούν προτροπές και ροές εργασίας για απόδοση και αξιοπιστία.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για παρακολούθηση, έκδοση και κλιμάκωση συστημάτων πρακτόρων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και καθοδηγούμενες συνεδρίες κώδικα.
• Πρακτική ανάπτυξη έργων και εκσφαλμάτωση.
• Ζωντανή επίδειξη ανάπτυξης πράκτορα από άκρο σε άκρο.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Edge & Lightweight Πράκτορες είναι ένα πρακτικό εκπαιδευτικό πρόγραμμα που εστιάζει στην ανάπτυξη φόρτων εργασίας πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές με περιορισμένους πόρους. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν να κατασκευάζουν, να βελτιστοποιούν και να διαχειρίζονται ελαφρούς πράκτορες ικανούς για τοπική συλλογιστική και εξαγωγή συμπερασμάτων, βελτιώνοντας την ταχύτητα, την ιδιωτικότητα και την αξιοπιστία σε κατανεμημένα περιβάλλοντα. Το πρόγραμμα δίνει έμφαση στη βελτιστοποίηση απόδοσης, τον σχεδιασμό χαμηλής καθυστέρησης και την ενσωμάτωση υλικού–λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν και να βελτιστοποιήσουν συστήματα πρακτόρων σε συσκευές χρησιμοποιώντας Python και πλαίσια edge AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τις προκλήσεις της εκτέλεσης πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης σε συσκευές edge.
• Να σχεδιάζουν βρόχους ελαφρών πρακτόρων κατάλληλους για περιβάλλοντα με περιορισμούς.
• Να υλοποιούν τοπική εξαγωγή συμπερασμάτων χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite, PyTorch Mobile και ONNX.
• Να ενσωματώνουν πράκτορες με αισθητήρες, ενεργοποιητές και πλατφόρμες IoT.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, την κατανάλωση ενέργειας και την καθυστέρηση για λειτουργία σε πραγματικό χρόνο.

Μορφή του Προγράμματος

• Διαδραστική διάλεξη και πρακτικές επιδείξεις.
• Πρακτική ανάπτυξη σε τοπικά ή εξομοιωμένα περιβάλλοντα.
• Μάθηση βασισμένη σε έργα και καθοδηγούμενες ασκήσεις υλοποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής Προγράμματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Πρακτορική Τεχνητή Νοημοσύνη αναφέρεται σε συστήματα που ενεργούν αυτόνομα για την επίτευξη στόχων, ενσωματώνοντας λογική, μνήμη και χρήση εργαλείων. Αυτό το μάθημα παρέχει μια δομημένη εισαγωγή στις έννοιες της πρακτορικής ΤΝ, εστιάζοντας στη μηχανική προτροπών, στα πρότυπα αρχιτεκτονικού σχεδιασμού και στις πρακτικές υπεύθυνης χρήσης. Οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν βασικές γνώσεις για την αποτελεσματική και ασφαλή ανάπτυξη, καθοδήγηση και εφαρμογή πρακτόρων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακή ή σε αίθουσα) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου έως ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να σχεδιάζουν, να προτρέπουν και να διαχειρίζονται υπεύθυνα πρακτορικά συστήματα χρησιμοποιώντας πρακτικά πλαίσια και παραδείγματα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εξηγούν τις βασικές αρχές και τον κύκλο ζωής των πρακτορικών συστημάτων ΤΝ.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής προτροπών για την αποτελεσματική ολοκλήρωση εργασιών.
• Να σχεδιάζουν απλές ροές εργασιών πράκτορα με χρήση πρόσβασης σε εργαλεία και λογικής αποφάσεων.
• Να υλοποιούν ζητήματα ασφάλειας, διακυβέρνησης και υπεύθυνης χρήσης σε πράκτορες ΤΝ.
• Να κατασκευάζουν ένα πρωτότυπο πράκτορα χρησιμοποιώντας ανοικτά πλαίσια και Python.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και καθοδηγούμενη επίδειξη.
• Πρακτικές ασκήσεις και εξάσκηση κώδικα.
• Συνεργατικές συζητήσεις και δραστηριότητες βασισμένες σε περιπτώσεις.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το Agentic AI για Αυτοματοποίηση Επιχειρήσεων είναι ένα πρακτικό μάθημα σχεδιασμένο να διδάξει στους συμμετέχοντες πώς να σχεδιάζουν, να ενσωματώνουν και να κλιμακώνουν πράκτορες που καθοδηγούνται από AI για πραγματικές επιχειρησιακές διαδικασίες. Το μάθημα επικεντρώνεται στη χαρτογράφηση ευκαιριών αυτοματοποίησης, την ενσωμάτωση εργαλείων και τη δημιουργία πρακτικών περιπτώσεων χρήσης σε ροές εργασίας εξυπηρέτησης πελατών, εφοδιαστικής αλυσίδας και μάρκετινγκ.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν αυτοματοποίηση με τη δύναμη της AI χρησιμοποιώντας προσεγγίσεις χωρίς κώδικα, χαμηλού κώδικα και βασισμένες στην Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να προσδιορίζουν κρίσιμους τομείς όπου η agentic AI μπορεί να οδηγήσει σε αποδοτικότητα διαδικασιών και καινοτομία.
• Να χαρτογραφούν ροές εργασίας κατάλληλες για ενσωμάτωση πρακτόρων AI.
• Να εφαρμόζουν αυτοματοποίηση μέσω APIs και εργαλείων ενορχήστρωσης.
• Να ενσωματώνουν μοντέλα AI σε πραγματικά επιχειρησιακά σενάρια με μετρήσιμο αντίκτυπο.
• Να αναπτύσσουν δομές διακυβέρνησης και παρακολούθησης για λειτουργίες που καθοδηγούνται από AI.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και πρακτικές επιδείξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις και καθοδηγούμενα έργα.
• Ζωντανή υλοποίηση σε περιβάλλον αυτοματοποίησης δοκιμών (sandbox).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτό το μάθημα διερευνά τον σχεδιασμό, τον συντονισμό και την υλοποίηση συστημάτων πολλαπλών πρακτόρων (MAS) χρησιμοποιώντας Python. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν να κατασκευάζουν πράκτορες που επικοινωνούν, συνεργάζονται και προσαρμόζονται για να επιτύχουν κοινούς στόχους σε πολύπλοκα, δυναμικά περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν συστήματα πολλαπλών πρακτόρων για ευφυή αυτοματοποίηση, προσομοίωση και εφαρμογές λήψης αποφάσεων.

Με την ολοκλήρωσή της, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τις αρχές των συστημάτων πολλαπλών πρακτόρων.
• Να αναπτύσσουν πράκτορες ικανούς για επικοινωνία, συντονισμό και διαπραγμάτευση.
• Να υλοποιούν κατανεμημένα περιβάλλοντα για αλληλεπιδράσεις πρακτόρων.
• Να εφαρμόζουν ενισχυτική μάθηση και σχεδιασμό σε πλαίσια πολλαπλών πρακτόρων.
• Να προσομοιώνουν συνεργατικές και ανταγωνιστικές συμπεριφορές πρακτόρων.
• Να σχεδιάζουν υβριδικές ροές εργασίας που συνδυάζουν ανθρώπους και ευφυείς πράκτορες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαλέξεις με εκπαιδευτή και ζωντανές επιδείξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις με χρήση πλαισίων ανοικτού κώδικα για πράκτορες.
• Εφαρμοσμένο ομαδικό έργο προσομοίωσης ενός σεναρίου πολλαπλών πρακτόρων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτό το μάθημα εξερευνά τις αρχές και την υλοποίηση της ενισχυτικής μάθησης (RL) και της διαδοχικής λήψης αποφάσεων καθώς εφαρμόζονται σε συστήματα Πρακτορικής ΤΝ. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να σχεδιάζουν, να εκπαιδεύουν και να αξιολογούν πράκτορες που αλληλοεπιδρούν δυναμικά με το περιβάλλον τους για την επίτευξη μακροπρόθεσμων στόχων μέσω μάθησης και προσαρμογής.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή διά ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς και ερευνητές προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν αλγορίθμους ενισχυτικής μάθησης και σχεδιασμού σε πρακτορικά συστήματα για αυτοματισμό, ρομποτική και προσαρμοστική λογική.

Με το πέρας αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τα μαθηματικά θεμέλια της ενισχυτικής μάθησης και της λήψης αποφάσεων.
• Να υλοποιούν βασικούς αλγορίθμους RL όπως DQN, PPO και A3C χρησιμοποιώντας Python και PyTorch.
• Να μοντελοποιούν περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym και να σχεδιάζουν προσαρμοσμένα σενάρια προσομοίωσης.
• Να εκπαιδεύουν, να αξιολογούν και να αποσφαλματώνουν πράκτορες για συνεχείς και διακριτές εργασίες ελέγχου.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές ενισχυτικής μάθησης σε περιπτώσεις χρήσης Πρακτορικής ΤΝ στη ρομποτική και τον σχεδιασμό.
• Να εξισορροπούν την εξερεύνηση, την εκμετάλλευση και τους περιορισμούς ασφαλείας κατά την ανάπτυξη στον πραγματικό κόσμο.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαλέξεις με εισηγητή και ζωντανές επιδείξεις κώδικα.
• Πρακτικές ασκήσεις με χρήση πλαισίων ανοιχτού κώδικα και περιβαλλόντων προσομοίωσης.
• Εφαρμοσμένο έργο ενσωμάτωσης λήψης αποφάσεων σε ένα σύστημα Πρακτορικής ΤΝ.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτό το μάθημα εστιάζει στην κλιμάκωση, λειτουργία και διαχείριση πρακτορικών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης σε περιβάλλοντα παραγωγής, δίνοντας έμφαση στην αξιοπιστία, την παρατηρησιμότητα και την αποδοτικότητα κόστους.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε αίθουσα), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν ανθεκτικές, παρατηρήσιμες και βελτιστοποιημένες ως προς το κόστος ροές εργασίας για πρακτορικά συστήματα μεγάλης κλίμακας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να σχεδιάζουν κλιμακώσιμες αρχιτεκτονικές για φόρτους εργασίας πρακτορικής τεχνητής νοημοσύνης.
• Να υλοποιούν πλαίσια παρατηρησιμότητας και παρακολούθησης προσαρμοσμένα στη συμπεριφορά και τις αλληλεπιδράσεις των πρακτόρων.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές βελτιστοποίησης απόδοσης και πόρων για μακρόχρονες διαδικασίες πρακτόρων.
• Να ελέγχουν το κόστος και να αποτρέπουν την «εξάπλωση πρακτόρων» μέσω πολιτικής, ενορχήστρωσης και αυτοματισμού.
• Να ενσωματώνουν βέλτιστες πρακτικές MLOps για συνεχή ανάπτυξη, έκδοση και επαναφορά πρακτορικών υπηρεσιών.

Μορφή του μαθήματος

• Πρακτικές συνεδρίες με έμφαση στη μηχανική, με ζωντανά παραδείγματα υποδομών.
• Διαδραστική συζήτηση για τα αντισταθμίσματα αρχιτεκτονικής και τις προκλήσεις παρατηρησιμότητας.
• Άσκηση κορύφωσης: ανάπτυξη και παρακολούθηση ενός πρακτορικού συστήματος επιπέδου παραγωγής με έλεγχο κόστους.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το WrenAI επιτρέπει στους οργανισμούς να προχωρήσουν πέρα από τους στατικούς πίνακες ελέγχου προς την αναλυτική συνομιλιών και την ενσωματωμένη παραγωγική BI. Αυτή η μετάβαση απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό υιοθέτησης, μετεγκατάσταση στοιχείων και αποτελεσματικές πρακτικές διαχείρισης αλλαγών.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες BI και πλατφόρμας δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εκσυγχρονίσουν παλαιά συστήματα BI με το WrenAI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αξιολογούν περιβάλλοντα παλαιών BI και να εντοπίζουν ευκαιρίες εκσυγχρονισμού.
• Σχεδιάζουν και να εκτελούν μετεγκαταστάσεις από στατικούς πίνακες ελέγχου στο WrenAI.
• Υιοθετούν αναλυτική συνομιλιών και ενσωματωμένες δυνατότητες GenBI.
• Ηγούνται της διαχείρισης οργανωσιακών αλλαγών για τον εκσυγχρονισμό του BI.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις σχεδιασμού μετεγκατάστασης και υιοθέτησης.
• Εργαστηριακές ασκήσεις σε αναλυτική συνομιλιών και ενσωματωμένο GenBI.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το μάθημα αυτό καλύπτει τη διακυβέρνηση, τη διαχείριση ταυτοτήτων και τις δοκιμές αντιμετώπισης αντιπάλων για πρακτορικά συστήματα ΤΝ, εστιάζοντας σε πρότυπα ασφαλούς ανάπτυξης σε επιχειρηματικό περιβάλλον και πρακτικές τεχνικές red-teaming.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να ασφαλίσουν και να αξιολογήσουν πρακτορικά συστήματα ΤΝ σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ορίσουν μοντέλα διακυβέρνησης και πολιτικές για ασφαλείς αναπτύξεις πρακτορικής ΤΝ.
• Σχεδιάσουν ροές ταυτοτήτων μη-ανθρώπινων και ελέγχου ταυτότητας για πράκτορες με πρόσβαση ελάχιστων προνομίων.
• Υλοποιήσουν ελέγχους πρόσβασης, ίχνη ελέγχου και παρατηρησιμότητα προσαρμοσμένα σε αυτόνομους πράκτορες.
• Σχεδιάσουν και εκτελέσουν ασκήσεις red-team για την ανακάλυψη καταχρήσεων, διαδρομών κλιμάκωσης και κινδύνων διαρροής δεδομένων.
• Μετριάσουν συνήθεις απειλές σε πρακτορικά συστήματα μέσω πολιτικής, τεχνικών ελέγχων και παρακολούθησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και εργαστήρια μοντελοποίησης απειλών.
• Εργαστηριακές ασκήσεις: παροχή ταυτοτήτων, επιβολή πολιτικής και προσομοίωση αντιπάλων.
• Ασκήσεις red-team/blue-team και τελική αξιολόγηση μαθήματος.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Python είναι η βασική γλώσσα που τροφοδοτεί την ανάπτυξη και ενορχήστρωση αυτόνομων πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό το μάθημα επικεντρώνεται στην πρακτική υλοποίηση με χρήση σύγχρονων SDK και πλαισίων όπως τα LangChain και AutoGen για τη δημιουργία, σύνδεση και διαχείριση ροών εργασίας πρακτόρων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε backend μηχανικούς, μηχανικούς πλατφόρμας και μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν και να ενορχηστρώσουν αυτόνομους πράκτορες χρησιμοποιώντας εργαλεία και APIs της Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίζουν και διαμορφώνουν περιβάλλοντα βασισμένα στην Python για συστήματα πρακτόρων.
• Χρησιμοποιούν δημοφιλή SDK πρακτόρων όπως τα LangChain και AutoGen για τη δημιουργία λειτουργικών πρακτόρων.
• Ενσωματώνουν εργαλεία και APIs για να επεκτείνουν τις δυνατότητες των πρακτόρων.
• Ενορχηστρώνουν ροές εργασίας πολλαπλών πρακτόρων και μοτίβα επικοινωνίας.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για αποσφαλμάτωση, δοκιμή και συντήρηση κωδικοβάσεων πρακτόρων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις προγραμματισμού και ζωντανές επιδείξεις.
• Πρακτικές εργασίες δημιουργίας από άκρο σε άκρο ροών εργασίας πρακτόρων.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το WrenAI παρέχει στις ομάδες χρηματοοικονομικών τη δυνατότητα να μοντελοποιούν KPIs, να ενσωματώνουν τυποποιημένους δείκτες και να σχεδιάζουν πίνακες ελέγχου που ευθυγραμμίζονται με τις κανονιστικές απαιτήσεις και τα πρότυπα ελέγχου.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες χρηματοοικονομικών μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το WrenAI για τη δημιουργία συμβατών μοντέλων χρηματοοικονομικών δεδομένων και πινάκων ελέγχου που υποστηρίζουν τη λήψη αποφάσεων και τη διαχείριση κινδύνων.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να μοντελοποιούν χρηματοοικονομικά KPIs και δείκτες στο WrenAI.
• Να δημιουργούν πίνακες ελέγχου που ευθυγραμμίζονται με τις κανονιστικές απαιτήσεις και τις απαιτήσεις ελέγχου.
• Να ενσωματώνουν το WrenAI με πηγές χρηματοοικονομικών δεδομένων για αναφορές σε πραγματικό χρόνο.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για χρηματοοικονομικά αναλυτικά και παρακολούθηση κινδύνων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις με μοντέλα χρηματοοικονομικών δεδομένων.
• Εργαστηριακές ασκήσεις για τον σχεδιασμό πινάκων ελέγχου και την αναφορά συμμόρφωσης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτό το μάθημα διδάσκει πρακτικές τεχνικές μηχανικής για τον σχεδιασμό, την κατασκευή, τη δοκιμή και την ανάπτυξη πρακτορικών (αυτόνομων) συστημάτων με χρήση Python. Καλύπτει τον βρόχο του πράκτορα, τις ενσωματώσεις εργαλείων, τη διαχείριση μνήμης και κατάστασης, μοτίβα ενορχήστρωσης, ελέγχους ασφαλείας και θέματα παραγωγικής ανάπτυξης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (online ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές ΤΝ και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να κατασκευάσουν ισχυρούς, έτοιμους για παραγωγή αυτόνομους πράκτορες χρησιμοποιώντας Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάσουν και υλοποιήσουν τον βρόχο του πράκτορα και τις ροές εργασιών λήψης αποφάσεων.
• Ενσωματώσουν εξωτερικά εργαλεία και API για να επεκτείνουν τις δυνατότητες των πρακτόρων.
• Υλοποιήσουν αρχιτεκτονικές βραχυπρόθεσμης και μακροπρόθεσμης μνήμης για πράκτορες.
• Συντονίσουν πολυβηματικές ενορχηστρώσεις και τη συνθετικότητα των πρακτόρων.
• Εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας, ελέγχου πρόσβασης και παρατηρησιμότητας για αναπτυγμένους πράκτορες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια κατασκευής πρακτόρων με Python και δημοφιλή SDK.
• Ασκήσεις βάσει έργων που παράγουν αναπτύξιμα πρωτότυπα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το WrenAI επιτρέπει τη δημιουργία SQL από φυσική γλώσσα και παρέχει αναλυτικές δυνατότητες με τεχνητή νοημοσύνη, κάνοντας την πρόσβαση στα δεδομένα ταχύτερη και πιο διαισθητική. Για εταιρική χρήση επιχειρηματικού επιπέδου, οι πρακτικές διασφάλισης ποιότητας και παρατηρησιμότητας είναι απαραίτητες για την εγγύηση ακρίβειας, αξιοπιστίας και συμμόρφωσης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και αναλυτικών με προχωρημένο επίπεδο που επιθυμούν να αξιολογήσουν την ακρίβεια των ερωτημάτων, να εφαρμόσουν τεχνικές βελτιστοποίησης εντολών και να υλοποιήσουν πρακτικές παρατηρησιμότητας για την παρακολούθηση του WrenAI σε περιβάλλον παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αξιολογούν την ακρίβεια και την αξιοπιστία των εξαγόμενων SQL από φυσική γλώσσα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές βελτιστοποίησης εντολών για τη βελτίωση της απόδοσης.
• Παρακολουθούν την παρέκκλιση και τη συμπεριφορά των ερωτημάτων σε βάθος χρόνου.
• Εξοπλίζουν το WrenAI με πλαίσια καταγραφής και παρατηρησιμότητας.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις με τεχνικές αξιολόγησης και βελτιστοποίησης.
• Πρακτικά εργαστήρια για ενσωμάτωση παρατηρησιμότητας και παρακολούθησης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Agentic AI είναι μια προσέγγιση στην οποία τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σχεδιάζουν, συλλογίζονται και εκτελούν ενέργειες με χρήση εργαλείων για την επίτευξη στόχων εντός καθορισμένων περιορισμών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε ομάδες υγείας και δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν λύσεις agentic AI για κλινικές και επιχειρησιακές περιπτώσεις χρήσης.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγούν τις έννοιες και τους περιορισμούς της agentic AI σε πλαίσια υγείας.
• Σχεδιάζουν ασφαλείς ροές εργασίας πρακτόρων με σχεδιασμό, μνήμη και χρήση εργαλείων.
• Δημιουργούν πράκτορες ενισχυμένης ανάκτησης πάνω από κλινικά έγγραφα και βάσεις γνώσεων.
• Αξιολογούν, παρακολουθούν και διαχειρίζονται τη συμπεριφορά των πρακτόρων με προστατευτικά κιγκλιδώματα και ελέγχους ανθρώπου-εντός-του-βρόχου.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και διευκολυνόμενη συζήτηση.
• Καθοδηγούμενα εργαστήρια και παρουσιάσεις κώδικα σε περιβάλλον προσομοίωσης.
• Ασκήσεις βασισμένες σε σενάρια για την ασφάλεια, την αξιολόγηση και τη διακυβέρνηση.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το WrenAI είναι μια πλατφόρμα ανάλυσης που υποστηρίζεται από AI, σχεδιασμένη για να συνδέει δεδομένα, να μοντελοποιεί πληροφορίες και να δημιουργεί πίνακες ελέγχου. Σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, η ισχυρή διακυβέρνηση και ασφάλεια είναι κρίσιμες για την εξασφάλιση ασφαλούς και συμβατής υιοθέτησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή επιτόπια), απευθύνεται σε επαγγελματίες επιχειρήσεων προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν πρότυπα διακυβέρνησης, συμμόρφωσης και ασφάλειας για το WrenAI σε κλίμακα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν και να υλοποιούν μοντέλα δικαιωμάτων στο WrenAI.
• Εφαρμόζουν πρακτικές ελέγχου και παρακολούθησης για συμμόρφωση.
• Ρυθμίζουν ασφαλή περιβάλλοντα με ελέγχους επιχειρηματικού επιπέδου.
• Επεκτείνουν το WrenAI με ασφάλεια σε μεγάλους οργανισμούς.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με ρυθμίσεις διακυβέρνησης και ασφάλειας.
• Πρακτικές ασκήσεις προσομοίωσης σεναρίων επιχειρηματικής επέκτασης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές Τεχνητής Νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου και ειδικούς αυτοματισμού που επιθυμούν να ενσωματώσουν πρακτορικές ικανότητες σε εφαρμογές που βασίζονται σε Τεχνητή Νοημοσύνη.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές της πρακτορικής ΤΝ και της αυτόνομης λήψης αποφάσεων.
• Υλοποιούν πράκτορες ΤΝ που καθοδηγούνται από στόχους με τεχνικές αυτοβελτιστοποίησης.
• Ενσωματώνουν τη συνεργασία πολλαπλών πρακτόρων για την επίλυση πολύπλοκων προβλημάτων.
• Ενισχύουν την αλληλεπίδραση ΤΝ-ανθρώπου μέσω προσαρμοστικών εμπειριών χρήστη.
• Αναπτύσσουν μοντέλα πρακτορικής ΤΝ σε πραγματικές εφαρμογές.

Τα WrenAI Spreadsheets και το Metrics Library επιτρέπουν γρήγορη αναφορά μέσω ροών εργασίας υπολογιστικών φύλλων με τεχνητή νοημοσύνη και μιας βιβλιοθήκης προκατασκευασμένων, διαλειτουργικών επιχειρηματικών μετρικών.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες λειτουργιών αρχικού έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να επιταχύνουν την αναφορά και την ανάλυση χρησιμοποιώντας τα WrenAI Spreadsheets και το Metrics Library.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να δημιουργούν υπολογιστικά φύλλα με τεχνητή νοημοσύνη για ανάλυση δεδομένων και αναφορά.
• Να αξιοποιούν το Metrics Library του WrenAI για τυποποιημένους KPI.
• Να συνδέουν υπολογιστικά φύλλα σε πολλαπλές πηγές δεδομένων για ζωντανές ενημερώσεις.
• Να δημιουργούν αυτοματοποιημένες ροές εργασίας για τον εξορθολογισμό της λειτουργικής αναφοράς.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση στη δημιουργία υπολογιστικών φύλλων με το WrenAI.
• Πρακτικές ασκήσεις με μετρικές και αναφορά KPI.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή σε φυσική αίθουσα), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν πολυπρακτορικά συστήματα χρησιμοποιώντας πλαίσια Agentic AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις αρχές του Agentic AI σε πολυπρακτορικά περιβάλλοντα.
• Να αναπτύσσουν πράκτορες που οδηγούνται από AI και αλληλεπιδρούν αυτόνομα.
• Να εφαρμόζουν ενισχυτική μάθηση για προσαρμοστική συμπεριφορά AI.
• Να βελτιστοποιούν τη συνεργασία και τον ανταγωνισμό μεταξύ πολλαπλών πρακτόρων.
• Να εφαρμόζουν το Agentic AI στη ρομποτική, στα παιχνίδια και στην αυτοματοποίηση επιχειρήσεων.

Το WrenAI API είναι ένα ισχυρό περιβάλλον διεπαφής για τη δημιουργία ερωτημάτων SQL από φυσική γλώσσα, την ανάπτυξη προσαρμοσμένων εφαρμογών και την ενσωμάτωση γραφημάτων σε εσωτερικές πλατφόρμες.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το WrenAI API για πρακτικές εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας SQL, της οπτικοποίησης και της ενσωμάτωσης εφαρμογών.

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

• Να πιστοποιούν και να συνδέουν εφαρμογές με το WrenAI API.
• Να δημιουργούν ερωτήματα SQL από είσοδο φυσικής γλώσσας.
• Να δημιουργούν και να ενσωματώνουν γραφήματα χρησιμοποιώντας τελικά σημεία API.
• Να ενσωματώνουν το WrenAI σε συστήματα υποστήριξης (backend) και εσωτερικά εργαλεία.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις με κλήσεις API και ενσωματώσεις.
• Πρακτικά έργα που συνδέουν εφαρμογές, γραφήματα και αγωγούς δεδομένων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγούμενη ζωντανή (online ή onsite) στα Λευκωσία απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την Agentic AI για αυτοματοποίηση σε κλίμακα επιχείρησης και στρατηγική υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης.

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

• Κατανοούν τον ρόλο της Agentic AI στις επιχειρηματικές εφαρμογές.
• Ενσωματώνουν αυτόνομους AI πράκτορες με επιχειρηματικά συστήματα.
• Βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας που βασίζονται στην AI για κλιμακωσιμότητα και αποδοτικότητα.
• Διασφαλίζουν τη συμμόρφωση, την ασφάλεια και τη διακυβέρνηση στην αυτοματοποίηση της AI.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές επιχειρηματικής δράσης βασισμένες στην AI για τον ψηφιακό μετασχηματισμό.

Το WrenAI Cloud είναι μια σύγχρονη πλατφόρμα για τη σύνδεση πηγών δεδομένων, τη μοντελοποίηση δεδομένων και τη δημιουργία διαδραστικών πινάκων ελέγχου.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων αρχάριου έως ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να ρυθμίζουν το WrenAI Cloud, να μοντελοποιούν δεδομένα και να οπτικοποιούν γνώσεις σε πίνακες ελέγχου.

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

• Να ρυθμίζουν και να διαμορφώνουν περιβάλλοντα WrenAI Cloud.
• Να συνδέουν το WrenAI Cloud σε πολλαπλές πηγές δεδομένων.
• Να μοντελοποιούν δεδομένα και να ορίζουν σχέσεις για ανάλυση.
• Να δημιουργούν διαδραστικούς πίνακες ελέγχου για επιχειρηματικές γνώσεις.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση στη διαμόρφωση πλατφόρμας cloud και στη μοντελοποίηση δεδομένων.
• Πρακτικές ασκήσεις στη δημιουργία πινάκων ελέγχου και οπτικοποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή σε Λευκωσία (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την Agentic AI για τη λήψη αποφάσεων σε πολύπλοκα επιχειρησιακά και τεχνικά σενάρια.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές της αυτόνομης λήψης αποφάσεων στην ΤΝ.
• Σχεδιάζουν και υλοποιούν πράκτορες ΤΝ που λειτουργούν με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.
• Ενσωματώνουν την Agentic AI σε ροές εργασίας αυτοματισμού και επιχειρησιακά συστήματα.
• Βελτιστοποιούν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων που βασίζονται στην ΤΝ για αποδοτικότητα και κλιμάκωση.
• Διασφαλίζουν τη συμμόρφωση, την ασφάλεια και τις δεοντολογικές παραμέτρους στην αυτονομία της ΤΝ.

Το WrenAI είναι ένα εργαλείο ανοικτού κώδικα για γενετική ευφυΐα επιχειρήσεων (BI) που επιτρέπει τη μετατροπή φυσικής γλώσσας σε SQL και τη σημασιολογική μοντελοποίηση δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς δεδομένων, μηχανικούς αναλυτικής και μηχανικούς μηχανικής μάθησης που επιθυμούν να δημιουργήσουν ανθεκτικά σημασιολογικά επίπεδα, να προσαρμόσουν τα προτράμματα (prompts) και να εξασφαλίσουν αξιόπιστη δημιουργία SQL.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να υλοποιούν σημασιολογικά μοντέλα για συνεπείς ορισμούς μετρικών σε όλες τις ομάδες.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση της μετατροπής κειμένου σε SQL όσον αφορά την ακρίβεια και την κλιμάκωση.
• Να διαμορφώνουν και να εφαρμόζουν δικλείδες ασφαλείας για την αποφυγή μη έγκυρων ή επικίνδυνων ερωτημάτων.
• Να ενσωματώνουν το WrenAI OSS σε pipelines δεδομένων και ροές εργασίας αναλυτικής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον.

Δυνατότητες Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να την κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς Τεχνητής Νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, ερευνητές μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν συστήματα Agentic AI σε πραγματικές εφαρμογές.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές των συστημάτων Agentic AI.
• Να υλοποιούν πράκτορες ΤΝ ικανούς για αυτόνομη σκέψη και δράση.
• Να ενσωματώνουν το Agentic AI με APIs και υπηρεσίες τρίτων.
• Να βελτιστοποιούν τις αλληλεπιδράσεις πολλαπλών πρακτόρων για σύνθετες εργασίες.
• Να αντιμετωπίζουν προκλήσεις δεοντολογίας, ασφάλειας και επεκτασιμότητας στο Agentic AI.

Το WrenAI επιτρέπει στους παρόχους SaaS να ενσωματώνουν την παραγωγική επιχειρηματική ευφυΐα (GenBI) απευθείας σε προϊόντα που απευθύνονται σε πελάτες. Αυτό το μάθημα εξοπλίζει τις ομάδες SaaS με τις δεξιότητες να ενσωματώσουν το Wren AI μέσω του Embedded API του, να ρυθμίσουν αναλύσεις λευκής ετικέτας και να διαχειριστούν αναπτύξεις πολλαπλών ενοικιαστών.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική τοποθεσία), απευθύνεται σε ηγέτες προϊόντων SaaS, μηχανικούς δεδομένων και πλήρους στοίβας προγραμματιστές μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν το WrenAI ως ενσωματωμένη λύση αναλυτικής σε περιβάλλοντα SaaS.

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

• Να ενσωματώσουν το WrenAI χρησιμοποιώντας το Embedded API για εφαρμογές που απευθύνονται σε πελάτες.
• Να υλοποιήσουν λευκής ετικέτας συνομιλητική επιχειρηματική ευφυΐα (BI) με επωνυμία και προσαρμογή.
• Να σχεδιάσουν ασφαλείς και κλιμακούμενες αναπτύξεις πολλαπλών ενοικιαστών.
• Να παρακολουθούν τη χρήση, να βελτιστοποιούν την απόδοση και να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση σε περιβάλλοντα SaaS.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με χρήση του WrenAI Embedded API.
• Εργαστήριο: σχεδιασμός και ανάπτυξη ενός χαρακτηριστικού αναλυτικής λευκής ετικέτας για ένα σενάριο χρήσης SaaS.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά σε Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις αρχές του Agentic AI, τις δυνατότητές του και τον δυνητικό του αντίκτυπο στους κλάδους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τις βασικές αρχές του Agentic AI.
• Διακρίνουν τη διαφορά μεταξύ της παραδοσιακής Τεχνητής Νοημοσύνης και των αυτόνομων πρακτόρων Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Εξερευνήσουν εφαρμογές του Agentic AI στον πραγματικό κόσμο σε διάφορους κλάδους.
• Αξιολογήσουν τα οφέλη και τις προκλήσεις της ανάπτυξης αυτόνομων συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Αναλύσουν τις ηθικές και τις εκτιμήσεις ασφάλειας του Agentic AI.

Το WrenAI είναι μια πλατφόρμα αναλυτικής συνομιλίας που μεταφράζει ερωτήματα φυσικής γλώσσας σε αξιόπιστες αναλύσεις, επιτρέποντας σε μη τεχνικές ομάδες να παράγουν πληροφορίες γρήγορα και με συνέπεια.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε εσωτερικό χώρο) απευθύνεται σε προϊοντικούς διαχειριστές, αναλυτές και υπέρμαχους δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υιοθετήσουν την αναλυτική συνομιλίας και να αναπτύξουν ικανότητες αυτοεξυπηρετούμενης BI με το WrenAI.

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

• Σχεδιάζουν ροές εργασίας αναλυτικής συνομιλίας που να αναδεικνύουν αξιόπιστες προϊοντικές πληροφορίες.
• Δημιουργούν και συντηρούν ένα τυποποιημένο επίπεδο μετρικών για συνεπείς αναφορές.
• Χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τα χαρακτηριστικά φυσικής γλώσσας σε SQL για να απαντούν σε προϊοντικά ερωτήματα.
• Ενσωματώνουν αυτοεξυπηρετούμενα ταμπλό οπτικής παρουσίασης και δικλείδες ασφαλείας βασισμένα στο WrenAI στις ροές εργασίας προϊόντος.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με το Wren AI και δείγματα συνόλων δεδομένων.
• Εργαστήριο: δημιουργία ενός αυτοεξυπηρετούμενου ταμπλό και ενός συνόλου ερωτημάτων συνομιλίας.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Οι πράκτορες ΤΝ μεταβαίνουν από ερευνητικές επιδείξεις σε συστήματα παραγωγής που ενεργούν αυτόνομα σε ροές εργασίας κειμένου, εικόνας, ομιλίας και καθοδηγούμενες από εργαλεία, ανεβάζοντας τον πήχη για τη μηχανική αυστηρότητα, την ανθεκτικότητα σε επιθέσεις και τη ρυθμιστική υπευθυνότητα. Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή καθοδηγεί προχωρημένους επαγγελματίες σε ολόκληρο τον κύκλο ζωής ενός πράκτορα, από την αρχιτεκτονική μεμονωμένων συστημάτων και συστημάτων πολλαπλών πρακτόρων έως την ενσωμάτωση πολυτροπικής αντίληψης και την ενορχήστρωση συντονισμένης συμπεριφοράς πρακτόρων μέσω σύγχρονων πλαισίων. Τα πρακτικά εργαστήρια σε Python χτίζουν προοδευτικά ένα σύστημα πολλαπλών πρακτόρων επιπέδου παραγωγής, το οποίο οι συμμετέχοντες στη συνέχεια υποβάλλουν σε δοκιμές αντοχής χρησιμοποιώντας τεχνικές αντιπαραθετικών επιθέσεων και το Adversarial Robustness Toolbox. Το σεμινάριο ολοκληρώνεται με την ευθυγράμμιση με τα πλαίσια NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, την Πράξη της ΕΕ για την ΤΝ και τον GDPR, την ασφαλή ανάπτυξη, την παρακολούθηση και την αντιμετώπιση περιστατικών, έτσι ώστε οι συμμετέχοντες να φεύγουν ικανοί να παραδίδουν πράκτορες που είναι ικανοί, υπερασπίσιμοι και συμμορφούμενοι.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με καθοδηγούμενο δάσκαλο σε Λευκωσία (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επαγγελματίες cloud σε επίπεδο αρχαρίων / ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Alibaba Cloud για να δημιουργήσουν πρακτόρες AI ικανούς να αυτοματοποιούν εργασίες, να απαντούν σε ερωτήματα και να συνδέονται με συστήματα επιχειρήσεων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να κατανοήσουν την αρχιτεκτονική πράκτορα AI στο Alibaba Cloud, να δημιουργήσουν μια απλή ροή εργασίας πράκτορα, να συνδέσουν τον πράκτορα με επιχειρησιακή γνώση και εργαλεία, και να αποθηκεύσουν και παρακολουθήσουν τον πράκτορα σε ένα περιβάλλον cloud.