Εκπαίδευση Agentic AI στη Θεσσαλονίκη

Η παραγωγική ΤΕΝ (Τεχνητή Ευφυΐα) και η αυτόνομη ΤΕΝ είναι δύο δυναμικές παραδείγματα που υποστηρίζουν την επόμενη γενιά αυτομάτων και ευφυών συστημάτων - ένα με βάση τη δημιουργία περιεχομένου και το άλλο με βάση τη στόχο-κεντρική, αυτόνομη συμπεριφορά.

Αυτή η κατεύθυνση που δίδεται από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) είναι απευθυνόμενη σε προχωρημένους εξειδικευμένους της ΤΕΝ και τεχνικούς ειδικούς που επιθυμούν να καταλάβουν πώς να δημιουργήσουν, αξιολογήσουν και ολοκληρώσουν παραγωγική και αυτόνομη ΤΕΝ σε εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.

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

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των παραγωγικών συστημάτων ΤΕΝ.
• Εξερευνήσουν τον ανάπτυξμα των αυτόνομων συμβουλών ΤΕΝ και πώς εκτείνουν τις μεγάλες γλωσσικές μοντέλα (LLMs).
• Χρησιμοποιήσουν προώθηση και ενσωμάτωση εργαλείων για πρακτικές υλοποιήσεις.
• Συγκρίνουν μοντέλα, εργαλεία και τεχνικές για υπεύθυνη υλοποίηση.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση εργαλείων παραγωγικής και αυτόνομης ΤΕΝ σε πραγματικά σενάρια.
• Οδηγούμενες εξασκήσεις με τόνο στη δημιουργία περιεχομένου και τους αυτόνομους ρυθμούς εργασίας.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Η αυτόνομη Τεχνητή Νοημοσύνη (Agentic AI) είναι μια νέα κλάση συστημάτων που διαθέτουν την αυτόνομη λήψη αποφάσεων, την εκτέλεση εργασιών και την χορηγία ρυθμίσεων προϊόντων.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (που μπορεί να γίνει υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες με διάφορους βαθμούς γνώσεων που επιθυμούν να κατανοήσουν ως θα αλλάξουν τα εργασιακά flux, τις στρατηγικές περσόνου και το design διαβάθμισματικών θέσεων από την αυτόνομη AI.

Μετά τη συμπλήρωση του μαθήματος, οι διδάσκοντες θα είναι σε θέση να:

• Να αξιολογήσουν τις δυνατότητες και περιορισμούς της αυτόνομης AI σε επιχειρηματικά οικοδοχών.
• Να προσδιορίσουν ευκαιρίες για την αυτόματη κάλυψη, επέκταση και χαρακτηρισμό.
• Να αξιολογήσουν τις επιπτώσεις στο εργατικό προσωπικό και να αναπτύξουν υπεύθυνες στρατηγικές ένταξης.
• Να προγραμματίσουν κανόνες για αυθήμερη, διαφανή και συμμόρφωτη εκδοχή της AI.

Μορφή Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές εξασκήσεις και ανάλυση βάσης υποθέσεων.
• Χειρόνικη μελέτη των αυτόνομων διαδικασιών σε καθοδηγημένο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Το Χειρονομημένο Συντάγμα Agentic AI είναι ένα πιθανό, προ젝τοκεντρικό μάθημα που σχεδιάστηκε για να βοηθήσει τους συμμετέχοντες να κατακτήσουν πρακτική εμπειρία στην σχεδίαση, δημιουργία και υποβολή αυτόνομων AI agents με τη χρήση Python. Μέσω πέντε σταδιακά πιο περίπλοκων εργασιών, οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν τα πρότυπα σχεδίας agentic, τις ρούτινες prompt, την χορήγηση API και πρακτικές ενσωμάτωση.

Αυτό το μάθημα, υπό την οδηγία διδασκάλου (σε γραμμή ή εκτός), απευθύνεται σε επαγγελματίες με προχωρημένο επίπεδο που επιθυμούν να πάρουν ταχύ αποτέλεσμα προχώρηση από θεωρία σε υλοποίηση μέσω της ανάπτυξης λειτουργικών πρωτότυπων agentic AI εφαρμογών.

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

• Να κατανοήσουν τις αρχιτεκτονικές agentic AI και τα βασικά σχεδιαστικά αρχηματα.
• Να αναπτύξουν, να ελέγξουν και να υποβάλουν πολλες agent-based εφαρμογές σε Python.
• Να ενσωματώσουν agents με εξωτερικά εργαλεία, APIs και βάσεις δεδομένων.
• Να πτυχεύσουν την απτοποίηση και εργαστική ρούτινα για υψηλή απόδοση και αξιοπιστία.
• Να εφαρμόσουν τις καλύτερες πρακτικές για την παρακολούθηση, το διαχείριση έκδοσης και τη μεγέθυνση agent systems.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και καθοδηγημένες συνόδιες κώδικα.
• Χειρονομημένη ανάπτυξη εργασίας και ρωγμή προβλημάτων.
• Ζωντανή δεικτική υποβολή agents σε ολόκληρο το παθύρο.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Το Edge & Lightweight Agents είναι ένα πρακτικό μάθημα που εστιάζει στη διαδικασία των εργασιών ευσχημονικής ΤΕΧ σε συσκευές με περιορισμένες πόρους. Οι συμμετέχοντες μαθαίνουν να κατασκευάζουν, να βελτιώνουν και να διαχειρίζονται ελαφρά agents που έχουν την ικανότητα για τοπική λογική και συμπέρασμα, βελτιώνοντας την ταχύτητα, απόρρηξη δεδομένων και ολοκληρότητα σε κατανεμημένες περιβάλλοντα. Το μάθημα τονίζει τη βελτιστοποίηση επιδόσεων, σχεδιασμό με χαμηλή καθυστέρηση και ολοκλήρωση λογισμικού-πληροφορικής.

Αυτό το μάθημα, υπό διεξαγωγή από εκπαιδευτικούς (σε διαδικτυακό ή παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες με μεσαία γνώση, που θέλουν να υλοποιήσουν και βελτιώσουν on-device agentic συστήματα χρησιμοποιώντας Python και edge AI πλαίσια.

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

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις προκλήσεις των εργασιών agentic AI σε edge συσκευές.
• Σχεδιάσουν lightweight agent loops που αποτελούν κατάλληλες για περιορισμένα περιβάλλοντα.
• Υλοποιήσουν τοπικό συμπέρασμα χρησιμοποιώντας TensorFlow Lite, PyTorch Mobile και ONNX.
• Ολοκληρώσουν τους agents με αισθητήρες, ενεργοποιητές και πλατφόρμες IoT.
• Βελτιώσουν την επίδοση, χρήση ενέργειας και καθυστέρηση για πρακτική λειτουργία.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και πρακτικές εξετάσεις.
• Πρακτική ανάπτυξη σε τοπικό ή μολύνον περιβάλλον.
• Μάθηση με βάση τα project και διοδηγική υλοποίηση ασκήσεων.

Εξατομικευμένες Επιλογές Μαθήματος

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

Το αυτόνομο ΤΠ (Agentic AI) αναφέρεται σε συστήματα που δρουν αυτόνομα για να επιτύχουν στόχους, ενώ ολοκληρώνουν λογισμούς, μνήμη και χρήση εργαλείων. Αυτό το μάθημα παρέχει δομημένη εισαγωγή στις εννοιές αυτού του τύπου ΤΠ, εστιάζοντας στη μηχανική προκήρυξης (prompt engineering), αρχεία σχεδιασμού και ευθύνη χρήση. Οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν βασικές γνώσεις για τον σχεδιασμό, καθοδήγηση και εφαρμογή αυτούνων συστημάτων με αποτελεσματικό και ασφαλές τρόπο.

Αυτή η καθοδηγούμενη εκπαίδευση, που διεξάγεται με την παρέμβαση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε επαγγελματίες κατωτερού και μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να σχεδιάζουν, υποκινούν και διαχειρίζονται αυτόνομα συστήματα με τη βοήθεια πρακτικών πλαισίων και παραδειγμάτων.

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

• Εξηγήσουν τα βασικά αρχές και κύκλο χρήσης (lifecycle) των συστημάτων αυτούνων AI.
• Εφαρμένε τεχνικές προκήρυξης για την αποτελεσματική εκτέλεση εργασιών.
• Σχεδιάσουν απλές ροές εργασίας των αυτονόμων (agents) χρησιμοποιώντας πρόσβαση σε εργαλεία και λογική απόφαση.
• Εφαρμένε τα υποθέσεις ασφάλειας, διαχείριση και ευθύνη στους αυτόνους των AI.
• Κατασκευάσουν ένα πρωτότυπο αυτόνο με χρήση ελεύθερων πλαίσιων και της Python.

Μορφή του Μαθήματος

• Ενεργός ρωτισμός και καθοδηγημένη εκδήλωση.
• Εργασίες πρακτικής εξάσκησης και κώδικα.
• Συνεργατικές συζητήσεις και δραστηριότητες με βάση περιπτώσεις.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για την οργάνωση.

Το μαθήμα Agentic AI για Επιχειρηματική Αυτομάτωση είναι ένα πρακτικό κούρσο που σχεδιάστηκε για να διδάξει τους μαθητές πώς να σχεδίαζουν, να ολοκληρώνουν και να επεκτείνουν υπολογιστικά πρόσωπα ικανοποιημένα με AI για πραγματικά επιχειρηματικά διαδικασίες. Το μάθημα εστιάζει στην ανάλυση των ευκαιριών για αυτομάτωση, την ολοκλήρωση εργαλείων και τη δημιουργία πρακτικών χρήσεων στις αποδοχές πελατών, την αλυσίδα εφοδιασμού και τους ρούχους μάρκετινγκ.

Αυτή η κατεύθυνση από εκπαιδευτικό, ζωντανή κατάρτιση (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσοβάθμιου επιπέδου επαγγελματίες που θέλουν να υλοποιήσουν αυτομάτωση με τη χρήση no-code, low-code και Python-based προσεγγίσεων.

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

• Να αναγνωρίζουν κλειδιά περιοχές όπου το agentic AI μπορεί να ενθαρρύνει τη διαδικαστική απόδοση και την καινοτομία.
• Να χαρτογραφούν εργασιακές ρουτίνες που είναι κατάλληλες για την ολοκλήρωση AI agents.
• Να υλοποιούν αυτομάτωση μέσω APIs και εργαλείων orchestration.
• Να ενσωματώνουν τα μοντέλα AI σε πραγματικά επιχειρηματικά σενάρια με αποδοτικό αντίκτυπο.
• Να αναπτύσσουν δομές επιβλέψης και παρακολούθησης για τις επιχειρηματικές λειτουργίες με AI.

Μορφή του Κούρσου

• Διαδραστικές διαλέξεις και πρακτικές εμφανίσεις.
• Πρακτικά ασκήματα και καθοδηγημένα προ젝τα.
• Ζωντανή υλοποίηση σε ένα περιβάλλον αυτομάτου καθοδήγησης.

Επιλογές Παροχής Κούρσου

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσουμε την παροχή.

Αυτό το μάθημα εξερευνά την σχεδίαση, τον συντονισμό και τη υλοποίηση πολυπροσώπων συστημάτων (MAS) χρησιμοποιώντας Python. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργήσουν πρόσωπα (agents) που επικοινωνούν, συνεργάζονται και προσαρμόζονται για να επιτύχουν κοινά στόχια σε περίπλοκες, δυναμικές περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρίαση υπό την καθοδήγηση εκθέτη (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες με υψηλό επίπεδο που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν πολυπρόσωπα συστήματα για εφαρμογές αυτόματης λειτουργίας, προσομοιώσεων και λήψης αποφάσεων.

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

• Να καταλάβουν την αρχιτεκτονική και τους κανόνες των πολυπρόσωπων συστημάτων.
• Να αναπτύξουν πρόσωπα (agents) ικανά να επικοινωνούν, συνεργάζονται και διαπραγματεύονται.
• Να υλοποιήσουν κατανεμημένα περιβάλλοντα για την αλληλεπίδραση των πρόσωπων (agents).
• Να εφαρμόσουν μάθηση κατά την ανάγκη και σχεδιασμό σε πολυπρόσωπες συνθήκες.
• Να προσομοιώσουν συνεργητικά και ανταγωνιστικά συμπεριφορές των πρόσωπων (agents).
• Να σχεδιάσουν κατεύθυνση ροών εργασίας μείκτες που συμβαίνουν από άνθρωπους και νοηματικά πρόσωπα.

Μορφή του μαθήματος

• Παρουσιάσεις υπό την καθοδήγηση εκθέτη και ζωντανές δείξεις.
• Εργασίες με χειρόνικο σχεδιασμό χρησιμοποιώντας καλλιεργημένους πλαίσια πρόσωπων (agents).
• Εφαρμοσμένο ομαδικό έργο συμπεριφοράς πολυπρόσωπων συστημάτων.

Επιλογές Παροχής Εκπαίδευσης

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

Αυτό το μάθημα εξερευνά τους αρχικούς και τη υλοποίηση του εκμάθησης προσαρμογής (RL) και τη σειρακή λήψη αποφάσεων, όπως εφαρμόζονται σε συστήματα ηλεκτρονικής προσωπικότητας (agentic AI). Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να σχεδίαζουν, εκπαιδεύουν και αξιολογούν τους αυτόνομους ρομπότ (agents) οι οποίοι αλληλεπιδράουν δυναμικά με το περιβάλλον τους για να επιτύχουν μακροπρόθεσμους στόχους μέσω της μάθησης και της προσαρμογής.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση ενός εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς και ερευνητές υψηλής επίπεδου που επιθυμούν να ολοκληρώσουν τον κώδικα αλγορίθμων εκμάθησης προσαρμογής (RL) και σχεδιασμού σε συστήματα ηλεκτρονικής προσωπικότητας για αυτομάτωση, ρομποτική και προσαρμοστική συλλογιστική.

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

• Να κατανοήσουν τα μαθηματικά βάσεια του εκμάθησης προσαρμογής (RL) και λήψης αποφάσεων.
• Να υλοποιήσουν βασικούς αλγόριθμους RL, όπως τη DQN, PPO και A3C χρησιμοποιώντας Python και PyTorch.
• Να μοντελοποιήσουν περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym και να σχεδίαζουν περιβάλλοντα προσαρμοσμένων προσομοιώσεων.
• Να εκπαιδεύουν, να αξιολογούν και να υποστηρίζουν τους αυτόνομους ρομπότ (agents) για συνεχείς και διακριτές ελεγχώμενες πράξεις.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές εκμάθησης προσαρμογής (RL) σε χρήσεις agentic AI στη ρομποτική και στον σχεδιασμό.
• Να εξισορροπούν την έρευνα, την αξιοποίηση και τους περιορισμούς ασφάλειας στην εφαρμογή στον πραγματικό κόσμο.

Μορφή του Μαθήματος

• Ομιλίες υπό την καθοδήγηση ενός εκπαιδευτή και δειγματικές εκδηλώσεις live coding.
• Εργασίες που συντελούν σε γνωστά πλαίσια και περιβάλλοντα προσομοίωσης.
• Εφαρμοσμένο πρότζεκτ που συνδυάζει τη λήψη αποφάσεων με ένα σύστημα agentic AI.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η μάθηση εστιάζει στο κλίμακα, την λειτουργικοποίηση και τη διαχείριση ανθρωπομορφωμένων AI συστημάτων σε παραγωγικές περιβάλλοντα, με έμφαση στην αξιόπιστη λειτουργία, την παρατήρηση και τη διαχείριση κόστους.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, που πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες με προηγμένο επίπεδο που επιθυμούν να κατασκευάσουν αξιόπιστες, παρατηρήσιμες και κοστολόγως βελτιστοποιμένες διαδίκτυα για μεγάλα συστήματα AI.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής, οι διεξαγωγικοί θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν αρχιτεκτονικές κλίμακας για εργασίες AI με agent.
• Εφαρμόζουν πλαίσια παρατηρήσιμης και monitoring σχεδιασμένα για την συμπεριφορά και την αλληλεπίδραση agent.
• Εφαρμόζουν τεχνικές εξυπηρέτησης και βελτιστοποίησης πόρων για μακροχρόνιες διαδικασίες agent.
• Κυβερνούν τα κόστη και πρέπει να αποφεύγουν την «agent sprawl» μέσω πολιτικών, χειρισμού και αυτομάτων.
• Ενσωματώνουν MLOps καλές πρακτικές για συνεχή διαθέσιμη, versioning και rollback αποδοχής agent.

Μορφή της Μάθησης

• Εξειδικευμένα, πρακτικά εργαλεία με παραδείγματα real-world infrastructure.
• Διαδραστική συζήτηση για αρχιτεκτονικές εξισώσεις και προκλήσεις παρατηρητικότητας.
• Εγχείρημα εξάμηνου: διαθέσιμο και monitoring ενός συστήματος AI με agent παραγωγικής ποιότητας, υπό έλεγχο κόστους.

Ευέλιξη Μάθησης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαιδευτική για αυτή τη μάθηση, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Το WrenAI επιτρέπει στις εταιρείες να προχωρήσουν από τις στατικές διαγράμματα προς την συνομιλητική ανάλυση και τη μεθοδοποίηση γενετικών BI. Αυτή η μετάβαση απαιτεί προσοχή στον χαρακτήρα της κατάληψης, τη μεταφορά των εγκλισιμών και τους αποτελεσματικούς έλεγχους μεταβολής.

Αυτό το διδασκαλία από εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή υπερθάλαμο) στοχεύει σε μέση επίπεδο ειδικευμένους BI και πλατφόρμα δεδομένων οι οποίοι θέλουν να υγεινοποιήσουν την παλιά BI με το WrenAI.

Στο τέλος αυτής της εκμάθησης, οι συμμετέχοντες θα διαθέτουν την ικανότητα να:

• Αξιολογήσουν παλιά περιβάλλοντα BI και να αναγνωρίσουν ευκαιρίες υγεινοποίησης.
• Προγραμματίσουν και εκτελέσουν μεταφορά από στατικά διαγράμματα προς το WrenAI.
• Αξιοποιήσουν την συνομιλητική ανάλυση και τις δυνατότητες GenBI που είναι ενσωματωμένες.
• Πιστοποιούν οργανική διαχείριση μεταβολής για τη υγεινοποίηση BI.

Μορφή του Κύκλου Διδασκαλίας

• Δυναμικό διάλογο και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις με μεταφορά και προγραμματισμό διαθέσιμοτητας.
• Πρακτικά εργαστήρια σε συνομιλητική ανάλυση και ενσωματωμένη GenBI.

Προσαρμογή του Κύκλου Διδασκαλίας

• Για να απαιτήσετε προσωπικά σχεδιασμένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας.

Modernizing Legacy BI with WrenAI: Adoption, Migration, and Change ManagementΑύξηση κατανόησης των διαδικαλιών επιχειρηματικής ανάλυσης.Εμπειρία με παλιά BI πλατφόρμες και διαγράμματα.Οι γνώσεις σχετικά με τους αρχές οργανικής διαχείρισης μεταβολής.ΑудиторияΔιαχειριστές BIPMs πλατφόρμας δεδομένωνΑρχιτέκτονες λύσεωνΕισαγωγή υγεινοποίησης BI με το WrenAIΠεριορισμοί των παλιών συστημάτων BI.Κύριες δυνατότητες του WrenAI.Υγεινοποίηση κινήτρων και επιχειρηματικών αποτελεσμάτων.Αξιολόγηση των παλιών περιβαλλόντων BIΚαταστολή υπάρχουσων διαγραμμάτων και εκθέσεων.Ανίχνευση περιπτώσεων με τιμή.Γap ανάλυση μεταξύ παλιού BI και WrenAI.Στρατηγική ΔιαχείρισηςΕπικοινωνία ομιλητών και αντισυμβάνου.Πιλοτικά προγράμματα και πίστη τιμής.Καθοδήγηση σε μια διαδρομή για χαρακτήρα.Σχεδιασμός ΜεταφοράςΠροσέγγισες προς την μεταφορά διαγράμματα.Αλυσιδωποίκητη συμβάν και μετασχηματισμός δεδομένων.Εξασφάλιση συνεχότητας κατά την μεταφορά.Συνομιλητική Ανάλυση με WrenAIΓέννηση ερωτήσεων SQL από φυσική γλώσσα.Ενδεξιτό πειραματισμός δεδομένων.Σχεδίαση εμπειριών ανάλυσης στους χρήστες.Εγκλισιμό GenBIΕνσωμάτωση WrenAI διαγραμμάτων σε εφαρμογές.APIs για επέκταση BI ικανοτήτων.Περιπτώσεις χρήσης αναφορικά με συσκευασία εργαλείων και προσωπικό προς τους πελάτες.Διαχείριση Μεταβολής για υγεινοποίηση BIΕπικοινωνία μεταβολής σε όλη την εταιρεία.Εκπαίδευση και η αύξηση δυνατοτήτων της ομάδας.Ανάλυση πόσο επιτυχής είναι η χρήση.Μεγέθους και μελλοντική ΕξέλιξηΕπέκταση της χρήσης σε υπομονάδες επιχείρησης.Διοίκηση και πρότυπα με τη νέα BI.Μελλοντικά τάσεις σε συνομιλητική και γενετική BI.Περίληψη και Τα επόμενα Επιχειρήματα

Αυτή η εκπαίδευση ασχολείται με τη διοίκηση, τη διαχείριση ταυτότητας και την αντιπαράθεση για συστήματα αυτόνομης ΤΕΝ, με τύπωμα στις επιχειρηματικές υπαρξιακές παραδοχές και τις πρακτικές τεχνικές αντιπαράθεσης.

Αυτή η εκπαίδευση, κατευθύνεται σε προχωρημένους ειδικούς που θέλουν να σχεδιάζουν, να ασφαλίζουν και να αξιολογούν τα συστήματα ΤΕΝ με βάση τους εργάτες σε περιβάλλοντα παραγωγής.

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

• Ορίζουν δομές και πολιτικές διοίκησης για ασφαλείς παραδόσεις αυτόνομων συστημάτων ΤΕΝ.
• Σχεδιάζουν ροές ταυτότητας και επικύρωσης για εργάτες με πρόσβαση μελακρίνης εξουσίας.
• Εφαρμένες κατευθύνσεις πρόσβασης, ακολουθίες ελέγχου και διαπιστωτική καταγραφή που ταιριάζουν σε αυτόνομους εργάτες.
• Προγραμματίζουν και εκτελούν ασκήσεις κόκκινης ομάδας για την ανίχνευση παρεκτροπών, μονοπάτων εξέλιξης και κινδύνων απόρρυψης δεδομένων.
• Αντιμετωπίζουν τα κοινά εχθρικά στοχεία των αυτόνομων συστημάτων μέσω πολιτικής, δομών υποστήριξης και εποπτείας.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαδραστικές διάλεξεις και εργαστήρια αντιπαράθεσης.
• Χειρονομίες: προμηθεία ταυτότητας, εκτέλωση πολιτικών και προσομοιωματική αντίπαλη δράση.
• Ασκήσεις κόκκινης και γαλαζούς ομάδας και αξιολόγηση στο τέλος της εκπαίδευσης.

Επιλογές Προσαρμογής Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.

Το Python είναι το βασικό γλώσσα που κινεί την ανάπτυξη και την ορκέστρωση αυτόνομων AI εργάτων. Αυτός ο μαθήματα εστιάζει στην πρακτική υλοποίηση χρησιμοποιώντας σύγχρονα SDKs και πλαίσια όπως το LangChain και το AutoGen για να φτιάξετε, να ενώσετε και να διαχειριστείτε αποδοτικά εργασιακές ρουτίνες των εργάτων.

Αυτή η καθοδηγούμενη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση (online ή onsite) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές backend, πλατφόρμης και ML, που θέλουν να υλοποιήσουν και να ορκεστρώσουν αυτόνομους εργάτες χρησιμοποιώντας τα εργαλεία Python και API.

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

• Προσαρμόσουν και ρυθμίσουν περιβάλλοντα βασισμένα στο Python για αγωγικά συστήματα.
• Χρησιμοποιήσετε δηλοφάνη SDKs όπως το LangChain και το AutoGen για να δημιουργήσετε λειτουργικούς εργάτες.
• Ενσωμάτωση εργαλείων και API για να επεκτείνετε τις δυνατότητες των εργάτων.
• Ορκέστρωση πολυεργατικών ρουτίνων και μοτίβων επικοινωνίας.
• Εφαρμογή καλών πρακτικών για τον αποσφαλμάτωση, το δοκιμαστικό και την υποστήριξη των λειτουργικών βάσεων προγραμμάτων.

Μορφή του Μαθήματος

• Επιδραστήρια παράσταση και συζήτηση.
• Χειροντικές δοκιμές προγραμματισμού και ζωντανές εξηγήσεις.
• Πρακτικά έργα χτίζοντας απ την άκρη στην άλλη εργασιακές ρουτίνες για εργάτες.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Η WrenAI παρέχει στους τμήματα χρηματοοικονομικών τη δυνατότητα να κατασκευάζουν μοντέλα KPI, να ενσωματώνουν πρότυπα μέτρησης και να σχεδιάζουν διαφανή τύμπα (dashboards) που συμβαδίζουν με τα νομοθετικά απαιτήματα και τις ελεγχόμενες πρακτικές.

Αυτή η διδασκαλία, με υποδοχέα (live) (διαδικτύου ή σε χώρο), είναι προσανατολισμένη για ειδικούς τμήματος χρηματοοικονομικών από μεσαίου επιπέδου και πάνω, οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη WrenAI για την ανάπτυξη συμβαδίζουσων μοντέλων δεδομένων και διαφανών τύμπων (dashboards) που υποστηρίζουν τις απόψεις λήψης αποφάσεων και τη διαχείριση του κινδύνου.

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

• Μοντελογούν χρηματοοικονομικά KPI και μέτρηση στη WrenAI.
• Κατασκευάζουν διαφανή τύμπα (dashboards) που αντιστοιχούν στα νομοθετικά και ελέγχοι.
• Ενσωματώνουν τη WrenAI με πηγές χρηματοοικονομικών δεδομένων για σχετικά ηλικιωμένα και επίσημα αναφορές (real-time reporting).
• Εφαρμόζουν τις καλύτερες πρακτικές για χρηματοοικονομική ανάλυση και έλεγχο του κινδύνου.

Στοιχεία περιεχομένου της διδασκαλίας

• Πινακίδες και συζήτηση.
• Εξάσκηση εργαλείων με χρηματοοικονομικές αναφορές δεδομένων (financial data models).
• Σχεδιάστηκαν πρακτικά μπουκέλι για τη σχεδιαστική και διαφανή έγγραφο είσοδος (compliance reporting).

Προθέσμεις προσαρμογής της διδασκαλίας

• Για ζητήματα μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την κατεύθυνση, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

WrenAI για Χρηματοοικονομική Ανάλυση: Μοντέλα KPI και Διαφανείς Τύμπα (Regulatory-Aware Dashboards) Συνειδητότητα χρηματοοικονομικής αναφοράς και KPIs Δημιουργία με δεδομένα ήλικιωμένα ή BI εργαλεία Γνώση των νομικά πρότυπων στα χρηματοοικονομικά Εκδοχή Τεύχη τμήματος χρηματοοικονομικών αναλύσεων FP και A ειδικοί Αναλυτές κινδύνου Εισαγωγή στη WrenAI για χρηματοοικονομική ανάλυση Σημαντικές λειτουργίες και πλεονεκτήματα για τα επιχειρηματικά τμήματα Πρόσβαση σε παραδείγματα χρησιμοποίησης για χρηματοοικονομικά Χρηματοοικονομική Μοντέλωση Δεδομένων στη WrenAI Ορισμός KPIs για χρηματοοικονομική παραγωγικότητα Διευθετημένα μέτρηση για FP και A και ανάλυση κινδύνου Διαχείριση πηγών χρηματοοικονομικών δεδομένων Νομοθετικά και ελεγχόμενα στοιχεία Πλαίσια προσυπογραφής χρηματοοικονομικής αναφοράς Διαβόητο σχεδιαστικές δίληθες για είσοδος (audit-friendly dashboard design) Βεβαιώνοντας την αξιοπιστία και την προέλευση των δεδομένων Διαθετότητα Διαφανών Τύμπων (Regulatory-Aware Dashboards) Κατασκευή διαφανών τύμπων για διαχείριση κινδύνου Ενσωμάτωση προσυπογραφών ελέγχων και αναφορών Ρόλοι χρήστη και ορίζουσα πρόσβασης σε διαφανά τύμπα (dashboards) για χρηματοοικονομικά Ενσωμάτωση με Συστήματα Χρηματοοικονομικών Προσόδιες στη WrenAI από ERP και λογιστικές πλατφόρμες Επίσημα χρηματοοικονομική αναφορά δεδομένων Διαχείριση κυκλών ενημέρωσης Προόδους KPI Modeling Βασική προσέγγιση χρηματοοικονομικής μοντέλωσης Πρόβλεψη με AI-προώθηση μέτρηση Εξετάζοντας και ευελιξία προς κινδύνου Επίβλεψη και Διοίκηση Σημειωτέον ακολουθώντας τη χρήση και είσοδος γραμμάτων (audit logs) Ελέγχοι διαφανό πολιτική Καλύτερες πρακτικές της διοίκησης χρηματοοικονομικής ανάλυσης Περαιτέρω μελέτη WrenAI για Χρηματοοικονομική Ανάλυση Διαφανή αναφορά βοηθόμενη από AI Σύγχρονα νομοθετικά απαιτήματα Προέλευση χρηματοοικονομικών παραδείγματα για τη WrenAI Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Αυτό το μάθημα διδάσκει πρακτικές τεχνικές μηχανικής για να σχεδιάζετε, κατασκευάζετε, δοκιμάζετε και εγκαθίστατε αυτόνομα (προσωπικά) συστήματα χρησιμοποιώντας Python. Καλύπτει τον κύκλο του αυτόνομου κυβερνήτη, την ολοκλήρωση εργαλείων, τη διαχείριση μνήμης και κατάστασης, τους παραδείγματες χορόδρομής, τον έλεγχο ασφαλείας και τις σκέψεις για την εξυπηρέτηση.

Αυτό το διδασκαλία υπό οδηγία καθηγητή, ζωντανή (online ή σε εγχώριο επίπεδο), απευθύνεται σε μηχανικούς ML του μεσαίου ρόλου έως του προχωρημένου, AI διαμορφωτές και λογισμικούς μηχανικούς που επιθυμούν να χτίζουν αξιόπιστους, έτοιμους για την εξυπηρέτηση αυτόνομους κυβερνήτες με τη χρήση Python.

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

• Σχεδιάζουν και υλοποιούν τον κύκλο του αυτόνομου κυβερνήτη και τα ρούτιν προς λήψη αποφάσεων.
• Ολοκληρώνουν εξωτερικά εργαλεία και APIs για την επέκταση των δυνατοτήτων του αυτόνομου κυβερνήτη.
• Υλοποιούν αρχιτεκτονικές μνήμης για συντομο- και μακροπρόθεσμη χρήση.
• Συντονίζουν πολυβήματες χοροδιογραφικές και τη σύνθεση αυτόνομων κυβερνητών.
• Εφαρμένες πρακτικές ασφαλείας, έλεγχο πρόσβασης και παρακολούθησης για τους εξυπηρετούμενους αυτόνομους κυβερνήτες.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση, διάλεξη και συζήτηση.
• Χειρονομήματα που χτίζουν αυτόνομους κυβερνήτες με Python και δημοφιλείς SDKs.
• Εκπαιδευτικά άσκημα βασισμένα σε εγχώριους εργασιακούς προτούπα.

Ευελιξία Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταλάβετε.

Το WrenAI επιτρέπει τη γεννήση SQL από φυσική γλώσσα και AI-εξουσιοδοτημένης ανάλυσης, καθιστώντας την πρόσβαση σε δεδομένα γρήγορη και πιο φυσική. Για επιχειρηματική χρήση, η εξ αγωγής ασφάλειας ποιότητας και παρακολούθησης είναι απαραίτητες για να διασφαλιστεί η ακρίβεια, τοχευμάτων και συμμόρφωση.

Αυτή η εξ ολοκλήρου διδασκαλία, ζωντανή κατάρτιση (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες δεδομένων και ανάλυσης που επιθυμούν να εξαξιολογήσουν την ακρίβεια των ερωτήσεων, να εφαρμόσουν συμβολοδοχία prompt και να υλοποιήσουν πρακτικές παρακολούθησης για την εποψή του WrenAI σε παραγωγή.

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

• Εξαξιολογήσουν την ακρίβεια και τοχευμάτων των εξόδων NL to SQL.
• Εφαρμόσουν τεχνικές συμβολοδοχίας prompt για να βελτιώσουν την απόδοση.
• Παρακολουθήσουν και θέσεις πλάγιες και συμπεριφορά ερωτήσεων με τη χρονική διάρκεια.
• Εξοπλίσουν το WrenAI με συμβολοδοχίες και πλαίσια παρακολούθησης.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Εργασίες με εφαρμογή τεχνικών αξιολόγησης και ρύθμισης.
• Πρακτικά εργαστήρια για την ολοκλήρωση και παρακολούθηση.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να αιτηθείτε ένα προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Το Agentic AI είναι μια προσέγγιση όπου τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σχεδιάζουν, λογοκρίνουν και πραγματοποιούν ενέργειες με τη χρήση εργαλείων για να επιτύχουν στόχους μέσα σε ορισμένες περιορισμένες υποθέσεις.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία διεξάγεται από καθηγητή (online ή παρόντως), απευθύνεται σε ερμηνευτικές ομάδες υγείας και δεδομένων μεταξύ του προσωπικού μέσου επιπέδου, οι οποίες επιθυμούν να σχεδιάσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν λύσεις Agentic AI για κλινικές και λειτουργικές υποθέσεις.

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

• Διατυπώσουν τα προσωπικά χαρακτηριστικά και τους περιορισμούς του Agentic AI σε κλίνικους κόσμους.
• Σχεδιάσουν ασφαλείς ροές εργασίας προσωπικών με συνετή πλάνη, μνήμη και χρήση εργαλείων.
• Κατασκευάσουν ανακτικά επεξεργασμένα πρόσωπα σε κλινικά έγγραφα και βάσεις γνώσης.
• Αξιολογήσουν, να παρακολουθήσουν και να διαχειριστούν τη συμπεριφορά των προσώπων με οδηγίες ασφαλείας και ελέγχους ανθρώπινης υπόστασης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλεξη και ενισχυμένη συζήτηση.
• Οδηγούμενες εργασίες με λαβή κώδικα σε υπολοχιστικό περιβάλλον.
• Ασκήσεις με βάση τους σενάριους για ασφάλεια, αξιολόγηση και διαχείριση.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε εξ όχλου διδασκαλία για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Το WrenAI είναι μια πλατφόρμα ανάλυσης υποστηριζόμενη από την ΤΣ (Τεχνητή Νοημοσύνη) και σχεδιάσθηκε για να ενώνει δεδομένα, να μοντελοποιεί ερμηνείες και να δημιουργεί πίνακες ελέγχου. Σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, η συστηματική διαχείριση και ασφάλεια είναι κρίσιμες για την εξασφάλιση ασφαλούς και συντόνωσης με νομικές προδιαθέσεις υιοθεσίας.

Αυτή η επαγγελματική και διδακτική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους επιχειρηματικούς επαγγελματίες που επιδιώκουν να υλοποιήσουν συστηματικά και ασφαλέιας για το WrenAI μεγάλης κλίμακας.

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

• Σχεδιάζουν και εφαρμόζουν πρότυπα δικαιωμάτων στο WrenAI.
• Εφαρμένες πρακτικές ελεγχόμενης και παρακολούθησης για συμπλήρωση.
• Καθίσταται εφαρμογές ασφαλείας με ελέγχους επιπέδου επιχείρησης.
• Εκτυλίγονται ασφαλώς το WrenAI σε μεγάλες οργανισμές.

Μορφή του Μαθήματος

• Διενέργεια και συζήτηση.
• Εργασίες με εφαρμογή πρακτικών για συστηματικά και ασφαλέια.
• Πρακτικές εκπαιδευτικές δραστηριότητες που μοντελοποιούν σενάρια υπόβολων.

Ευέλικτες Επιλογές Μαθήματος

• Για να αίτησετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ ο επικοινωνήστε μαζί μας για να καταρτίσετε.

Αυτή η εκπαίδευση που οδηγείται από καθηγητή (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνικούς μεσέζους επιπέδων AI και εξειδικευμένους σε αυτομάτωση, οι οποίοι επιθυμούν να ολοκληρώσουν αυτόνομες δυνατότητες σε AI-δυναμικές εφαρμογές.

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

• Να καταλάβουν τους αρχές της αυτόνομης ΤΕ και της αυτόνομης λήψης αποφάσεων.
• Να υλοποιήσουν στόχο-κέντρους ΤΕ-ενέργοντες με τεχνικές αυτοβελτίωσης.
• Να ενσωματώσουν συνεργασία πολλαπλών ενεργόντων για τη λύση περίπλοκων προβλημάτων.
• Να βελτιώσουν την αλληλεπίδραση AI-ανθρώπου μέσω ευφυών χρηστικών εμπειριών.
• Να εγκαταστήσουν αυτόνομες μοντέλα ΤΕ σε πρακτικές εφαρμογές.

Η βιβλιοθήκη των δεξαμενών και μετρικών του WrenAI επιτίθεται στο να επιταχύνει την ανάθεση μέσω workflow δεξαμενών υποστηρικμένων από AI και μια βιβλιοθήκη προκατασκευασμένων, multi-platform επιχειρηματικών μετρικών.

Αυτός ο διδασκαλία αξιωματούχου (online ή σε χώρο που επιλέγεται), προσβάσιμη για εισαγωγικός καθώς και μεσαίο επίπεδο ουσιαστικών υπεύθυνων που επιθυμούν να ταχύνουν την ανάλυση και την ανάθεση χρησιμοποιώντας τις δεξαμενές WrenAI και τη βιβλιοθήκη μετρικών.

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

• Κατασκευάζουν δεξαμενές υποστηρικμένες από AI για την ανάλυση και ανάθεση δεδομένων.
• Χρησιμοποιούν τη βιβλιοθήκη μετρικών WrenAI για επιχειρησιακά KPIs που έχουν κανονικοποιηθεί.
• Συνδέουν δεξαμενές με πολλαπλούς πηγές δεδομένων για ζωντανό ενημέρωση.
• Δημιουργούν αυτοματοποιημένα workflows για την εξυπάκιο των επιχειρηματικών αναφορών.

Σχήμα του μαθήματος

• Εργασία πλαισίου διάλεξης και συζήτησης.
• Χειρότεχνη κατασκευή δεξαμενών με WrenAI.
• Πραγματικές ασκήσεις με μέτρικες και έκθεση KPIs.

Προπονητικές επιλογές του μαθήματος

• Για να αίτησε ένα προπονητικό μάθημα γι' αυτό, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να σχεδιάσουμε.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό σε Θεσσαλονίκη (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους εξειδικευμένους που επιθυμούν να αναπτύξουν και να βελτιώσουν πολυπρόσωπα συστήματα χρησιμοποιώντας πλαισία Agentic AI.

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

• Να καταλάβουν τα αρχή του Agentic AI σε πολυπρόσωπα περιβάλλοντα.
• Να αναπτύξουν πράκτορες κινητοποιούμενους από την τεχνητή νοημοσύνη (AI) που διαδραματίζουν αυτόνως.
• Να υλοποιήσουν τη συγκρατική μάθηση (reinforcement learning) για προσαρμοστική συμπεριφορά AI.
• Να βελτιώσουν τη συνεργασία και την ανταγωνισμό μεταξύ πολλαπλών πράκτορων.
• Να εφαρμόσουν Agentic AI σε ρομποτική, παιχνίδια και αυτομάτωση επιχειρήσεων.

Η API του WrenAI είναι μια δύναμη για την απόδοση SQL queries από φυσική γλώσσα, την κατασκευή προσωπικών εφαρμογών και την ενσωμάτωση διαγραμμάτων σε εσωτερικά πλατφόρμα.

Αυτή η εκπαίδευση υπό διδάσκοντα (σε φυσική ή απομακρυσμένη μορφή) στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη WrenAI API για πρακτικά προγράμματα, συμπεριλαμβανομένων της γέννησης SQL, της εικονικής παράστασης και της ενσωμάτωσης σε εφαρμογές.

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

• Εγκαθιδρύσουν και συνδέσουν εφαρμογές στη WrenAI API.
• Γεννήσουν SQL queries από φυσικά γλωσσικά χρήστη.
• Δημιουργούν και ενσωματώνουν διαγράμματα μέσω API endpoints.
• Ενσωματώσουν το WrenAI σε πίσω από πλήκτρο συστήματα και εσωτερικά οράματα.

Σχέδιο της εκπαίδευσης

• Ενεργή απόφαση και συζήτηση.
• Συμβολής πράξη με API κλήσεις και ενσωματώσεις.
• Πρακτικά έργα συνδέσεις εφαρμογών, διαγραμμάτων και δεξιόπλοιων παραγωγή.

Προσαρμοστικές εναλλακτικές για την εκπαίδευση

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτή την εκπαίδευση, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η καθοδήγηση που δίνεται από εκπαιδευτικό, live (online ή on-site) στοχεύει σε επανδρώμενες βαθμίδες ειδικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Agentic AI για αυτόνομη αυτοματοποίηση και στρατηγική υιοθέτηση AI επιχειρηματικής κλίμακας.

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

• Να κατανοήσουν το ρόλο του Agentic AI στις επιχειρηματικές εφαρμογές.
• Να αυτοματοποιήσουν τα AI agents με τα επιχειρηματικά συστήματα.
• Να βελτιώσουν τις ρούτινες καθοδιγμένες από AI για μεγαλύτερη δυνατότητα εξάρτησης και αποτελεσματικότητα.
• Να διασφαλίσουν την πλήρη συμμόρφωση, ασφάλεια και κυβέρνηση στην αυτοματοποίηση AI.
• Να αναπτύξουν επιχειρηματικές στρατηγικές καθοδιγμένες από AI για ψηφιακή μεταβίωση.

WrenAI Cloud είναι μια σύγχρονη πλατφόρμα για τη συνδεσή δεδομένων, τον σχεδιασμό δεδομένων και την αποκτήση εργαλείων interaktiva dashboards.

Αυτός ο διεξαγόμενος μάθηση (διαπράκτικα ή προσωπικά) είναι σχεδιασμένος για αρχεία-επίπεδου μέχρι επίπεδο intermediate των δεδομένων επαγγελματιών που θέλουν να μάθουν πώς να ρυθμίσουν το WrenAI Cloud, σχεδιάσουν δεδομένα και εμφανίζουν επινοήσεις στα dashboards.

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

• Ρυθμίσουν και εφαρμόσουν περιβάλλοντα WrenAI Cloud.
• Συνδέσουν το WrenAI Cloud με πολλαπλά άκρα δεδομένων.
• Σχεδιάσουν δεδομένα και ορίστε σχέσεις για analytics.
• Δημιουργήσουν interaktiva dashboards για επιχειρηματικά επινοήσεις.

Μορφή της Μαθήσης

• Διαλέξεις και συζητήσεις interaktiva.
• Αυτόματα ρυθμίσεις πλατφόρμας νεφέλης και δεδομένων σχεδιασμός.
• Πρακτικά ασκήσεις στην κατασκευή dashboards και εμφάνιση.

Επιλογές Προσβολής της Μάθησης

• Για να αίτησετε μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καταλήψτε επικοινωνία μαζί μας.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Θεσσαλονίκη (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους επιφυλακτικά βελτιστοποιημένους επαγγελματίες, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την Agentic AI για λήψη αποφάσεων σε περίπλοκες επιχειρηματικές και τεχνικές συνθήκες.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά αρχή της αυτόνομης λήψης αποφάσεων στην AI.
• Να σχεδιάζουν και να υλοποιούν AI agents που λειτουργούν με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.
• Να ταιριάζουν την Agentic AI σε αυτοματικοποίηση εργαλείων και επιχειρηματικά συστήματα.
• Να βελτιστοποιούν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων με χρήση AI για αποδοτικότητα και έκταση.
• Να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση, ασφάλεια και ηθικούς παράγοντες στην αυτόνομη λήψη αποφάσεων της AI.

Το WrenAI είναι μια εργαλειοθήκη γενετικής BI με ανοιχτό κώδικα που επιτρέπει τη μετάφραση φυσικού λόγου σε SQL και τη δημιουργία περιγραμματικών δεδομένων.

Αυτή η εξάμαχη, επίσης παρόντων καθηγητών (διαδικτύου ή σε υποψηφιό), προσβάλλει επαγγελματίες δεδομένων, μηχανικού ανάλυσης και ιντελλιγεντών μηχανής (ML) που επιθυμούν να δημιουργήσουν στείρωτους περιγραμματικούς επίπεδους, να τρέξουν κόλπα υποθέσεων και να εγγυηθούν αξιόπιστη δημιουργία SQL.

Ακολουθώντας την παρακατάθεση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόσουν περιγραμματικά μοντέλα για συνεκτική όριση δείκτων σε επιχειρηματίες.
• Οικοδομάρουν την απόδοση κειμένου-σε-SQL για ακρίβεια και μεγάλη κλίμαξ.
• Προγραμματίζουν και εφαρμόζουν διαστάδια προστασίας για να αποφύγουν ακυροποιημένες ή κινδυνευλές ερωτήσεις.
• Διασυνδέουν το WrenAI OSS σε δεδομένες παραγώγους και έργα ανάλυσης.

Μορφή της Παρακατάθεσης

• Διαλεγμένη παρουσίαση και συζήτηση.
• Πολλοί ασκήσεις και πράξεις.
• Εγκαθίδρυση ενός περιβάλλοντος live-lab για πρακτική εφαρμογή.

Προτύπωση της Παρακατάθεσης

• Για να αίτησετε μια προσαρμοσμένη εξάμαχη για αυτή την παρακατάθεση, παρακαλώ κοιτάξτε όπως θα μπορέσουμε να συμβουλευτούμε.

Αυτή η διδασκαλία με εξαγωγή καθηγητή, ζωντανά στο Θεσσαλονίκη (online ή onsite), απευθύνεται σε AI μηχανικούς μεμετρημένου επιπέδου, ML έρευνες και προγραμματιστές που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να υλοποιήσουν συστήματα Agentic AI σε πραγματικές εφαρμογές.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχή των συστημάτων Agentic AI.
• Υλοποιήσουν AI ειδικούς με δυνατότητα αυτόνομης λογικής και πράξης.
• Συνδυάσουν Agentic AI με APIs και τρίτες υπηρεσίες.
• Βελτιώσουν τη συνεργασία πολλαπλών ειδικών για πολύπλοκες καθήκοντα.
• Αντιμετωπίσουν ηθικά, ασφάλειας και κλιμάκωσης προκλήσεις στα Agentic AI.

Το WrenAI εξυπηρετεί τους παρόχους SaaS, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να ενσωματώσουν γεννήτριες επιχειρηματικές πληροφορίες (GenBI) άμεσα σε προϊόντα που απευθύνονται στους πελάτες. Αυτή η εκπαιδευτική διαδρομή υποστηρίζει τις ομάδες SaaS στην ενσωμάτωση του Wren AI μέσω του Embedded API, την προσαρμογή αναλυτικών δεδομένων υπό λευκή έντυπο και την επίβλεψη διατυπώσεων πολλαπλών νοικοκυριά.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδρομή, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών (online ή on-site), απευθύνεται σε SaaS προϊόντων ηγέτες, διαχειριστές δεδομένων και πλήρεις εκπαιδευμένους ανάπτυξης, με τους οποίους στοχεύουμε να εγκαθιστήσουμε το WrenAI ως λύση ενσωματωμένης ανάλυσης δεδομένων σε περιβάλλον SaaS.

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

• Ενσωματώσουν το WrenAI χρησιμοποιώντας το Embedded API για εφαρμογές που απευθύνονται στους πελάτες.
• Εφαρμόσουν αναλυτική επιχειρηματική διαλογική υπό λευκή έντυπο με μάρκα και προσαρμογή.
• Σχεδιάσουν ασφαλείς και κλιμακωτές διατυπώσεις πολλαπλών νοικοκυριών.
• Παρακολουθήσουν τη χρήση, βελτιώσουν την απόδοση και εξασφαλίσουν τη συμμόρφωση σε περιβάλλον SaaS.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλεκτικό διάλογος και συζήτηση.
• Πρακτικές εργασίες χρησιμοποιώντας το Embedded API του WrenAI.
• Εργαστήριο: σχεδιασμός και εφαρμογή χαρακτηριστικού λευκής έντυπης ανάλυσης για περίπτωση SaaS.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, συναντήστε μας για να το διατυπώσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται με την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) στο Θεσσαλονίκη, απευθύνεται σε επαγγελματίες εισαγωγικού επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τα βασικά αρχηματικά principles του Αυτόνομου ΤΣ, τις δυνατότητές του και την εφαρμογή του σε βιομηχανίες.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχηματικά principles του Αυτόνομου ΤΣ.
• Διακρίνουν μεταξύ των παραδοσιακών συστημάτων ΤΣ και αυτόνομων AI agents.
• Εξερευνήσουν πραγματικές εφαρμογές του Αυτόνομου ΤΣ σε διάφορες βιομηχανίες.
• Μετρήσουν τα πλεονεκτήματα και τα εμπόδια της υλοποίησης αυτόνομων συστημάτων ΤΣ.
• Αναλύσουν τα εθικά και ασφαλιστικά προβλήματα συνδεδεμένα με το Αυτόνομο ΤΣ.

O WrenAI είναι πλατφόρμα διαλεκτικής ανάλυσης που μετατρέπει ερωτήσεις σε φυσική γλώσσα σε ορθές αναλύσεις, καθιστώντας δυνατή τη γενίκευση εμφανιστικών στοιχείων με ταχύτητα και συνέπεια από ομάδες που δεν έχουν τεχνική γνώση.

Αυτή η εκπαιδευτική σεσσίων, καθοδηγούμενη από δάσκαλο (online ή παρεστημένα), απευθύνεται σε μεταξύ επίπεδων υπεύθυνους για τα προϊόντα, αναλυτές και υποστηρικτές δεδομένων οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν τη διαλεκτική ανάλυση και να χτίσουν ικανότητες BI μέσω σελφ-service χρησιμοποιώντας το WrenAI.

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

• Σχεδιάσουν διαλεκτικές ροές ανάλυσης που εμφανίζουν σύμβατα εμφανιστικά στοιχεία των προϊόντων.
• Δημιουργήσουν και να διατηρήσουν μια πρότυπη στρώση μετρήσεων για ομαλή αναφορά.
• Να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά τις λειτουργίες μετατροπής φυσικής γλώσσας σε SQL για να απαντήσουν ερωτήσεις περί προϊόντων.
• Να ενσωματώσουν βάρδιες σελφ-service βραχυλόγηκες και φραγμούς του WrenAI στις ροές εργασίας προϊόντων.

Μορφή Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Χειρονομίες με το WrenAI και δείγματα πληροφορικών συστημάτων.
• Εργαστήριο: δημιουργία μιας βάρδιες ροές πληροφορικών συστημάτων και διαλεκτικών ερωτήσεων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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