Εκπαίδευση AI Agents στη Λευκωσία

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στην Λευκωσία (ηλεκτρονικά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου, αναπτύκτες ρομποτικής και ειδικούς αυτοματισμού που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το DeepSeek για την κατασκευή έξυπνων πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης και αυτόνομων συστημάτων.

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

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης DeepSeek.
• Ενσωματώσουν το DeepSeek σε πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης για λήψη αποφάσεων και αυτοματισμό.
• Εφαρμόσουν τεχνικές ενισχυμένης μάθησης για την εκπαίδευση αυτόνομων συστημάτων.
• Ανάπτυξαν και αναπτύξουν αυτόνομους πράκτορες που κινούνται από τεχνητή νοημοσύνη σε πραγματικά περιβάλλοντα.

Τα αυτόνομα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ενσωματώνονται γρήγορα σε διαδικασίες λήψης αποφάσεων σε τομείς όπως η άμυνα, η υγεία, οι οικονομικές υπηρεσίες και η υποδομή. Καθώς αυτά τα συστήματα αποκτούν μεγαλύτερη ανεξαρτησία και αυτονομία, υπάρχει επιτακτική ανάγκη για σταθερά ηθικά πλαίσια, μηχανισμούς διοίκησης και ρυθμιστική εποπτεία για να καθοδηγήσουν το σχεδιασμό και την εφαρμογή τους.

Αυτή η διδακτική μέθοδος υπο διεύθυνση καθηγητών (πρόσβαση: διαδίκτυο ή παρακάμπτουσα) απευθύνεται σε ειδικούς υψηλής βαθμίδας που θέλουν να εξετάσουν τις ηθικές, κοινωνικές και ρυθμιστικές συνέπειες της εφαρμογής αυτόνομων συστημάτων ΤΕΧ σε πραγματικά περιβάλλοντα.

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

• Αναλύουν τις ηθικά κινδύνους και οι ηθικοί δυσοδόι που υποβάλλουν αυτόνομα συστήματα ΤΕΧ.
• Εκτιμούν πλαισία διοίκησης και ρυθμιστικές μοντέλους επιβάλλοντες σε αξιόλογες εφαρμογές ΤΕΧ.
• Εκτιμούν τους μηχανισμούς παρακολούθησης, εξήγησης και διαφάνειας σε αυτόνομα συστήματα.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για τον συμβιβασμό με την καινοτομία των αυτόνομων συστημάτων ΤΕΧ με νομικές, ηθικές και κοινωνικές αξίες.

Μορφή του μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και συζήτηση.
• Μελέτες περιπτώσεων και ρόλου παίξιμο.
• Εκ του σύνεγχρου ανάλυση μοντέλων διοίκησης και ηθικών πλαισίων.

Ευεξίες του μαθήματος

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

Η αυτόματη λειτουργία με τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) συνδυάζει την ευελιξία πλατφόρμων χωρίς κώδικα (no-code) με την έξυπνη λογική μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και αυτόνομων εργαζόμενων (agents) για να δημιουργήσει κλίμακα, έξυπνα σύστημα.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδραστική και ζωντανή περίπτωση (διαδίκτυο ή χώρους) απευθύνεται σε επαγγελματίες με μέτρια γνώση που επιθυμούν να σχεδιάζουν, κατασκευάζουν και βελτιώνουν αυτόματα ρολογράφια με την προσθήκη της ΤΝ για λήψη αποφάσεων, συντονισμό και εκτέλεση.

Στο τέλος αυτής της διαδραστικής περίπτωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν ρολογράφια αυτόματης λειτουργίας χωρίς κώδικα ενισχυμένες με ερμηνεία της ΤΝ και απαντήσεις.
• Χρησιμοποιούν συμβολοδοχεία παράνοιγμα, αυτόματες προκαταβολές και APIs για να δημιουργήσουν ρολογράφια λογικής με κλίμακα.
• Δημιουργούν έξυπνες εφαρμογές που συνδέουν υπηρεσίες και ερμηνεύουν δεδομένα αυτόνομα.
• Κατανοούν, σχεδιάζουν και εφαρμόζουν αυτόνομους εργαζόμενους (agents) που μπορούν να οργανώνουν εκτέλεση στόχων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές εκπαιδευτικές ασκήσεις και πρακτική ασκητική.
• Πραγματοποίηση υλοποίησης σε εργαστήριο με ζωντανό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαιδευτική διαδραστική περίπτωση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη σε Λευκωσία (online ή σε υπερθέση) προσβλέπει σε μεσαίου επίπεδου ανάπτυξης AI και ειδικότητας ασφάλειας, καθώς και εποπτεύontες που θέλουν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν ασφαλείς AI αγόνistes, προσανατολιζόμενοι στη εκτύπωση των ηθικών προβλημάτων και τη βιώσιμη αξιοπιστία.

Αναφορικά με το τέλος αυτής της διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν τα κινδύνους ασφάλειας και ηθικά προβλήματα στην ανάπτυξη AI αγόνων.
• Εφαρμόσουν αρχές σχεδιασμού με αποτελεσματική προτίμηση για AI μοντέλα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές αντι-αδελφικής αξιοπιστίας για να προφυλάξουν επιθέσεις στους AI αγόνistes.
• Βεβαιώσουν τη συμμόρφωσή τους με τα ηθικά κανονισμένα χαρτί AI και τους δημοσιογραφικούς πρότυπους.

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.

Αυτό το εξειδικευμένο διδασκαλικό, ζωντανό προγραμματισμό στο Λευκωσία (παγκύμενα ή επί τόπου) στοχεύει σε δημιουργήσιμους και προχωρημένους ανάλυσεις AI, ερευνητές και μελέτες multimedia οι οποίοι θέλουν να δημιουργήσουν αγόνιστες AI που μπορούν να κατανοούν και να παράγουν πολυδιάσπαστο περιεχόμενο.

Ακολουθήσαντας αυτό το πρόγραμμα, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν αγόνιστες AI που επεξεργάζονται και ενσωματώνουν δεδομένα κειμένου, εικόνας και ομιλίας.
• Προσφέρουν πολυδιάσπαστα μοντέλα όπως το GPT-4 Vision και το Whisper ASR.
• Οικονομίζουν αγόνιστες AI προσδιορισμούς για αποδοτικότητα και ακρίβεια.
• Εφαρμόζουν αγόνιστες AI σε πραγματικά εφαρμογές.

Αυτή η εκπαίδευση με ιδρυτή σε Λευκωσία (online ή σε χώρο που διορίζεται) στοχεύει σε αναλυτές και σχεδιαστές επιπέδου νέοφυτο έως μέσης επιπέδου που θέλουν να κατανοήσουν και να δημιουργήσουν AI-powered προσωπικούς βοηθούς για διάφορες εφαρμογές.

Ατζένα την τελική περίοδο αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τους βασικούς όρους των AI-powered προσωπικών βοηθών.
• Δειχθούν τα βασικά στο ολοκλήρωμα γλωσσικών μοντέλων με εξελιγμένους βοηθούς.
• Δημιουργήσουν και προσαρμόσουν έναν προσωπικό βοηθό χρησιμοποιώντας AI πλαίσια εργαλείων.
• Εγκαταστήσουν προσωπικούς βοηθούς για πρακτικές εφαρμογές σε διάφορους τομείς.

Αυτή η εξειδίκευση από δασκάλο, ζωντανή εκπαιδευτική σύνοψη στο Λευκωσία (online ή έξυπνο χώρο) προσβάλλει εμπειρογνώμονες μηχανές AI, αντικειμενικού λογισμικού διευθυντές ανάπτυξης και ηγητές επιχειρήσεων που θέλουν να προσαρμόσουν και να εφαρμόσουν AI ανταγωνιστές βασισμένους σε LLM για επιχειρηματικά προγράμματα.

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

• Διαθέσουν την αρχιτεκτονική και τις δυνάμεις των ελεύθερων LLMs.
• Προσαρμόζουν και επικαλύπτουν LLMs για περιπτώσεις χρήσης των επιχειρήσεων.
• Εφαρμόζουν AI ανταγωνιστές με χρήση LangChain και Hugging Face.
• Διαδραματίζουν LLM-βοηθημένους ανταγωνιστές σε επιχειρηματικά έργα.

Αυτή η διδασκαλία με επίβλεψη διδάκτορα, ζωντανή στο Λευκωσία (online ή παρόντα), απευθύνεται σε ρομποτολόγους υψηλού επιπέδου, έρευνα της ΤΕ και εξειδικευμένους αυτοματισμού που επιθυμούν να αναπτύξουν ρομποτικά συστήματα με τεχνητή νοημοσύνη για περίπλοκες εργασίες και συνεργασία άνθρωπου-ΤΕ.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να κατανοήσουν το ρόλο των τεχνητών συμβουλών στις αποφάσεις ρομπότ και την αυτομάτωση.
• Να εφαρμόσουν πλοήγηση και αποφυγή εμπόδιων με τεχνητή νοημοσύνη.
• Να αναπτύξουν ρομποτικά συστήματα για τη συνεργασία άνθρωπου-ΤΕ.
• Να εφαρμόσουν συστήματα ανάληψης και ελέγχου με τεχνητή νοημοσύνη σε ρομπότ.

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.

Αυτή η καθοδήγηση, η οποία είναι προσωπικά διεξαγόμενη από καθηγητές (online ή on-site) στο Λευκωσία, στοχεύει σε προχωρημένους επαγγελματίες του χρηματιστηρίου, αναλυτές κινδύνων και μηχανικούς ΤΝΥ που επιθυμούν να αναπτύξουν και να εφαρμόσουν λύσεις στην οικονομική αυτομάτωση και την ανίχνευση παρανομίας.

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

• Κατανοήσουν το ρόλο της ΤΝΥ στην οικονομική αυτομάτωση και την ανίχνευση παρανομίας.
• Δημιουργήσουν μοντέλα ΤΝΥ για την ανίχνευση παράνομων συναλλαγών.
• Εκμεταλλευτούν τη μηχανική μάθηση για την εκτίμηση κινδύνου σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόσουν αυτομάτως εποπτευτικά συστήματα που βασίζονται στη ΤΝΥ.

Αυτό το εργασιακό δίδασκε καθηγητή στο Λευκωσία (παντελεωτικά ή απευθείας) στοχεύει σε ειδικές υπηρεσίες πελατών, κατασκευαστές chatbot και ομάδες αυτομάτων επιπέδου μείωσης ως επιπέδου προόντος, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις κινήτρων AI για υπηρεσίες πελατών και αυτομάτια υπηρεσίες.

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

• Συνιέναι τους βασικούς αξιωματικότητες της υπηρεσίας πελατών κινήτρων AI.
• Σχεδιάζουν και αντιμετωπίζουν AI chatbots για να χειριστούν τις ερωτήσεις των πελατών.
• Αξιοποιούν τη φυσική γλώσσα (NLP) και τη μηχανική ασχόλησης για να βελτιώσουν τις εργασίες chatbot.
• Εφαρμόζουν AI agents σε πραγματικές υπηρεσίες πελατών.

Αυτή η ημερίδα, με παρουσία εκπαιδευτή, σε Λευκωσία (δια ζώσης ή online), απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας επιπέδου μεσαίου έως προχωρημένου και σε προγραμματιστές AI που επιθυμούν να υλοποιήσουν λύσεις υγειονομικής περίθαλψης κινούμενες από Τεχνητή Νοημοσύνη.

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

• Κατανοήσουν τον ρόλο των πρακτόρων Τεχνητής Νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη και τη διάγνωση.
• Αναπτύξουν μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την ανάλυση ιατρικών εικόνων και την προβλεπτική διάγνωση.
• Ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στα ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (ΗΑΥ / EHR) και στις κλινικές ροές εργασίας.
• Εξασφαλίσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς υγείας και τις ηθικές πρακτικές της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εργασία με οδηγό σε χιλιουσιάκο τρέινιング στο Λευκωσία (παγκύμενο ή απευθείας) είναι προσανατολισμένη για αρχάριους μέχρι μέσης επιπέδου κατασκευastes AI και σχεδιαστές UI/UX που θέλουν να μάθουν πώς να κατασκευάσουν, εξοικονομήσουν και εγκαταστήσουν δικτυακούς βοηθούς με AI.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Διαμορφώσουν αποτελεσματικά διαδίκτυα επικοινωνίας AI και διαστήματα UI/UX.
• Εφαρμόζουν μοντέλα AI-σχεδιασμού φυσικής γλώσσας (NLP).
• Περιλαμβάνουν βοηθούς AI με APIs και πλατφόρμες τρίτων.
• Εγκαταστήσουν και διατηρούν βοηθούς AI για πραγματικές εφαρμογές.

Το Mistral AI είναι μια δυνατή οικογένεια ανοιχτών κώδικων και επιχειρηματικά έτοιμων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για εφαρμογές γλώσσας, πολυδιαμεθόριου και αγεντικές.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγία καθηγητή (ων-λάιν ή χώρο) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεμεσόν επίπεδου έως προχωρημένου επιπέδου, που επιθυμούν να κατασκευάζουν, να τοποθετούν και να διαχειρίζονται άλληλα AI agents χρησιμοποιώντας τα μοντέλα Medium 3, Le Chat Enterprise και Devstral του Mistral.

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

• Να κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των μοντέλων Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise και Devstral.
• Να σχεδιάζουν και να υλοποιούν AI agents εκμεταλλευόμενοι τα μοντέλα Mistral για επιχειρηματικές και ανάπτυξης περιπτώσεις χρήσης.
• Να ενσωματώνουν συστήματα κωδικού, διασυνδέσεις και επιχειρηματικά δεδομένα στους ρολογισμούς των agents.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, το κόστος και τη συμμόρφωση για τους agents που υποστηρίζονται από το Mistral.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειροντίνως σε ένα περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

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.

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.

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.

Αυτή η εργασία με επιδότηση αξιώματος στο Λευκωσία (online ή επιθεωρητή) προσβλέπει σε εξάντληση ευρείων επαγγελματιών που θέλουν να ακτίνα τεχνικές για τη εγκατάσταση και διαχείριση AI υπηρεσιών σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Ακούσιμο του εκπαιδευτικού, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν και εφαρμόσουν διαδίκτυα εγκατάστασης AI που μπορούν να αντέχουν.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία όπως Docker και Kubernetes για το containerization και orchestration των AI υπηρεσιών.
• Ελέγχουν και βελτιώνουν τις AI υπηρεσίες σε περιβάλλοντα παραγωγής.
• Εφαρμόζουν διαδικασίες CI/CD για την εγκατάσταση AI υπηρεσιών.
• Βεβαιωθείτε ότι πληρούνται οι απαιτήσεις ασφάλειας και λειτουργίας δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο, ζωντανή στο Λευκωσία (online ή onsite), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες ΤΕΧ που επιδιώκουν να κατακτήσουν τεχνικές για συνδυαστικό μάθημα και να τις υλοποιήσουν για τη διάδοση αυτοματισμών ΤΕΧ σε προβλήματα περίπλοκης λύσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τα βασικά προσανατολισμούς της συνδυαστικής μάθησης και των Διεργασιών Απόφασης Markov (MDPs).
• Να σχεδιάζουν και να υλοποιούν αλγόριθμους RL όπως το Q-Learning, SARSA, και Deep Q-Networks (DQN).
• Να εκμεταλλεύονται πλατφόρμες όπως το OpenAI Gym και βιβλιοθήκες RL για πρακτικές εφαρμογές.
• Να διαδίδουν αυτοματισμούς ΤΕΧ για τη λύση πραγματικών, πολυβήματων προβλημάτων απόφασης.
• Να εξετάζουν προκλήσεις όπως τα συμβιβασμοί μεταξύ εξερεύνησης-εκμετάλλευσης και σύγκλιση στη διδασκαλία RL.

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.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τις δεξιότητες σχεδιασμού, κατασκευής και ανάπτυξης MAS που επιλύουν πολύπλοκα, πραγματικά προβλήματα.

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

• Κατανοήστε τις αρχές των αρχιτεκτονικών συστημάτων πολλαπλών πρακτόρων.
• Εφαρμογή στρατηγικών επικοινωνίας, συντονισμού και λήψης αποφάσεων στο MAS.
• Εφαρμόστε τη θεωρία παιγνίων για να μοντελοποιήσετε τις αλληλεπιδράσεις των πρακτόρων και να επιλύσετε συγκρούσεις.
• Αξιοποιήστε πλαίσια όπως το JADE για να δημιουργήσετε επεκτάσιμες λύσεις MAS.
• Αντιμετωπίστε προκλήσεις όπως η επεκτασιμότητα, η εμπιστοσύνη και η αναδυόμενη συμπεριφορά στο MAS.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό σε Λευκωσία (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.

Αυτή η εκπαιδευτικός-ναίου, ζωντανή εκπαίδευση στο Λευκωσία (διαδικτύου ή σε προσωπικά) στοχεύει σε μέση επίπεδο αναλυτές εγχειριδίων, κατασκευαστές RPA και εxperts AI που θέλουν να εκμεταλλευθούν τη δύναμη των agent τεχνητής νοημοσύνης (AI) για τη αυτόματη λειτουργία επιχειρηματικών διεργασιών.

Ακολουθήσαντας αυτό το πρόγραμμα εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν το ρόλο των agent AI στην αυτομάτιση επιχειρηματικών διεργασιών.
• Αναγνωρίσουν τις ευκαιρίες αυτομάτισης σε κλειδαρχικές επιχειρηματικές περιοχές.
• Εντελώς AI-προωθημένες λύσεις για τη υποστήριξη των πελατών, τις επιχειρησιακές διεργασίες χρηματοδότησης και λογιστικής.
• Πλέξτε τους agent AI με υπάρχουσες συστήματα RPA και επιχειρησιακού.
• Εκτιμήστε και βελτιώστε τις AI στρατηγικές αυτομάτισης για απόδοση.

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.

Το Vertex AI Agent Builder είναι ένα περιβάλλον χωρίς κώδικα/με λίγο κώδικα για τη δημιουργία οριστικών παράγοντων (agents) που συνδυάζουν αποδοτικές μοντέλα με γεννήματα που ενισχύονται από ανάκτηση (RAG), επιτρέποντας σε ομάδες να κατασκευάζουν γρήγορα παράγοντες που χρησιμοποιούν επιχειρηματικά δεδομένα και αναζήτηση για τη παροχή ακριβών, ευαίσθητων στο πλαίσιο απαντήσεων.

Αυτή η κατεύθυνση με εγχειρημένους καθηγητές (online ή on-site) απευθύνεται σε εργαζόμενους σε επίπεδο μεσαίων γνώσεων που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να διαμορφώσουν και να υποβιβάσουν έξυπνους παράγοντες χρησιμοποιώντας το Vertex AI Agent Builder και τα μοτίβα RAG.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα έχουν τη δυνατότητα να:

• Σχεδιάζουν εργοφλύτσες παράγοντων με ορισμένη βάση χρήσης του Agent Builder.
• Εφαρμόζουν πίπα RAG συμβιβάσματα με αναζήτηση και αποθετήρια διανυσμάτων.
• Ενσωματώνουν επιχειρηματικές πηγές δεδομένων με ασφαλή τρόπο για ανάκτηση.
• Αξιολογούν και βελτιώνουν τη συμπεριφορά των παράγοντων χρησιμοποιώντας δοκιμές και μετρήσεις.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση και συζήτηση.
• Χέρι πάνω εργασίες χρησιμοποιώντας το Vertex AI Agent Builder και συστατικά RAG.
• Εργασίες με βάση έργα για την κατασκευή και βελτιοποίηση παράγοντων.

Ευέλικτες Επιλογές Μαθήματος

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

Mastra είναι ένα πλαίσιο που υποστηρίζει βαθιές ολοκληρώσεις μεταξύ των προσωπικών συμβουλών AI, APIs, διαχειριστικών εφαρμογών και εξωτερικών συστημάτων δεδομένων.

Αυτή η επίβλεψη από εκπαιδευτικό, ζωντανή προσέγγιση (online ή on-site) είναι κατεύθυντη σε μεσοβάθμιου επιπέδου μηχανικούς που επιθυμούν να δημιουργήσουν ολοκληρώσεις που είναι αξιόπιστες, ασφαλείς και μεγεθοσκοπήσιμες μεταξύ των προσωπικών συμβουλών Mastra και του ευρύτερου διαχειριστικού οικοτόπου.

Μόλις αυτή η περίοδος εκπαίδευσης συμπληρωθεί, οι μετέχοντες θα είναι καταρτισμένοι για να:

• Εφαρμόζουν ολοκληρώσεις με βάση API μεταξύ των προσωπικών συμβουλών Mastra και εξωτερικών υπηρεσιών.
• Συνδέουν διαχειριστικά συστήματα δεδομένων και εργαλεία με αυτοματοποιημένες ροές προσωπικών συμβουλών.
• Εφαρμόζουν ασφαλείς κανόνες διασύνδεσης δεδομένων και πιστοποίησης.
• Σχεδιάζουν επιπέδα ολοκλήρωσης που είναι μεγεθοσκοπήσιμα, υποστηρικτικά και έτοιμα για την παραγωγή.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Χειρονομίες ολοκλήρωσης μηχανικών και API.
• Ζωντανή εφαρμογή σε πραγματικά διαχειριστικά σcenaria.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Διαθέσιμες είναι προσαρμοσμένες σενάρια API, μεταξύ διαχειριστικών συστημάτων ή εργαστήρια ολοκλήρωσης δεδομένων κατόπιν αίτημα.

To παροχή εκπαίδευσης από διδάσκοντα, ζωντανή (online ή χώρου), στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου παιχνιδογράφους και φιλόδοξους της ΤΕΧνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) που θέλουν να ενσωματώσουν αποδοχτές ΤΝ σε εφαρμογές παιχνιδιών.

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

• Κατανοήσουν τον ρόλο των αποδοχτών ΤΝ στη σύγχρονη παιχνιδιογραφία.
• Αναπτύξουν συστήματα λήψης αποφάσεων χρησιμοποιώντας δέντρα απόφασης και πεπερασμένους μηχανισμούς καταστάσεων.
• Εφαρμόσουν αλγόριθμους βρίσκουμε τη διαδρομή όπως ο A* για πλοήγηση σε παιχνίδι.
• Εφαρμόσουν τεχνικές εξάσκησης αυτομάτως (reinforcement learning) για να δημιουργήσουν προσαρματική συμπεριφορά ΤΝ.
• Βελτιώσουν την απόδοση της ΤΝ για υπολογιστικά παιχνίδια σε πραγματικό χρόνο.

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και τα πλαίσια αυτόνομων οντοτήτων όπως το AutoGen και το CrewAI επανορθώνουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν εργασίες όπως η καταγραφή αλλαγών, η δημιουργία τεστ και η διαχείριση ειδοποιήσεων, μιμούμενες την ανθρώπινη συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε υψηλού βαθμού μηχανικούς που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν αυτοματοποιημένες ρούτινες DevOps εξοπλισμένες με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και πολυ-όντων συστήματα.

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

• Ενσωματώσουν πρόσωπα με βάση LLMs σε ρούτινες CI/CD για αυτοματοποίηση με εξυπηρέτηση.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία τεστ, την ανάλυση κομματιών και τις επισκόπησης αλλαγών χρησιμοποιώντας πρόσωπα.
• Συντονίσουν πολλά πρόσωπα για τη διαχείριση ειδοποιήσεων, τη δημιουργία απαντήσεων και τη χορήγηση συστάσεων DevOps.
• Κατασκευάσουν ασφαλείς και διατηρήσιμες πρόσωπα με ρούτινες εξοπλισμένες με open-source πλαίσια.

Μορφή του Κουρσού

• Αδιάκοπη διδασκαλία και συζήτηση.
• Εκτενές ασκηματολόγιο και πρακτική εφαρμογή.
• Πρακτική υλοποίηση σε ζωντανή εργαστήρια περιβάλλον.

Ευέλικτες Επιλογές Κουρσού

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

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.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Λευκωσία (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.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν στο σχεδιασμό και την ανάπτυξη αυτόνομων πρακτόρων για πρακτικές εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες των αυτόνομων πρακτόρων.
• Εξερευνήστε τις πραγματικές εφαρμογές των αυτόνομων πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης.
• Σχεδιάστε, εκπαιδεύστε και εφαρμόστε πράκτορες χρησιμοποιώντας ενισχυτική μάθηση.
• Ενσωματώστε πράκτορες σε υπάρχοντα συστήματα αυτοματισμού και λήψης αποφάσεων.
• Αντιμετωπίστε ηθικούς προβληματισμούς και προκλήσεις κατά την ανάπτυξη αυτόνομων πρακτόρων.

Το Devstral είναι ένα πλαίσιο ανοιχτών κώδικων που σχεδιάστηκε για την κατασκευή και λειτουργία αυτόματων οργάνων κώδικα (coding agents) που μπορούν να ελαφρύνουν τη συνεργασία με κώδικες, εργαλεία ανάπτυξης και APIs για τη βελτίωση της παραγωγικότητας των μηχανικών.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς ML μεδιουμ-advanced επίπεδου, ομάδες ανάπτυξης εργαλείων και SREs που θέλουν να σχεδιάσουν, υλοποιήσουν και βελτιώσουν αυτόματα οργάνα κώδικα με τη χρήση του Devstral.

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

• Ρυθμίσουν και προσαρμόσουν το Devstral για την ανάπτυξη αυτόματων οργάνων.
• Σχεδιάσουν εργασιακές διαδικασίες για την εξερεύνηση και την τροποποίηση κώδικων.
• Συνδέσουν αυτόματα οργάνα με εργαλεία ανάπτυξης και APIs.
• Υλοποιήσουν καλές πρακτικές για την έμφαση στην ασφάλεια και την αποδοτικότητα κατά τη διανομή.

Μορφή του Μαθήματος

• Ενεργός υποδοχή και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής εξάσκησης.
• Εφαρμογή χειρονομίας σε ζωντανό περιβάλλον λαβ.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η επίσημη διαμορφωτική εκπαιδεύση στο Λευκωσία (online ή μέσω του προγράμματος) στόχος της έχει τους αξιοθέτη δυνамικού επαγγελματίες που θέλουν να καταλάβουν πώς λειτουργούν οι τρόποι αξιοθέτησης (AI agents) και να δημιουργήσουν τα δικά τους εργαλεία chatbot με εργασιακό χαρακτήρα.

Τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τα βασικά στοιχεία των AI agents και τις εφαρμογές τους.
• Διεξάγουν μια ανασκόπηση των αρχών της φυσικής και έμφαση της διερμηνεία (NLP).
• Διαμορφώσουν μια επαληθεύσιμη συζήτηση για ένα chatbot.
• Διαμόρφωση ένας λειτουργικός chatbot χρησιμοποιώντας Python και σχετικά εργαλεία.
• Διαθέτω τον chatbot για να επικοινωνήσει με πραγματικούς χρήστες.

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.

Αυτή η καθοδήγηση υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματικούς επίπεδου εισαγωγής που θέλουν να κατανοήσουν και να δημιουργήσουν απλά αντικείμενα AI για πρακτικές εφαρμογές.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά συμπτώματα των αντικειμένων AI.
• Αναγνωρίσουν διάφορους τύπους αντικειμένων AI και τις εφαρμογές τους.
• Σχεδιάσουν και υλοποιήσουν βασικά αντικείμενα AI για πρακτικές εργασίες.
• Εξερευνήσουν εργαλεία και πλατφόρμες για τη δημιουργία αντικειμένων AI.

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.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με την καθοδήγηση εκπαιδευτή, που διεξάγεται ζωντανά στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή επί τόπου), απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαίας ή ενδιάμεσης κατηγορίας και επαγγελματίες του cloud που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Alibaba Cloud για τη δημιουργία AI agents ικανών να αυτοματοποιούν εργασίες, να απαντούν σε ερωτήσεις και να συνδέονται με επιχειρησιακά συστήματα.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: κατανοήσουν την αρχιτεκτονική των AI agents στο Alibaba Cloud, να κατασκευάσουν μια απλή ροή εργασίας agent, να συνδέσουν έναν agent με επιχειρησιακή γνώση και εργαλεία, και να αναβαθμίσουν και παρακολουθήσουν έναν agent σε ένα περιβάλλον cloud.

Αυτό το προηγμένο πρακτικό σεμινάριο απευθύνεται σε μηχανικούς λογισμικού, αρχιτέκτονες, τεχνικούς ηγέτες, διευθυντές μηχανικής και ομάδες παράδοσης που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να επιταχύνει ολόκληρο τον κύκλο ζωής παράδοσης λογισμικού, από την ανάλυση απαιτήσεων μέχρι την παραγωγή έτοιμου κώδικα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση, που παραδίδεται από εκπαιδευτή, στο Λευκωσία (online ή στο χώρο σας), απευθύνεται σε προγραμματιστές και τεχνικούς επαγγελματίες αρχικού / μεσαίου / προηγμένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Microsoft Azure για να κατασκευάσουν, να δοκιμάσουν και να υλοποιήσουν AI agents για επιχειρησιακές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: κατανοήσουν την αρχιτεκτονική των AI agents στο Azure, να δημιουργήσουν και να διαμορφώσουν έναν λειτουργικό agent, να συνδέσουν agents σε πηγές γνώσης της επιχείρησης, να αξιολογήσουν και να προετοιμάσουν τους agents για υλοποίηση.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία διδάσκεται από εκπαιδευτή και διεξάγεται ζωντανά στο Λευκωσία (εξ αποστάσεως ή επί τόπου), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου αρχιτέκτονες λύσεων, μηχανικούς AI, προγραμματιστές και τεχνικές ομάδες προϊόντων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Tencent ADP για την κατασκευή επιχειρηματικών AI agents με RAG, αυτοματοποίηση ροών εργασίας και λειτουργικά μέτρα ασφαλείας.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: σχεδιάζουν agents βασισμένους στο ADP, δημιουργούν ροές γνώσης, συντονίζουν ροές εργασίας και μοτίβα πολλαπλών agents, και εφαρμόζουν λειτουργικά μέτρα ασφαλείας για παραγωγικό περιβάλλον.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στο Λευκωσία (δια ζώσης ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε προγραμματιστές και τεχνικούς επαγγελματίες αρχικού, ενδιάμεσου και προχωρημένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Google Cloud για την κατασκευή AI agents ικανών να αυτοματοποιούν εργασίες, να χρησιμοποιούν εργαλεία και να εργάζονται με επιχειρησιακά δεδομένα.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: εξηγούν τις έννοιες των AI agents, κατασκευάζουν agents με το Vertex AI, συνδέουν agents με εξωτερικά εργαλεία και δεδομένα, και αναπτύσσουν agents για επιχειρησιακές περιπτώσεις χρήσης.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, η οποία διεξάγεται από εκπαιδευτή και είναι δια ζώσης σε Λευκωσία (εξ αποστάσεως ή επί τόπου), απευθύνεται σε επιχειρηματικούς χρήστες, ομάδες λειτουργιών και τεχνικούς επαγγελματίες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Hermes Agent για την αυτοματοποίηση εργασιών, τη δημιουργία επαναχρησιμοποιήσιμων διαδικασιών με βάση την τεχνητή νοημοσύνη και τη βελτίωση της παραγωγικότητας της ομάδας.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: εξηγήσουν τις βασικές αρχές του Hermes Agent, να το ρυθμίσουν και να χρησιμοποιήσουν τις βασικές του λειτουργίες, να δημιουργήσουν πρακτικές ροές εργασίας και να εφαρμόσουν καλές πρακτικές λειτουργίας.

Αυτή η εκπαιδευτική ημερίδα με την καθοδήγηση εκπαιδευτή <τοπ> (δια ζώσης ή online) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Hermes Agent για να σχεδιάσουν και να εκτελέσουν ασφαλείς τοπικές ροές εργασίας AI για υποστήριξη στον κώδικα.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγούν τις έννοιες του Hermes Agent, να ρυθμίζουν τοπικά περιβάλλοντα ασφαλών agents, να κατασκευάζουν πρακτικές ροές εργασίας προγραμματισμού και να εφαρμόζουν μέτρα ελέγχου ασφάλειας και διακυβέρνησης.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στην Λευκωσία (εξ αποστάσεως ή επί τόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και τεχνικές ομάδες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Ollama και ανοιχτά μοντέλα για την ανάπτυξη και εκτέλεση ιδιωτικών αγωνιστικών λύσεων τεχνητής νοημοσύνης σε εσωτερική υποδομή.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εγκαθιστούν και διαμορφώνουν το Ollama, αξιολογούν και εκτελούν ανοιχτά μοντέλα τοπικά, δημιουργούν απλές αγωνιστικές ροές εργασίας βασισμένες στην ανάκτηση δεδομένων και εφαρμόζουν μέτρα ασφαλείας και διακυβέρνησης για ρυθμιζόμενα περιβάλλοντα.

Αυτή η επιμορφωτική εκπαίδευση, με την καθοδήγηση εκπαιδευτή και σε ζωντανή μορφή στην Λευκωσία (εξ αποστάσεως ή επί τόπου), απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης αρχικού / ενδιάμεσου / προηγμένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το MCP για τη σύνδεση βοηθών τεχνητής νοημοσύνης με εξωτερικά εργαλεία, δεδομένα και επιχειρηματικές υπηρεσίες.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγούν τις έννοιες του MCP, εντοπίζουν τα βασικά συστατικά του αρχιτεκτονικού σχεδίου, ρυθμίζουν μια βασική ενσωμάτωση και εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές ασφαλείας.

Αυτή η εκπαίδευση με την παρουσία εκπαιδευτή, σε ζωντανό περιβάλλον Λευκωσία (ηλεκτρονικά ή επιτοπία), απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχικού έως μεσαίου επιπέδου και τεχνικές ομάδες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τα OpenAI APIs για την κατασκευή πρακτορέων τεχνητής νοημοσύνης ικανών να συλλογιστούν, να χρησιμοποιούν εργαλεία και να ολοκληρώνουν πολύβημα εργασίες.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: σχεδιάζουν ροές εργασίας πρακτορέων, συνδέουν εργαλεία και εξωτερικά δεδομένα, διαχειρίζονται το πλαίσιο και τις απαντήσεις, και εξετάζουν πρακτορείες για επιχειρηματική χρήση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site), που διοργανώνεται από εκπαιδευτικό, στοχεύει σε μεσοβάθμιου και υψηλού επιπέδου εξελικτές και τεχνικούς παραγωγικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το OpenClaw για να φτιάξουν και λειτουργίζουν χρήσιμους αυτόνομους ιδιώτες AI που αυτοματοποιούν εργασίες μέσω chat και των ενσωμάτωσης εργαλείων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: να εγκαθιστά και να ρυθμίζουν το OpenClaw, να συνδέουν παρόχων LLM (Large Language Model), να χρησιμοποιήσουν και να προσαρμόσουν δεξιότητες για αυτομάτωση, καθώς επίσης να εφαρμόσουν βασικές πρακτικές ασφαλείας.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή επιτόπια) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τον Πράκτορα Κώδικα Pi για τη δημιουργία κώδικα, την αναθεώρηση αλλαγών και τη βελτιστοποίηση των ροών εργασίας ανάπτυξης βασισμένων σε τερματικό.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγήσουν τις έννοιες του Πράκτορα Κώδικα Pi, να τον ρυθμίσουν και να τον χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά, να τον εφαρμόσουν σε πρακτικές εργασίες προγραμματισμού και να υιοθετήσουν ασφαλείς ομαδικές ροές εργασίας.