Εκπαίδευση AI Agents στη Θεσσαλονίκη

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη μέσω χρησιμοποίησης του DeepSeek (διαδικτύου ή φυσικό τόπος) είναι στοχευμένη για εξάδελφους μηχανικούς AI, αναπτυξιακούς ρομποτικής και ειδικούς στη αυτομάτωση που θέλουν να εκμεταλλευθούν το DeepSeek για τη δημιουργία φιλόξενων AI επιχειρήσεων και αυτόνομων συστημάτων.

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

• Συνειδητοποιήσουν τη γκλωσσίδα και τις δυνατότητες των AI μοντέλων DeepSeek.
• Προσθήκη DeepSeek σε AI επιχειρήσεις για απόφαση και αυτομάτωση.
• Εφαρμογή τεχνικών μαθήτριας ενίσχυσης για τη διδασκαλία αυτόνομων συστημάτων.
• Αποδέσει AI-βασισμένους αυτόνομους εργαζόμενους σε πρακτικούς τομείς.

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 Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη, 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 Θεσσαλονίκη (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 εκπαίδευση με κλιμάκωση στη διδασκαλία, που γίνεται υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου καθηγητή (εξ αποστάσεως ή εν τόπω), απευθύνεται σε επαγγελματίες της υγειονομικής περίθαλψης και δημιουργούς AI με μεσό ή υψηλό επίπεδο γνώσεων, που θέλουν να υλοποιήσουν λύσεις υγειονομικής περίθαλψης με βάση την AI.

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

• Καταλάβουν το ρόλο των τεχνητών συμβούλων στην υγειονομική περίθαλψη και τη διάγνωση.
• Αναπτύξουν μοντέλα AI για την ανάλυση μεδικών εικόνων και προϊσταμένη διάγνωση.
• Ενσωματώσουν την AI σε ηλεκτρονικά ιατρικά καρτέλια (EHR) και ρυθμίσεις εργασίας.
• Εξασφαλίσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς υγειονομικής περίθαλψης και ηθικές πρακτικές AI.

Αυτή η εργασία με οδηγό σε χιλιουσιάκο τρέινιング στο Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη (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 Θεσσαλονίκη (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.

Η Amazon Bedrock AgentCore παρέχει την υποστήριξη για τη σχεδίαση, διορχήστρωση και διαχείριση πολυ-αγόντες συστήματα, επιτρέποντας τη συνεργασία, έμφαση και προχωρημένους χάρτους αυτομάτου υλοποίησης για πολλαπλά AI-βελτιωμένα αντικείμενα.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση ενός διδάσκοντα (διαπειραματικά ή σε προσωπική παρουσία) είναι αποστολή για εξειδίκευση πρακτικούς τους οποίοι θέλουν να σχεδιάσουν, κατασκευάσουν και βελτιώσουν προγενές πολυ-αγόντες συστήματα χρησιμοποιώντας τα χαρτούς διορχήστρωσης και αυτοκρατορία AgentCore.

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

• Καταλάβουν τους αρχές και τις αρχιτεκτονικές των πολυ-αγόντες συστημάτων.
• Σχεδιάζουν χάρτους διορχήστρωσης για αγόντες συνεργασία.
• Εφαρμόζουν πρωτόκολλα επικοινωνίας και διαπράξεων μεταξύ αγόντων.
• Κατασκευάζουν ανοιχτομέρη, εταιρεία-ετοιμοποιημένες πολυ-αγόντες λύσεις χρησιμοποιώντας το AgentCore.

Μορφή του Κούρσου

• Ενεργή αίθουσα συζήτησης και διάλεξη.
• Πρακτικές εργασίες με χαρτούς AgentCore διορχήστρωσης.
• Μελέτες περιπτώσεων για αγόντες εταιρεία-εφαρμογές.

Προτύπωση Εκπαιδευτικής Καθιάρευσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχολιάσετε.

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.

Αυτή η εκπαιδευτικός-ναίου, ζωντανή εκπαίδευση στο Θεσσαλονίκη (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 AgentCore επικαρυφώνει τη διαδικασία κατασκευής, βελτίωσης και παρακολούθησης πλήρως ρύθμισης AI αγγάρων μέσω της παροχής ένας ενιαίας συνόλου υπηρεσιών που καταλήγει για τη διάθεση σε μεγάλη κλίμακα.

Αυτή η εκπαιδευτικός-διορισμένη, ζωντανή εκπαιδευτική (μέσω διαδίκτου ή σε χώρο), είναι προσανατολισμένη σε πράξη τόξο-νεόφιτος μέχρι μέσοποδος ανήκουν οι εργαζόμενοι που θέλουν να αποκτήσουν χειρόψηφα εμπειρία δημιουργίας AI αγγάρων έτοιμου για παραγωγή με το AgentCore.

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

• Εννοεί τις βασικές δυνάμεις AgentCore για AI αγγάρων ανάπτυξη.
• Σχεδιάζουν και ρύθμιζον ελάχιστους AI αγγάρων μέσω διαχειρίσιμων υπηρεσιών.
• Ενσωματώνει εργαλεία εργασίας για βελτίωση αγγάρου λειτουργικότητα.
• Αποδοχή και παρακολούθηση AI αγγάρων για παραγωγικές υποδομές.

Στοιχεία Μορφή του εκπαιδευτική μαθήση

• Ενεργοποιημένος διάλογο και συζήτηση.
• Χειρόψηφα λειτουργία με AgentCore υπηρεσίες.
• Πηγαίνον εξασκήσεις από τον περίγραμμα αγγάρου μέχρι διάθεση.

Επιλογές Προσβλέφτες της εκπαιδεύσεις

• Για να ζητήσουν μια προσωποποιημένη εκπαίδευση για αυτή την εκπαιδεύσεις, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διορθωθεί.

Το Mastra είναι ένα πλαίσιο που παρέχει δομημένα εργαλεία για την αξιολόγηση, υποστήριξη σφαλμάτων και εγγύηση της αξιοπιστίας των AI agents που λειτουργούν μέσα σε περίπλοκα προχωρημένα ρυθμίσματα.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, υπό την καθοδήγηση διδασκάλου (online ή on-site), απευθύνεται σε μεσοβάθμια επίπεδα πρακτικός χώρο που θέλουν να κάνουν ένα διορθωτικό και αξιόπιστο τεστ στη συμπεριφορά των agents, να βελτιώσουν την αξιοπιστία και να εφαρμόσουν μέτριμα αξιολόγησης.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν με εξαιρετική βεβαιότητα:

• Να εφαρμόσουν τεχνικές υποστήριξης σφαλμάτων για να αναγνωρίζουν και να διορθώνουν προβλήματα της συμπεριφοράς των agents.
• Να αξιολογούν τους agents χρησιμοποιώντας δομημένες μετρήσεις, βασίσματα και βαθμολογίες ποιότητας.
• Να εφαρμόσουν εργαλεία και ρυθμίσεις που ακολουθούν την αξιοπιστία, την κλίση και την φαντασία.
• Να σχεδιάζουν συμβουλευτικές προσεγγίσεις για τη διασφάλιση ενός συνεπή και αναμενόμενου προδιαγραφικού ρυθμίσματος agents.

Μορφή του Μαθήματος

• Διάλεξη και συζήτηση που διεξάγεται με συνέχεια.
• Εργασίες υποστήριξης σφαλμάτων και αξιολόγησης με δυναμικές πρακτικές.
• Ανάλυση live-lab των συμπεριφορών agents χρησιμοποιώντας εργαλεία παρατήρησης.

Ευελιξία Μαθήματος

• Προσαρμοσμένες σενάρια δοκιμαστικών αξιοπιστίας και τομεακές μέθοδοι QA μπορούν να ρυθμιστούν κατόπιν αίτησης.

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.

Το AgentCore παρέχει διατήρηση μνήμης, έναν ασφαλή ερμηνευτή κώδικα και ένα εργαλείο browser που επιτρέπουν στους AI agents να παρέχουν εμπειρίες αλληλεπίδρασης, δυναμικότητας και ευαισθητοτήτας στο πλαίσιο.

Αυτή η εξάμαχη τεύχους (διαπέρασμα διαδίκτου ή live online) προσβάλλει τεχνικούς εκτελεστές μεταξύ επίπεδου και ανώτατου επίπεδου που θέλουν να σχεδιάσουν και διαμορφώσουν AI agents που μπορούν να διατηρήσουν το πλαίσιο για μεγάλο χρόνο, να εκτελούν συνοχή και να αλληλεπιδράνε των web UIs.

Στο τέλος αυτής της εξάμαχης, οι μετόχοι θα μπορέσουν να:

• Εφαρμόσουν τη μνήμη AgentCore για stateful και ευαισθητές σε πλαίσιο διαδικασίες.
• Χρησιμοποιήσουν τον ασφαλή ερμηνευτή κώδικα για δυναμικές υπολογιστικές πράξεις και μετασχηματισμού.
• Ενσωματώσουν το εργαλείο browser για απόφαση ανάλυσης δεδομένων και interactivity UI.
• Σχεδιάζουν interactive agents για περιπτώσεις χρήσης στατιστικών, πληροφορία πελατών και έρευνας.

Σχέδιο του μαθήματος

• Επανεξάμηνη διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις labor με AgentCore memory και εργαλεία.
• Περιπτώσεις που συμβάδιζουν στις ανάλυση, την αυτομάτωση και την υποστήριξη πελατών.

Προοπτικές Προσαρμογής του μαθήματος

• Για να αίτησε και προσαρμοσμένη εξάμαχη για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

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 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.

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 Θεσσαλονίκη (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 AgentCore παρέχει εμπεριστατωμένες λειτουργίες ταυτότητας, παρακολούθησης και συμβάν οι οποίες επιτρέπουν στις εταιρείες να χρησιμοποιούν αξιοπιστώς τους AI agents σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

Αυτός ο διδασκόμενος (online ή γύρω από τον κύκλο) είναι στοχευμένος σε προηγμένους υπολογιστικούς διαχειριστές που θέλουν να σχεδιάσουν και να λειτουργήσουν ασφαλείς, εξετασμένες και συμβατές AI agent συστήματα χρησιμοποιώντας το Amazon Bedrock AgentCore.

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

• Εφαρμόζουν προτύπων ταυτότητας και δικαιοδοσίας σε επιχειρηματικές αξίες για αγόνες.
• Ενεργοποιούν παρακολούθηση μέσω καταγραφής, δείκτων και αναζήτησης.
• Εφαρμόζουν έλεγχους συμβαν για να επιτύχουν ποικιλία των κανονιστικών πλαισίων.
• Εξετάζουν δραστηριότητα αγόνα και διατηρούν συμβατές έλεγχου session-level.

Σχήμα του Κούρσου

• Επακτική εκπαιδευτική διάλεξη και συζήτηση.
• Χέρι-σε-χέρι τάξεις με AWS ασφαλεία και παρακολούθηση εργαλείων.
• Περιπτώσεις σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα έλεγχου.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

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

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

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

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

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

Μορφή Κώδικα Εκπαίδευσης

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

Επιλογές Προσαρμογής Κώδικα Εκπαίδευσης

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

AgentCore Runtime & Gateway είναι ένας συμβιβασμός υπηρεσιών AWS για το πακέτο, διάθεση και ασφαλή εκτύπωση AI αντιπροσώπων με κατευθείαν ολοκλήρωση σε εξωτερικά συστήματα.

Αυτός ο διδασκόμενος από διδάσκοντα, ζωντανός διδασκαλικός κύκλος (διαδικτυακή ή σημείου εγκατάστασης) προσβάλλει μέσα τεχνικού επιπέδου ομάδες που θέλουν να κινηθούν από πρωτότυπα αντιπροσώπων στην παραγωγή, επικεντρώνονται στο AgentCore Runtime για διάθεση και Gateway για ασφαλή ένδυση και ολοκλήρωση API.

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

• Εγκαθιδρύσουν περιβάλλοντα AgentCore Runtime και πακετίζουν αντιπρόσωπους για διάθεση.
• Έκθεση αντιπροσώπων μέσω Gateway με εγκυροποιημένα, περιορισμένα σε ρυθμό τμήματα.
• Ολοκλήρωση εξωτερικών εργαλείων και API σε έργα αντιπροσώπων χρησιμοποιώντας πιστοποιημένους διαθέσιμους.
• Ελέγχου μετρήσιμης, λογαριασμών και επιβόλης παρακολούθησης για παραγωγική εξέλιξη.

Σχήμα του Κυκλώντα

• Διερπήτριος διάλογος και συζήτηση.
• Έργα πολύχειρων με εκθέσεις Runtime και ασφαλέστερες ολοκλήρωσες Gateway.
• Εργασίες συγκεκριμένες με βάση επιβεβαιώσεις, ασφαλέστερες και εξάλειψη.

Προσαρμογή του Κυκλώντα

• Για να απαιτήσετε μια προσωποθετημένη εκπαίδευση για αυτό το κύκλο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργάνωσετε.

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 Θεσσαλονίκη (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.

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

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

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

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

Μορφή του Διδακτικού Προγράμματος

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

Επιλογές Προσαρμογής Διδακτικού Προγράμματος

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

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 εκπαιδεύση με επαγγελματία εκπαιδευτικού στο Θεσσαλονίκη (διαδικτυακά ή προσωπικά) στοχεύει σε αρχέγονους επαγγελματίες που θέλουν να καταλάβουν και να δημιουργήσουν απλούς AI ρομπότ για πρακτικές εφαρμογές.

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

• Καταλάβουν τις βασικές εννοίες των AI ρομπότ.
• Αναγνωρίζουν διάφορους τύπους AI ρομπότ και τις εφαρμογές τους.
• Διασχίζουν και εφαρμόζουν βασικούς AI ρομπότ για πρακτικές εργασίες.
• Εξερευνούν εργαλεία και πλαίσια για τη δημιουργία AI ρομπότ.

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

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

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

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

Μορφή του Μαθήματος

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

Επιλογές Παροχής Μαθήματος

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

Το Amazon Bedrock AgentCore είναι ένα πλαίσιο για επιχειρήσεις, σχεδιασμένο για την ανάπτυξη, διακίνηση και κλίμακα AI προσωπικών βοηθών με ολοκληρωμένη υποστήριξη για μνήμη, παρατήρηση και ασφαλή διαχείριση ταυτότητας.

Αυτή η εκπαιδευτική προσέγγιση, οδηγούμενη από καθηγητή (online ή onsite), απευθύνεται σε μεσοβάθμιους ως και προχωρημένους μηχανικούς και αρχιτέκτονες οι οποίοι επιδιώκουν να σχεδιάσουν, να ασφαλίσουν και να λειτουργούν AI προσωπικοί βοηθοί χρησιμοποιώντας το AWS Bedrock AgentCore.

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

• Να κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά μέρη του AgentCore.
• Να διαθέτουν και να διαχειρίζονται AI προσωπικούς βοηθούς με το Runtime και το Gateway.
• Να υλοποιούν διαμορφώσιμη μνήμη και αλληλεπίδραση που εξαρτάται από την κατάσταση.
• Να εφαρμόζουν έλεγχος ταυτότητας, παρατήρησης και πληροφορικών κανονισμών.
• Να σχεδίαζουν πολυπρόσωπα πρότυπα για ροές εργασίας ανά τη διάσταση της επιχείρησης.

Μορφή του Κούρσου

• Διαδραστικός παράσταση και συζήτηση.
• Σεσιόνες εργασίας με το AWS AgentCore.
• Πρακτικά σενάρια διαθέτησης και παρακολούθησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

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

Σχεδιασμός Συστημάτων Επιμορφών LLM με το AutoGen είναι ένα πρακτικό μάθημα που συγκεντρώνεται στην ανάπτυξη πολυ-επιμορφών συστήματων χρησιμοποιώντας το πλαίσιο AutoGen του Microsoft για μεγάλα λεξικά μοντέλα (LLM).

Αυτή η διδασκαλία σε πραγματικό χρόνο, με επιμορφωτή (διαθέσιμη online ή θέση), κατευθύνεται σε επίπεδους ειδικούς του AI και αυτομάτων που θέλουν να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και χορηγήσουν πολυ-επιμορφών συστήματα χρησιμοποιώντας το AutoGen με το Python και LLM.

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

• Σχεδιάζουν πολυ-επιμορφώ αρχιτεκτονικές χρησιμοποιώντας το πλαίσιο AutoGen.
• Εγκαθιδρύουν ρόλους, δυνατότητες και συντονισμένα ιστορικά των επιμορφών.
• Χρησιμοποιούν λήψη πράξης και χειρισμό μνήμης για διαλογούς επιμορφών.
• Κτίζουν και ελέγχουν Python-βασικά έργα LLM επιμορφών για πρακτικούς περιπτώσεις χρήσης.

Σχέδιο του μάθημα

• Εργαλείο αναπρότυπων ομιλιών και συζήτηση.
• Πολλά πρακτικά γυμνασίματα.
• Εφαρμογές με χέρι επιμόρφωση σε ένα περιβάλλον live-lab.

Πιθανότητες Προσαρμογής του μάθημα

• Για προσφυγή σε εξειδικευμένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, καταχωρείτε το επιθυμητό πρόγραμμα.

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

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

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

Αυτή η εργαστήριο της μέρας, σχεδιασμένο για πρόγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και θεράποντες της ΤΕΧΝ.Ι., θα σας βοηθήσει να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε τη δύναμη των συστημάτων agentic AI με τη χρήση του AutoGen v0.4.

Μέσω ενός συνδυασμού πρακτικών ασκήσεων και προσοχής σε δείγματα, θα μάθετε πώς να κατασκευάζετε, να διαχειρίζεστε και να εφαρμόζετε εφαρμογές πολλαπλών αγεντών των οποίες λειτουργούν με τη βοήθεια των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs).

Μέχρι το τέλος του μαθήματος, θα αποκτήσετε στερεά βάση για την εφαρμογή της κατασκευαστικής αρχιτεκτονικής AutoGen, θα γίνετε εξειδικευμένοι στην ασύγχρονη επικοινωνία μεταξύ των αγεντών και θα εξερευνήσετε πρακτικές εφαρμογές και αρχές καλης πράξης για την ανάπτυξη μεγάλων, δυναμικών και έξυπνων εφαρμογών LLM.