Large Language Models (LLMs) Formare în Chisinau

Această instruire live, condusă de un instructor (online sau la fața locului) este adresată profesioniștilor de management senior care doresc să înțeleagă ce sunt LLMs, să exploreze impactul lor potențial asupra operațiunilor de afaceri și să evalueze utilizările practice ale uneltelor AI precum ChatGPT, Microsoft Copilot sau Grok pentru sarcini reale precum crearea de conținut, rezumarea datelor și sprijinul la luarea deciziilor.

La sfârșitul acestei instruirări, participanții vor putea:

• Înțelege ce sunt LLMs și cum funcționează uneltele precum ChatGPT și Copilot.
• Folosi tehnici de prompt pentru a obține rezultate practice și de încredere din LLMs.
• Evaluează cazuri reale precum redactarea de e-mail, rezumarea documentelor și automatizarea productivității.
• Identifica oportunități de investiție și aplicații strategice pentru adoptarea AI.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este orientată către echipele de management senior care doresc să înțeleagă valoarea strategică a LLMs și a instrumentelor AI enterprise. Participanții vor explora modul de integrare a acestor unelte în fluxuri de lucru la nivel superior, modul de redactare a prompturilor mai bune și evaluarea oportunităților pentru creșterea productivității și a ROI-ului prin adoptarea AI.

La finalul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă cum funcționează LLMs și cum unelte precum ChatGPT și Copilot le aplică.
• Să folosească interacțiuni prompt-bazate pentru a automatiza și accelera sarcinile.
• Să aplice instrumentele AI la scenarii reale, cum ar fi redactarea e-mailurilor profesionale, rezumatul rapoartelor, și revizuirea acordurilor.
• Să evalueze beneficiile strategice, limitările și considerentele de licențiere pentru adoptarea LLMs.

Această formare live, guițată de un instrucțuator în Chisinau (online sau pe locație), se adresează cercetătorilor AI cu nivel intermediar până avansat, oamenilor de știință ai datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă, să ajusteze fin încadrarea și să implementeze modelele de limbaj large (Large Language Models) ale Meta AI pentru diverse aplicații NLP.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și funcționarea modelelor de limbaj large ale Meta AI.
• Să configureze și să ajusteze fin modelele LLM ale Meta AI pentru cazuri specifice de utilizare.
• Implementa aplicații bazate pe LLM precum sumarizarea textului, chatbot-uri și analiza sentimentelor.
• Optimiza și să deployeze eficient modelele de limbaj large.

Această formare interactivă, condusă de un instrucțurator, în Chisinau (online sau pe local) se adresează profesionistilor intermediari în AI, analiștii afacerilor și liderilor tehnologici care doresc să înțeleagă principiile AI generativă și aplicațiile LLM-uri în setările de afaceri. Participanții vor învăța despre transformere, ingineria prompt-urilor și considerentele etice legate de implementarea acestor modele pentru soluții practice.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Înțelege principiile fundamentale ale AI-ului generativ și ale modelelor de limbaj larg.
• Implementa și ajusta LLM-uri pentru aplicații specifice de afaceri.
• Aplica tehnici de inginerie prompt pentru ieșiri optimale ale modelului.
• Recunoaște considerentele etice și gestionează riscurile în implementarea LLM-urilor.

Această formare live, condusă de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor și eticienilor în domeniul inteligenței artificiale de nivel intermediar, oamenilor de știință și inginerilor de date, precum și factorilor de decizie politică și părților interesate care doresc să înțeleagă și să navigheze în peisajul etic al LLM-urilor.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Identificați problemele și provocările etice asociate cu LLM-urile.
• Să aplice cadrele și principiile etice la implementarea LLM-urilor.
• Să evalueze impactul social al LLM-urilor și să atenueze riscurile potențiale.
• să elaboreze strategii pentru dezvoltarea și utilizarea responsabilă a IA.

Acest curs de formare live condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează practicienilor NLP de nivel intermediar și oamenilor de știință de date, creatorilor de conținut și traducătorilor, precum și întreprinderilor globale care doresc să utilizeze LLM pentru traducerea de limbi străine și crearea de conținut multilingv.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile învățării și traducerii multilingve cu ajutorul LLM-urilor.
• Să implementeze LLM-uri pentru a traduce conținut între diferite limbi.
• să creeze și să gestioneze seturi de date multilingve pentru instruirea LLM-urilor.
• Să dezvolte strategii pentru menținerea consecvenței și calității în traducere.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează analiștilor financiari de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și profesioniștilor din domeniul investițiilor care doresc să utilizeze LLM-urile pentru analiza și predicția pieței financiare.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă aplicarea LLM-urilor în analiza pieței financiare.
• Să utilizeze LLM-urile pentru a procesa știri, rapoarte și date financiare pentru a obține perspective de piață.
• Să dezvolte modele de predicție pentru prețurile acțiunilor, tendințele pieței și indicatorii economici.
• Să integreze perspectivele LLM în procesele de luare a deciziilor de investiții.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și cercetătorilor de mediu de nivel intermediar, analiștilor de date, factorilor de decizie politică și avocaților de mediu care doresc să utilizeze LLM pentru modelarea și analiza de mediu.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă aplicarea LLM-urilor în știința mediului.
• Să utilizeze LLM-urile pentru a analiza și modela date de mediu.
• Să interpreteze rezultatele LLM pentru evaluările de impact asupra mediului.
• să comunice rezultatele în mod eficient pentru a informa politica și eforturile de conservare.

Această instruire conducă de către instrucțor, live, în Chisinau (online sau la fața locului) este adresată dezvoltatorilor VR și AR intermediați, designerilor de jocuri și inginerilor AI care doresc să integreze LLM-uri în aplicații VR și AR pentru a crea medii mai atragătoare și responsabile.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Înțelege rolul LLM-urilor în crearea de experiențe immersive VR și AR.
• Dezvolte aplicații VR și AR care folosesc LLM-uri pentru dialoguri interactive și crearea de conținut.
• Integreze LLM-urile cu uneltele de dezvoltare VR și AR pentru o implicare mai mare a utilizatorilor.
• Aplice cele mai bune practici pentru proiectarea narativelor și interacțiunilor conduse de AI în spațiile virtuale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de nivel mediu, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor de software care doresc să aplice Large Language Models (LLMs) la datele multimodale pentru aplicații avansate de inteligență artificială.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:

• Înțeleagă principiile învățării multimodale cu LLM-uri.
• Să implementeze LLM-uri pentru a procesa și analiza date text, imagine și audio.
• Să dezvolte aplicații care să valorifice punctele forte ale integrării datelor multimodale.
• Să evalueze performanța sistemelor LLM multimodale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor în domeniul securității cibernetice de nivel intermediar și oamenilor de știință din domeniul datelor care doresc să utilizeze LLM-urile pentru îmbunătățirea măsurilor de securitate cibernetică și a informațiilor despre amenințări.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul LLM-urilor în securitatea cibernetică.
• Să implementeze LLM-uri pentru detectarea și analiza amenințărilor.
• să utilizeze LLM-urile pentru automatizarea securității și răspunsul la acestea.
• Să integreze LLM-urile în infrastructura de securitate existentă.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de nivel mediu și analiștilor de afaceri care doresc să utilizeze modele lingvistice mari (LLM) pentru a prognoza tendințele și comportamentele în diverse industrii.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale LLM-urilor și rolul lor în analiza predictivă.
• Să implementeze LLM-uri pentru a analiza și prognoza date în diverse industrii.
• Să evalueze eficacitatea modelelor predictive care utilizează LLM-uri.
• Să integreze LLM-urile cu conductele de procesare a datelor existente.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de date de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Large Language Models (LLMs), cât și în Reinforcement Learning (RL).

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă componentele și funcționalitatea modelelor de transformare.
• Să optimizeze și să ajusteze cu precizie LLM-urile pentru sarcini și aplicații specifice.
• Să înțeleagă principiile și metodologiile de bază ale învățării prin întărire.
• Să învețe cum tehnicile de învățare prin întărire pot îmbunătăți performanța LLM-urilor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează creatorilor de conținut de nivel mediu, marketerilor și tehnologilor educaționali care doresc să valorifice puterea LLM-urilor pentru a genera conținut de înaltă calitate, divers și atractiv în diverse domenii.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă capacitățile LLM-urilor și aplicarea lor în generarea de conținut.
• Să configureze și să utilizeze LLM-uri pentru a genera diverse tipuri de conținut.
• Să aplice cele mai bune practici pentru a solicita și a regla LLM-urile pentru a produce rezultatele dorite.
• să evaluați calitatea conținutului generat de AI și să îl perfecționați pentru anumite categorii de public.
• Explorarea tehnicilor avansate pentru generarea de conținut creativ și multimodal cu ajutorul LLM-urilor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează educatorilor, profesioniștilor EdTech și cercetătorilor cu diferite niveluri de experiență și expertiză care doresc să utilizeze LLM-urile pentru a crea experiențe educaționale personalizate.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile LLM-urilor.
• Să identifice oportunitățile de personalizare a conținutului educațional cu ajutorul LLM-urilor.
• să proiecteze platforme de învățare adaptive care utilizează LLM-uri pentru personalizarea conținutului.
• Să implementeze strategii bazate pe LLM pentru a îmbunătăți implicarea studenților și rezultatele învățării.
• Evaluați eficacitatea LLM-urilor în mediile educaționale și luați decizii bazate pe date pentru

Acest training direcționat de instructor (online sau pe loc) este destinat practicienilor ML și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar care doresc să ajusteze și să implementeze modele cu ponderi deschise, cum ar fi LLaMA, Mistral și Qwen, pentru aplicații specifice de afaceri sau interne.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă ecosistemul și diferențele dintre LLM-uri open-source.
• Să pregătească seturi de date și configurații pentru ajustare pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Să execute canale de ajustare folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Să evalueze, să salveze și să implementeze modele ajustate în medii sigure.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de software și oamenilor de știință care doresc să implementeze LLM-uri în sistemele de recunoaștere și sinteză a vorbirii, de la nivel începător până la nivel intermediar.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul LLM-urilor în tehnologiile de vorbire.
• Să implementeze LLM-uri pentru recunoașterea exactă a vorbirii și sinteza vorbirii cu sunet natural.
• să integreze LLM-urile în motoarele de recunoaștere a vorbirii și în sintetizatoarele de vorbire.
• să evalueze și să îmbunătățească performanța sistemelor de vorbire care utilizează LLM-uri.
• Să rămâneți la curent cu tendințele actuale și direcțiile viitoare în domeniul tehnologiilor de vorbire.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul IT și al asistenței pentru clienți de nivel începător sau intermediar care doresc să implementeze LLM-uri pentru a crea chatbots de asistență pentru clienți receptivi și inteligenți.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale și arhitectura Large Language Models (LLMs).
• Să proiecteze și să integreze LLM-uri în sistemele de asistență pentru clienți.
• Să îmbunătățească capacitatea de reacție și experiența utilizatorilor de chatbots.
• Abordeze considerațiile etice și să asigure conformitatea cu standardele industriei.
• Să implementeze și să întrețină un chatbot bazat pe LLM pentru aplicații din lumea reală.

Acest training guițit de un instrucțurator în Chisinau (online sau presenzial) se adresează specialistilor intermediari în domeniul datelor și inginerilor AI care dorește să îmbunătățească modelele lingvistice mari mai eficient și mai la buget folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele abordărilor de îmbunătățire a parametrilor eficient.
• Să implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
• Să compare performanța și trade-off-urile costurilor ale metodelor PEFT față de îmbunătățirea completă.
• Să deployeze și să scală modelele lingvistice îmbunătățite cu cerințe reduse de calcul și stocare.

Acest instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este adresată inginerilor în învățare automată, dezvoltatorilor AI și cercetătorilor în analiza datelor la nivel intermediar până la avansat care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a îmbunătăți eficient modelele mari pentru sarcini specifice și personalizări.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Înțelege teoria din spatele QLoRA și tehnicile de cuantificare pentru modelele lingvistice mari (LLMs).
• Implementa QLoRA în îmbunătățirea modelelor lingvistice mari pentru aplicații specifice domeniului.
• Optimiza performanța îmbunătățirii pe resurse computaționale limitate folosind cuantificare.
• Implementa și evaluea modelele îmbunătățite în aplicații din lumea reală eficient.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul datelor și al marketingului de nivel mediu care doresc să aplice LLM pentru a analiza și interpreta sentimentul publicului din diverse surse de text, cum ar fi postările din social media, recenziile de produse și feedback-ul clienților.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile de analiză a sentimentului și aplicarea sa folosind LLMs.
• Prelucrați și pregătiți seturi de date pentru analiza sentimentului.
• să antreneze și să ajusteze LLM-urile pentru a reflecta cu acuratețe sentimentul din text.
• Să analizeze sentimentul în timp real din social media și alte surse de text.
• Integrarea rezultatelor analizei sentimentelor în strategiile de afaceri și în procesele decizionale.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de software și redactorilor tehnici de nivel mediu care doresc să utilizeze LLM pentru a-și eficientiza fluxul de lucru de codare și pentru a crea documentație detaliată și cuprinzătoare.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul LLM-urilor în automatizarea generării de cod și a documentației software.
• Să utilizeze LLM-urile pentru a crea fragmente de cod și documentație precise și eficiente.
• Să integreze LLM-urile în ciclul de viață al dezvoltării software pentru o productivitate sporită.
• Menținerea unor standarde de documentare de înaltă calitate cu ajutorul instrumentelor automatizate.
• să abordeze considerațiile etice și cele mai bune practici pentru utilizarea inteligenței artificiale în dezvoltarea de software.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul afacerilor și analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să valorifice puterea LLM-urilor pentru a extrage informații de afaceri.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă fundamentele și aplicațiile LLM-urilor în contextul informațiilor de afaceri.
• Să aplice LLM-urile pentru a analiza seturi mari de date și a extrage informații semnificative.
• Să integreze analizele bazate pe LLM în procesele decizionale strategice de afaceri.
• Evaluați considerațiile etice și cele mai bune practici pentru utilizarea LLM-urilor în afaceri.
• Anticipați tendințele viitoare în domeniul inteligenței artificiale și pregătiți-vă pentru peisajul în evoluție al inteligenței afacerilor.

Această instruire live condusă de instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar până la nivel avansat și cercetătorilor de date care doresc să stăpânească LlamaIndex pentru dezvoltarea aplicațiilor inovatoare bazate pe LLM.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați și configurați LlamaIndex pentru utilizarea cu LLM-uri.
• Să indexeze și să interogheze seturi de date personalizate utilizând LlamaIndex pentru a îmbunătăți funcționalitatea LLM.
• să proiecteze și să dezvolte aplicații sofisticate care utilizează LlamaIndex și LLM-urile.
• Înțelegerea și aplicarea celor mai bune practici pentru lucrul cu LLM-uri și LlamaIndex.
• Navigați printre considerentele etice implicate în implementarea aplicațiilor alimentate de LLM.

Acest training live, condus de un instruire (în mod online sau pe locație) se adresează cercetătorilor intermediați în inteligența artificială, profesionalilor din domeniul învățării automatizate și cercetătorilor de date care doresc să folosească LlamaIndex pentru a îmbunătăți capacitățile modelelor AI, făcându-le mai precise și fiabile pentru diverse aplicații.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și componentele LlamaIndex.
• Să ingeste și să structurize date pentru utilizare cu modelele de limbaj mari (LLMs).
• Să implementeze augumentarea contextului pentru a îmbunătăți performanța modelului AI.
• Să integreze LlamaIndex în sistemele și fluxurile de lucru existente ale inteligenței artificiale.

Această instruire live cu instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să valorifice puterea ingineriei prompte și a învățării cu puține fotografii pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile ingineriei prompterului și ale învățării few-shot.
• Să conceapă promptere eficiente pentru diverse sarcini NLP.
• Să valorifice tehnicile few-shot pentru a adapta LLM-urile cu date minime.
• Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.

LangGraph este un cadru de lucru pentru construirea aplicațiilor LLM cu mai mulți actori, ca grafuri compunibile cu stare persistentă și control precis asupra execuției.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este adresată profesionistilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să conceapă, să implementeze și să opereze soluții legale bazate pe LangGraph cu controale necesare în ceea ce privește conformitatea, traceabilitatea și guvernanța.

La sfârșitul acestei instruirări, participanții vor fi capabili să:

• Conspună fluxuri de lucru specifice domeniului legal ale LangGraph care păstrează auditabilitatea și conformitatea.
• Integreze ontologii legale și standarde documentare în starea grafică și procesarea acestuia.
• Implementeze garduri de protecție, aprobări cu implicarea umană și căi de decizie traceabile.
• Așeze, monitorizeze și mențină serviciile LangGraph în producție cu observabilitate și controale de cost.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Mulți exerciții și practici.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest antrenament condus de instrucțiuni (online sau în locație) este adresat inginerilor avansați, specialistilor AI și liderilor de localizare care doresc să implementeze sisteme bazate pe modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) pentru traducere automată, evaluarea calității și guvernanța în cadrul enterprise-ului.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Construi pipeline-uri de localizare LLM la nivel enterprise, integrând modele open-source și proprietare.
• Implementa fluxuri de lucru QA automate și metrici de calitate pentru consistența traducerilor.
• Stabili cadre de guvernanță și aprobare pentru producerea conținutului multilingv.
• Implementa sisteme de localizare LLM scalabile și auditabile în medii securizate.

AI pentru SQL este aplicarea inteligenței artificiale și a modelelor lingvistice la scară largă (LLMs) pentru a automatiza, optimiza și a îmbunătăți modul în care sunt generate, executate și interpretate interogările SQL în cadrul mediilor de date enterprise.

Această instruire condusă de un instructor (online sau la loc) este direcționată către ingineri intermediari de date și lideri tehnici care doresc să integreze capacitățile AI în fluxurile de lucru SQL pentru a permite interogările naturale, optimizarea inteligentă și analiza automată a datelor.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Integra LLM-uri precum GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen și Mistral în mediile SQL.
• Construi pipeline-uri de natural-language-to-SQL pentru accesul conversațional la date.
• Implementa optimizarea interogărilor și detectarea erorilor bazată pe AI.
• Proiecteze fluxuri de lucru securizate, auditabile AI-SQL pentru utilizare în enterprise.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare hands-on într-un mediu de live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM stateful și multiactor ca grafuri compozabile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training live, condus de un instrucător (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari până la avansați care dorește să proiecteze, implementeze și opereze soluții financiare bazate pe LangGraph cu o guvernanță, observabilitate și conformitate adecvată.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru specific financiar ale LangGraph aliniate cu cerințele regulatorii și auditului.
• Să integreze standardurile și ontologiile de date financiare în starele graficului și instrumentele.
• Să implementeze fiabilitate, siguranță și controale umane în bucle pentru procese critice.
• Să distribuie, monitorizeze și optimizare sisteme LangGraph pentru performanță, costuri și SLAs.

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare cu participare activă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Vertex AI oferă unelte puternice pentru construirea fluxurilor de lucru LLM multimodale care integrează date text, audio și imagine într-o singură pipeline. Cu suport pentru ferestre contextuale lungi și parametri API Gemini, permite aplicații avansate în planificare, raționament și inteligență cross-modală.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezentă la fața locului) este destinată practicienilor cu nivel intermediar până avansat care doresc să conceapă, construiască și optimizze fluxuri de lucru AI multimodale în Vertex AI.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Aprofita modelilor Gemini pentru intrări și ieșiri multimodale.
• Implementa fluxuri de lucru cu context lung pentru raționament complex.
• Conceptiona pipeline-uri care integrează analiza textului, sunetului și imaginii.
• Optimiza parametrii API Gemini pentru performanță și eficiență de cost.

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Laboratoare practice cu fluxuri de lucru multimodale.
• Exerciții proiect-bazate pentru cazuri de utilizare multimodale aplicate.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

Acest instruire condusă de instructor (online sau prezențial) este destinată cercetătorilor ML intermediari, inginerilor aplicativi și echipelor de produse care doresc să construiască aplicații multimodale cu modele Mistral, inclusiv pipeline-uri OCR și înțelegere a documentelor.

La sfârșitul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Setați și configurați modelele Mistral pentru sarcini multimodale.
• Implementați fluxuri de lucru OCR și le integrați cu pipeline-urile NLP.
• Proiectați aplicații de înțelegere a documentelor pentru cazuri de utilizare enterprise.
• Dezvoltați funcționalități de căutare vizual-text și asistență UI.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Exerciții de codificare practice.
• Implementarea live-lab a pipeline-urilor multimodale.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Modelele Devstral și Mistral sunt tehnologii AI opensource concepute pentru o implementare flexibilă, ajustarea fină și integrarea scalabilă.

Această instruire în prezența instructorului (online sau pe loc) este destinată inginerilor ML intermediari până la avansați, echipelor de platformă și inginerilor de cercetare care doresc să găzduiască local, să ajusteze fin și să gestioneze modelele Mistral și Devstral în medii de producție.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Configura mediile de gazduiere locală pentru modelele Mistral și Devstral.
• Aplica tehnici de ajustare fină pentru performanțe specifice domeniului.
• Implementa versiunarea, monitorizarea și guvernanța lifecycle.
• Asigura securitatea, conformitatea și utilizarea responsabilă a modelelor opensource.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Exerciții practice de gazduiere locală și ajustare fină.
• Implementarea live a pipeline-urilor de guvernanță și monitorizare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja detaliile.

LangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
• Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
• Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.

Format al cursului

• Lecții interacutive și discuții.
• Exerciții practice cu studii de caz reale.
• Practică de implementare într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau onsite), este adresată dezvoltatorilor AI intermediari și inginerilor de localizare care doresc să proiecteze pipeline-uri de traducere automate și scalabile folosind atât modele proprii, cât și open-source.

La finalul acestei instruire, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze și implementeze fluxuri de traducere folosind cadre moderne LLM și API-uri.
• Integreze modele open-source și comerciale în sisteme de traducere scalabile.
• Optimizze calitatea traducerii prin înțelesire, inginerie prompt și automatizare.
• Implementeze infrastructură de traducere eficientă din punct de vedere al costului și conformă pentru mediile enterprise.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM cu stări persistente și control asupra execuției, ca grafuri componibile cu mai mulți actori.

Această instruire live condusă de instructor (online sau onsite) este destinată inginerilor avansați de platforme AI, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, depeneze, monitorizeze și opereze sisteme LangGraph de calitate de producție.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
• Inginera fiabilitatea prin retry-uri, timeout-uri, idempotențialitate și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
• Depana și urmărească execuțiile grafurilor, inspecteze starea sistemului și reproducă sistematic problemele de producție.
• Echipamenteze grafurile cu jurnale, metrice și trace-uri, le implementeze în producție și monitorizeze SLA-urile și costurile.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea live într-un mediu de laborator.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau on-site), este adresată dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să folosească AI generativă cu LLMs pentru diverse sarcini și domenii.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Explică ce este AI generativă și cum funcționează.
• Descrie arhitectura transformer care alimentează LLMs.
• Utilizeze legi empirice de scalare pentru a optimiza LLMs pentru diverse sarcini și constrângeri.
• Aplice instrumente și metode de frontieră pentru a instrui, ajusta și implementa LLMs.
• Discute oportunitățile și riscurile AI generativei pentru societate și afaceri.

Modele cu limbaje mari (LLMs) și cadre pentru agenți autonomi precum AutoGen și CrewAI redefinesc modul în care echipele de DevOps automatează sarcini precum urmărirea schimbărilor, generarea testelor și triajul alertelor prin simularea colaborării și a luării deciziilor la fel ca oamenii.

Acest instruire directă (în mod online sau presenzial) se adresează inginerilor avansați care doresc să dezvolte și implementeze fluxuri de lucru automate pentru DevOps alimentate cu modele cu limbaje mari (LLMs) și sisteme multi-agent.

La sfârșitul instruirii, participanții vor putea:

• Incorpora agenți bazat pe LLM-uri în fluxurile CI/CD pentru automatizare inteligentă.
• Automatiza generarea testelor, analiza commit-urilor și rezumatele schimbărilor folosind agenți.
• Coordona mai mulți agenți pentru triajul alertelor, generarea răspunsurilor și oferirea recomandărilor de DevOps.
• Scrie fluxuri de lucru sigure și ușor de menținut alimentate cu agenți folosind cadre open-source.

Format al cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare prin implementarea directă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a cere o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a programa.

Mistral este o familie de modele lingvistice mari cu performanță ridicată, optimizate pentru implementarea în producție la scară largă și costuri reduse.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este destinată inginerilor avansați de infrastructură, arhitecților cloud și liderilor MLOps care doresc să conceapă, implementeze și optimizeze arhitecturi bazate pe Mistral pentru maximizarea debitului și minimizarea costurilor.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Implementa modele de implementare scalabile pentru Mistral Medium 3.
• Aplica strategii de lotare, cuantificare și servire eficientă.
• Optimiza costurile de inferență păstrând performanța.
• Concepe topologii de servire pregătite pentru producție pentru sarcinile de lucru enterprise.

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja detaliile.

Postgres este o bază de date relațională open-source avansată care poate servi ca fundament pentru sisteme AI și aplicații de inteligență a datelor.

Această instruire live, condusă de instructor (online sau pe loc), este destinată profesionalilor intermediari în domeniul bazelor de date și dezvoltatorilor care doresc să integreze, să gestioneze și să optimizze capacitățile AI direct în Postgres.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Configura extensiunile Postgres pentru sarcinile AI.
• Implementa încorporări și căutări de similaritate folosind pgvector.
• Integrează modele de limbaj open-source și proprietare cu Postgres pentru insight-uri în timp real.
• Optimiza Postgres pentru gestionarea sarcinilor și fluxurilor AI.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest antrenament live, condus de instrucțor în Chisinau (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor AI intermediari și avansați, arhitecților și managerilor de produse care doresc să identifice și să mitige riscurile asociate cu aplicațiile alimentate de LLM, inclusiv injectarea prompt-urilor, furtul de date și ieșirea necontrolată, în timp ce integrează controale de securitate precum validarea intrărilor, supravegherea umană și gardurile de output.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege vulnerabilitățile fundamentale ale sistemelor bazate pe LLM.
• Aplica principiile de design securizat arhitecturii aplicațiilor LLM.
• Folosi instrumente precum Guardrails AI și LangChain pentru validare, filtrare și siguranță.
• Integrează tehnici precum sandboxing, red teaming și revizuire umană în pipeline-urile de producție de calitate superioară.

LangGraph este un cadru de orchestrare bazat pe grafuri care permite fluxuri de lucru conditionale și cu mai mulți pași ale LLM și al unor instrumente, ideal pentru automatizarea și personalizarea canalurilor de conținut.

Această instruire în-directie, live (online sau pe fața locului) este adresată marketerilor intermediari, strategiștilor de conținut și dezvoltatorilor de automatizare care doresc să implementeze campanii de email dinamice cu ramificații și canale de generare a conținutului folosind LangGraph.

La sfârșitul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Proiecta canale de conținut și email structurate pe grafuri cu logică condițională.
• Integra LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizarea automatizată.
• Gestiona starea, memoria și contextul în cadrul campaniilor cu mai mulți pași.
• Evaluare, monitorizare și optimizare a performanței și a rezultatelor de livrare ale fluxurilor de lucru.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și discuții de grup.
• Laboratoare practice implementând canale de email și fluxuri de conținut.
• Exerciții bazate pe scenarii privind personalizarea, segmentarea și logicile de ramificare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Le Chat Enterprise este o soluție privată de ChatOps care oferă capacabilități de IA conversațională sigure, personalizabile și guvernată pentru organizații, cu suport pentru RBAC, SSO, conectori și integrări cu aplicații enterprise.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezențial) este destinată managerilor de produs la nivel intermediar, liderilor IT, inginerilor soluțiilor și echipelor de securitate/compliență care doresc să implementeze, să configureze și să administreze Le Chat Enterprise în medii enterprise.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Să seteze și să configureze Le Chat Enterprise pentru implementări sigure.
• Să activeze RBAC, SSO și controale impuse de compliență.
• Să integreze Le Chat cu aplicații enterprise și depozite de date.
• Să proiecteze și să implementeze cărți de joc pentru administrarea și guvernanța ChatOps.

Formatul cursului

• Predare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a programa.

Devstral este un cadru open-source conceput pentru construirea și executarea agenților de codare care pot interacționa cu bazele de cod, instrumentele dezvoltatorilor și API-urile pentru a crește productivitatea ingineritului.

Acest antrenament condus de instructor (online sau la fața locului) este destinat inginerilor ML intermediari până la avansați, echipelor de instrumente de dezvoltare și SRE-urilor care doresc să proiecteze, implementeze și optimizze agenții de codare folosind Devstral.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Setați și configurați Devstral pentru dezvoltarea agenților de codare.
• Proiectați fluxuri de lucru agentești pentru explorarea și modificarea bazei de cod.
• Integrați agenții de codare cu instrumentele dezvoltatorului și API-urile.
• Implementați cele mai bune practici pentru implementarea sigură și eficientă a agentilor.

Formatul cursului

• Predare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare directă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu până la avansat care doresc să personalizeze modelele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
• Să pregătească seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
• Ajustarea fină a modelelor lingvistice mari (LLM) pentru sarcini NLP.
• Optimizarea performanței modelelor și abordarea provocărilor comune.

LangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurați ca grafuri care susțin ramificare, utilizarea instrumentelor, memorie și execuție controlabilă.

Acest învățământ direct (online sau presencial) se adresează inginerilor de nivel mediu și echipele de produse care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu ciclurile agentelor LLM pentru a construi aplicații dinamice și sensibile la context, cum ar fi agenți de suport clienti, arborele decizional sau sisteme de recuperare a informațiilor.

La finalul acestui învățământ, participanții vor putea:

• Să dezvolte fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenții LLM, instrumentele și memoria.
• Să implementeze rutare condițională, repetări și planuri de rezervă pentru o execuție robustă.
• Să integreze recuperarea datelor, API-uri și iesiri structurate în ciclurile agenților.
• Să evalueze, monitorizeze și consolideze comportamentul agentului pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guiâte și parcurgerea codului într-un mediu sandbox.
• Exerciții de design bazate pe scenarii și reviste peer-to-peer.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un învățământ personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LLMs pentru Compreensiunea Codului, Refactorizare și Documentation este un curs tehnic dedicat aplicării modelelor de limbaj mari (LLM) pentru a îmbunătăți calitatea codului, a reduce datorii tehnice și a automatiza sarcinile de documentare în cadrul echipelor software.

Acest training cu instruire directă (online sau la locație) se adresează profesionistilor software din nivel intermediar până avansat care doresc să folosească LLM-uri, precum GPT, pentru a analiza, refactoriza și documenta coduri complexe sau legacy mai eficient.

La finalul acestui training, participantii vor putea:

• Să folosească LLM-uri pentru a explica codul, dependențele și logica în depozite necunoscute.
• Să identifice și refactorizeze anti-patrulne și să îmbunătățească citabilitatea codului.
• Să genereze automat și mențină comentariile inline, fișierele README și documentarea API-ului.
• Să integreze învățările guidate de LLM-uri în fluxurile existente CI/CD și de revizuire.

Formatul Cursului

• Lecțiuni interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare cu mână într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru Personalizarea Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de nivel mediu, dezvoltatorilor de inteligență artificială și pasionaților de inteligență artificială care doresc să utilizeze LLM pentru a efectua diverse sarcini NLP și pentru a crea conținut nou și divers în diferite scopuri.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să stabilească un mediu de dezvoltare cu LLM-uri și instrumente esențiale.
• Să realizeze cu pricepere sarcini NLU și NLI cu LLMs.
• Să extragă, să deducă și să utilizeze eficient grafurile de cunoștințe.
• să genereze și să gestioneze dialoguri utilizând LLM-uri pentru aplicații conversaționale.
• Să evalueze calitatea și diversitatea conținutului generat de LLM-uri și AI generativă.
• Aplicarea principiilor etice, asigurând corectitudinea și utilizarea responsabilă a LLM-urilor.

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM structurate în grafice care susțin planificarea, ramificarea, utilizarea instrumentelor, memorie și execuția controlabilă.

Acest training live sub supravegherea unui instrucțuator (online sau presență) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător, inginerii prompt și practicienii datelor care doresc să proiecteze și construiască fluxuri de lucru LLM multiple etape, fiabile, folosind LangGraph.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele principale ale lui LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construiți lanțuri de prompt care se ramificează, apelează la instrumente și mențin memorie.
• Integrare recuperare și API-uri externe în fluxurile de lucru grafič.
• Să testeze, depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Format al cursului

• Conferințe interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guidați și parcurgere cod într-un mediu sandbox.
• Exerciții bazate pe scenarii privind proiectarea, testarea și evaluarea.

Opcțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs de formare live, condus de un instructor, în Chisinau (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze modele lingvistice mari pentru diverse sarcini de limbaj natural.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include un LLM popular.
• Să creeze un LLM de bază și să îl ajusteze pe un set de date personalizat.
• Să utilizeze LLM-uri pentru diferite sarcini de limbaj natural, cum ar fi rezumarea textului, răspunsul la întrebări, generarea de text și altele.
• Depanarea și evaluarea LLM-urilor utilizând instrumente precum TensorBoard, PyTorch Lightning și Hugging Face Datasets.

Mistral Medium 3 este un model lingvistic de dimensiuni mari, cu performanță ridicată și multimodal, conceput pentru implementări de grad producție în mediile enterprise.

Acest curs instruit de instructor (online sau la locația solicitată) este destinat inginerilor AI/ML de nivel intermediar până la avansat, arhitecților platformelor și echipelor MLOps care doresc să implementeze, optimizate și să asigure securitatea Mistral Medium 3 pentru cazurile de utilizare enterprise.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementa Mistral Medium 3 folosind opțiuni API și self-hosted.
• Optimiza performanța inferinței și costurile.
• Aplica cazuri de utilizare multimodale cu Mistral Medium 3.
• Aplica cele mai bune practici în domeniul securității și conformității pentru mediile enterprise.

Formatul Cursului

• Predare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea manuală într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja detaliile.