Agentic AI Kurs i Oslo

Generativ AI og agentbasert AI er to kraftige paradigmer som driver den neste bølgen av automatisering og intelligens – den ene fokuserer på innholdsgenerering, den andre på målrettet, selvstendig oppførsel.

Dette underviserledede, live-treningen (online eller plassert) er rettet mot mellomnivå AI- og tekniske profesjonelle som ønsker å forstå hvordan man bygger, vurderer og integrerer generativ og agentbasert AI i reellverdens-applikasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og evneene til generative AI-systemer.
• Utforske oppkomsten av selvstendige AI-agenter og hvordan de utvider LLMs.
• Bruke prompt-ingeniørarbeid og verktøy-integrasjoner for praktiske implementeringer.
• Sammenligne modeller, verktøy og teknikker for ansvarlig implementering.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndsom bruk av generative og agentbaserte AI-verktøy i reellverdens-scenarier.
• Veiledede øvelser fokuserende på innholdsgenerering og selvstendige arbeidsflytter.

Kursanpassingsmuligheter

• For å be om en anpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Agentbasert AI er en nyklasse systemer med evne til selvstendig beslutningstaking, oppgaveutførelse og arbeidsflyt-orkestrering.

Dette instruktørledede, live-kurs (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å forstå hvordan agentbasert AI vil omforme organisatoriske arbeidsflyter, talentstrategier og stillingsdesign.

Etter fullført kurs, vil deltakerne kunne:

• Vurdere evner og begrensninger ved agentbasert AI i bedriftssettings.
• Identifisere muligheter for oppgaveautomatisering, augmentering og redesign.
• Vurdere arbeidsplasskonsekvenser og utvikle ansvarlige innføringstrategier.
• Planlegge styringsrammer for trygg, transparent og regelverksevendelig AI-innsetting.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktiske øvelser og scenariobasert analyse.
• Håndtering av agentbaserte arbeidsflyter i en veiledet miljø.

Kurstilpasningsalternativer

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Hands-On Agentic AI Bootcamp er et intensivt, prosjektbasert kurs som er utformet for å hjelpe deltakerne til å få praktisk erfaring med å designe, bygge og sette i drift autonome AI-agenter ved hjelp av Python. Gjennom fem gradvis mer kompliserte prosjekter vil deltakerne utforske agensdesignmønstre, prompt-workflows, API-orchestrasjon og integrasjonsscenarier fra virkelivet.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å gå raskt fra teori til implementering ved å utvikle funksjonelle prototyper av agentic AI-applikasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå agentic AI-arkitekturer og nøkkeldesignprinsipper.
• Utvikle, teste og sette i drift flere agentbaserte applikasjoner i Python.
• Integrasjon av agenter med eksterne verktøy, APIer og databaser.
• Optimalisere prompts og workflows for ytelse og pålittelighet.
• Anvende beste praksis for overvåking, versjonskontroll og skalerbarhet av agent-systemer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og veiledet kodingsøkser.
• Håndig prosjektutvikling og feilsøking.
• Live-demonstrasjon av fullstendig agent-distribusjon.

Kurs tilpassingsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Edge & Lightweight Agents er et praktisk kurs fokusert på å deploye agensmessige AI-arbeidslast på ressursbegrensete enheter. Deltakerne lærer å bygge, optimalisere og administrere lyse agents som kan utføre lokal resonering og inferens, noe som forbedrer hastighet, personvern og pålitelighet i distribuerte miljøer. Kurset legger vekt på yteevnestilpassing, lav-latens-design og integrasjon av hard- og programvare.

Dette er et instruktørledet, live-trening (online eller på sted) som er rettet mot mellomnivå profesjonelle som ønsker å implementere og optimalisere on-device agensmessige systemer ved hjelp av Python og edge AI-rammeverk.

Ved slutten av dette treningen, vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitektur og utfordringene med å kjøre agensmessig AI på edge-enheter.
• Designe lyse agent-løkker som er egnet for begrensete miljøer.
• Implementere lokal inferens ved hjelp av TensorFlow Lite, PyTorch Mobile og ONNX.
• Integrasjon av agenter med sensorer, aktuatorer og IoT-plattformer.
• Optimalisere yteevne, energibruk og latens for realtid-operasjon.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og praktiske demonstrasjoner.
• Praktisk utvikling i lokale eller emulerte miljøer.
• Prosjektbasert læring og veiledet implementasjonsøvelser.

Kursanpassingsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Agens AI refererer til systemer som virker autonomt for å oppnå mål, ved å integrere resonning, hukommelse og verktøybruk. Denne kursen gir en strukturert innføring i konsepter innen agens AI, med fokus på prompt teknikk, arkitekturdesignmønstre og ansvarlig bruk. Deltakerne vil få grundleggende kunnskaper for å bygge, veilede og distribuere agenter effektivt og sikkert.

Denne undervisningen ledet av instruktør (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på begynner- til mellomnivå som ønsker å forstå hvordan man designer, prompter og administrerer ansvarlige agenssystemer ved hjelp av praktiske rammer og eksempler.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forklare de grunnleggende prinsippene og livssyklusen til agens AI-systemer.
• Anvende prompt teknikker for effektiv oppgaveutførelse.
• Designe enkle agent-arbeidsflyt ved å bruke verktøytilgang og beslutningslogikk.
• Implementere sikkerhet, styring og ansvarlige brukshensyn i AI-agenter.
• Bygge et prototyp-agent ved hjelp av åpne rammer og Python.

Kursformatet

• Interaktiv forelesning og veiledet demonstrasjon.
• Håndson øvelser og kodingspraksis.
• Samvirke og tilfelles diskusjon om caser.

Kursanpassningsmuligheter

• For å anmode om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Agentic AI for Business Automation er et praktisk kurs som er designet til å lære deltagere hvordan de kan designe, integrere og skale AI-drevne agenter for virkelige forretningssituationer. Kursene fokuserer på kartlegging av automatiseringsmuligheter, integrering av verktøy og bygging av praktiske brukstilfeller innen kundeservice, leveransekjeder og markedsføring.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å implementere AI-drevne automatiseringer ved hjelp av no-code, low-code og Python-baserte tilnærminger.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Identifisere nøkkelpunkter der agentic AI kan drive prosesseffektivitet og innovasjon.
• Kartlegge arbeidsflyt som er egnet for AI-agentintegrering.
• Implementere automatisering gjennom APIs og orchestreringsverktøy.
• Integre AI-modeller i reelle forretningsscenarier med målbare effekter.
• Utvikle styremidler og overvåkningsstrukturer for AI-drevne operasjoner.

Kursformat

• Interaktive forelesninger og praktiske demonstrasjoner.
• Praktiske øvelser og veiledet prosjekter.
• Live-utforming i en sandbox-automatiseringsmiljø.

Kursanpassningsmuligheter

• For å forespørre en tilpasset trening for dette kurs, vennligst kontakt oss for å ordne.

Dette kurset utforsker design, koordinering og implementering av multi-agent systems (MAS) ved hjelp av Python. Deltakerne vil lære hvordan de kan bygge agenter som kommuniserer, samarbeider og tilpasser seg for å oppnå felles mål i komplekse, dynamiske miljøer.

Dette instructorgjenlevde, live-utdanningskurs (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å designe og implementere multi-agent systems for smart automatisering, simulering og beslutningsstøtteapplikasjoner.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og prinsippene for multi-agent systems.
• Utvikle agenter som kan kommunisere, koordinere seg og forhandle.
• Implementere distribuerte miljøer for agentinteraksjon.
• Anvende reinforsement learning og planlegging i multi-agent kontekster.
• Simulere kooperative og konkurrerende agentatferd.
• Designe hybrid-arbeidsflyt som kombinerer mennesker og intelligente agenter.

Kursformat

• Instructorgjenlevde forelesninger og live-demonstrasjoner.
• Praktiske øvelser ved hjelp av open-source agentrammeverk.
• Anvendt gruppeprosjekt som simulerer et multi-agent scenari.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om en tilpasset utdanning for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

Dette kurset utforsker prinsippene og implementeringen av reinforsement learning (RL) og sekvensielt beslutningsfattning som de gjelder for agens AI-systemer. deltakerne vil lære hvordan man designer, trener og evaluerer agenter som interagerer dynamisk med miljøet sitt for å oppnå langevarige mål gjennom læring og tilpasning.

Dette instruktørledede, live-kurset (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører og forskere som ønsker å integrere reinforsement learning-algoritmer og planleggingsalgoritmer i agens-systemer for automatisering, robotikk og tilpasset resonning.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå matematiske grunnlag for reinforsement learning og beslutningsfattning.
• Implementere nøkkelsalg RL-algoritmer som DQN, PPO og A3C ved hjelp av Python og PyTorch.
• Modellere miljøer ved hjelp av OpenAI Gym og designe tilpassede simuleringsscenarier.
• Trene, evaluere og feilsøke agenter for kontinuerlige og diskrete styringsoppgaver.
• Anvende reinforsement learning-teknikker i agens AI-brukssituasjoner innen robotikk og planlegging.
• Balansere utforskning, utbytte og sikkerhetsbegrensninger i virkelige driftsforhold.

Kursformat

• Instruktørledede foredrag og live kodingsdemonstrasjoner.
• Praktiske øvelser ved hjelp av open-source rammer og simuleringmiljøer.
• Anvendt prosjekt som integrerer beslutningsfattning i et agens AI-system.

Kurs tilpassingsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.

Dette kurset fokuserer på skaling, operasjonalisering og drift av agentbaserte AI-systemer i produksjonsemiljøer, med vekt på pålitelighet, observabilitet og kostnadseffektivitet.

Dette underviserledede, live-kurset (online eller lokalt) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å bygge robuste, observablene og kostnadsoptimaliserte rørledninger for store agensystemer.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Designe skalerbare arkitekturer for agentbaserte AI-arbeidsbyrder.
• Implementere observabilitets- og overvåkingsrammeverk tilpasset agentadferd og -interaksjoner.
• Anvende prestasjonstuning og ressurs-optimaliserings teknikker for lange kjørende agentprosesser.
• Kontrollere kostnader og forebygge "agent-spreiling" gjennom policy, orchestrasjon og automatisering.
• Integrere MLOps beste praksis for kontinuerlig drift, versjonskontroll og tilbakekalling av agenttjenester.

Kursformat

• Hands-on, teknikkfokuserte sesjoner med live-infrastruktur eksempler.
• Interaktiv diskusjon om arkitekturvalg og observabilitetsutfordringer.
• Avsluttende øvelse: drift og overvåking av et kostnadskontrollert, produksjonsnivå agentbasert system.

Kursoppsamlingsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

WrenAI gjør det mulig for organisasjoner å gå utover statiske dashboards og inn i konversasjonsbasert analyse og inkorporert generativ BI. Denne overgangen krever nøye planlegging av innføring, overføring av ressurser og effektive endringsledelsespraksiser.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå BI- og dataplattformprofesjonelle som ønsker å modernisere gamle BI-systemer med WrenAI.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Vurdere gamle BI-miljøer og identifisere muligheter for modernisering.
• Planlegge og gjennomføre overføringer fra statiske dashboards til WrenAI.
• Innføre konversasjonsbasert analyse og inkorporert GenBI-funksjoner.
• Ledelse av organisatorisk endringsledelse for BI-modernisering.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånd-på-trening med overføring og innføringsplanlegging.
• Praktiske øvelser i konversasjonsbasert analyse og inkorporert GenBI.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å bestille en tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt for å avtale.

Dette kurset dekker styring, identitetsstyring og adverarsi testing for agensbaserte AI-systemer, med fokus på sikre driftsmodeller for virksomheter og praktiske rød-team teknikker.

Dette undervisningsledede, live-kurset (online eller på stedet) er rettet mot avanserte praksiser som ønsker å designe, sikre og evaluere agentbaserte AI-systemer i produksjonsmiljøer.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Definere styringsmodeller og retningslinjer for sikre agensbaserte AI-drift.
• Designe identitets- og autentiseringsflyter for agenter med minst mulig tilgangsrettigheter.
• Implementere tilgangskontroll, revisjonsloggbokføring og observabilitet tilpasset autonomi-agenter.
• Planlegge og utføre rød-team øvelser for å oppdage misbruk, eskaleringsspor og dataeksfiltreringsrisikoer.
• Demp vanlige trusler mot agensbaserte systemer gjennom retningslinjer, tekniske kontroller og overvåking.

Kursformat

• Interaktive forelesninger og truselmodellering-verksteder.
• Praksisøvelser: identitetsforvaltning, retningslinjegjennomføring og adverarsi simulering.
• Rød-team/blå-team øvelser og sluttkursvurdering.

Kursanpassningsmuligheter

• For å forespørre et anpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Python er kjerneprogrammeringsspråket som drevet utviklingen og orkestreringen av autonome AI-agenter. Denne kursus fokuserer på praktisk implementering ved hjelp av moderne SDKs og rammeverk som LangChain og AutoGen for å bygge, koble sammen og administrere agent-workflows.

Dette instruktørførte, live-kursus (online eller lokalt) er rettet mot mellomnivå-backend-ingeniører, plattform-ingeniører og ML-ingeniører som ønsker å implementere og orkestrere autonome agenter ved hjelp av Python-verktøy og APIs.

Til slutt på dette kursus vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere Python-baserte miljøer for agente-systemer.
• Bruke populære agent SDKs som LangChain og AutoGen for å skape funksjonelle agenter.
• Integrasjon av verktøy og APIs for å utvide agent-kapasiteter.
• Orkestrere multi-agent-workflows og kommunikasjonsmønstre.
• Anvende beste praksis for feilsøking, testing og vedlikehold av agente-kodebasen.

Kursusformat

• Interaktiv foredrag og diskusjon.
• Håndsom programmeringsøvelser og live-demoer.
• Praktiske prosjekter for å bygge end-to-end agent-workflows.

Kursus tilpasningsalternativer

• For å be om et tilpasset kursus, vennligst kontakt oss for å avtale.

WrenAI gir finansielle team muligheten til å modellere KPI-er, integrere standardiserte metrikker og designe dashboards som er i samsvar med reguleringskrav og revisjonsstandarder.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte finansielle fagfolk som ønsker å bruke WrenAI for å bygge samsvarende finansielle datamodeller og dashboards som støtter beslutningstaking og risikohåndtering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Modellere finansielle KPI-er og metrikker i WrenAI.
• Bygge dashboards som er i samsvar med regulerings- og revisjonskrav.
• Integrere WrenAI med finansielle datasøker for sanntidsrapportering.
• Bruke beste praksiser for finansiell analyse og risikovervåking.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hendelsesdrevne øvelser med finansielle datamodeller.
• Praktiske labber om dashboarddesign og samsvarsrapportering.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette kurset lærer praktiske teknikk for å designe, bygge, teste og distribuere autonome (agente) systemer ved hjelp av Python. Det dekker agentloopen, verktøyintegrering, hukommelses- og tilstandsbehandling, orchestreringsskjemater, sikkerhetskontroller og produseringsbetraktninger.

Dette kurset ledes av en instruktør (online eller på stedet) og er rettet mot mellem- og avanserte ML-injenerer, AI-utviklere og programvareinjenerer som ønsker å bygge robuste, produsjonstilbereder autonome agenter ved hjelp av Python.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Designe og implementere agentloopen og beslutningsfattende arbeidsflytter.
• Integrasjon av eksterne verktøy og APIer for å utvide agentkapasiteten.
• Implementere kortsiktige og langsiktige hukommelsesar arkitekturer for agenter.
• Koordinere flerskrittet orchestrering og agentkomposisjon.
• Anvende sikkerhets-, tilgangskontroll- og overvåkningsbestpraksis for distribuerte agenter.

Kursets format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndverkslaboratorier for å bygge agenter med Python og populære SDKer.
• Prosjektbaserte øvelser som resulterer i distribuerbare prototyper.

Kursjusteringsoptjoner

• For å forespørre et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne det.

WrenAI lar deg generere SQL-kode fra naturlig språk og utføre AI-drevne analyser, noe som gjør dataadgang raskere og mer intuitiv. For virksomhetsnivåbruk er kvalitetsassurance- og observabilitetsmetoder nødvendige for å sikre nøyaktighet, pålitelighet og overholdelse av lover.

Dette instruktørførte, liveopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot ferdigutdannede dataprofessionelle og analytikkspesialister som ønsker å evaluere spørringens nøyaktighet, bruke prompt tuning-teknikker og implementere observabilitetsmetoder for overvåking av WrenAI i produksjon.

Ved slutten av dette opplæringen vil deltakerne kunne:

• Evaluere nøyaktigheten og påliteligheten til NL to SQL-utdata.
• Anvende prompt tuning-teknikker for å forbedre ytelser.
• Overvåke drift og spørringens oppførsel over tid.
• Instrumentere WrenAI med logging- og observabilitetsrammeverk.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktiske øvelser med evaluering og tuning-teknikker.
• Praktiske laboratorier om observabilitets- og overvåkingsintegrasjoner.

Kurs tilpassningsmuligheter

• For å be om et tilpasset opplæringskurs, kontakt oss for å avtale.

Agentic AI er en tilnærming hvor AI-systemer planlegger, resonnerer og tar verktøybaserte handlinger for å oppnå mål innenfor definerte begrensninger.

Denne instruktørledede, live-utdanningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-heltidshelse- og datalag som ønsker å designe, evaluere og styre agentic AI-løsninger for kliniske og operative bruksområder.

Ved slutten av denne utdanningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forklare agentic AI-konsepter og begrensninger i helsekontekster.
• Designe sikre agentarbeidsflater med planlegging, hukommelse og verktøybruk.
• Bygge tilbakekallelsesforsterkede agenter over kliniske dokumenter og kunnskapsbaser.
• Evaluere, overvåke og styre agentatferd med beskyttelsesstenger og menneske-in-the-loop-kontroller.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og fasilitert diskusjon.
• Veiledede laboratorier og kodegå-through i en sandbox-miljø.
• Scenariebaserte øvelser om sikkerhet, evaluering og styring.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset utdanning for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

WrenAI er en AI-drevet analytisk plattform som er designet for å koble data, modellere innsikter og generere dashboards. I bedriftsmiljøer er robust styring og sikkerhet kritisk for å sikre sikker og samtykkebasert innføring.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte bedriftsprofesjonelle som ønsker å implementere styrings-, samtykke- og sikkerhetsmønstre for WrenAI i stor skala.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Utforme og implementere tillatelsesmodeller i WrenAI.
• Anvende kontrollbarhet og overvåkingspraksis for samtykke.
• Opprette sikre miljøer med bedriftsnivåkontroll.
• Utføre WrenAI sikkert i store organisasjoner.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktiske laboratorier med styrings- og sikkerhetskonfigurasjoner.
• Praktiske øvelser som simulerer bedriftsinnføringsscenarier.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.

Denne instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-utviklere og automatiseringsspesialister med mellemnivje som ønsker å integrere agenskapsevner i AI-drevne applikasjoner.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for agens AI og selvstendig beslutningstaking.
• Implementere målstyrte AI-agenter med teknikker for selvoptimalisering.
• Integrere samarbeid mellom flere agenter for løsning av komplekse problemer.
• Forbedre AI-menneskelig interaksjon gjennom tilpasningsdyktige brukeropplevelser.
• Dyrke agens AI-modeller i virkelige applikasjoner.

WrenAI-ark og Metrics Library gjør det mulig å lage hurtige rapporter ved hjelp av AI-drevne spreadsheet-arbeidsflyter og et bibliotek med forhåndsbygde, tverrplatformsforretningsmetrikker.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot operasjonsprofesjonelle på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å akselerere rapporten og analysen ved hjelp av WrenAI-ark og Metrics Library.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bygge AI-drevne ark for dataanalyse og rapport.
• Utnytte WrenAI Metrics Library for standardiserte KPI-er.
• Koble ark til flere datasøk for live-opdateringer.
• Opprette automatiserte arbeidsflyter for å strømlinjeforme operativ rapportering.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hender-på-spreadsheet-oppbygging med WrenAI.
• Praktiske øvelser med metrikker og KPI-rapportering.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot avanserte profesjonelle som ønsker å utvikle og optimalisere fleragent-systemer ved hjelp av Agentic AI-rammeverk.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for Agentic AI i fleragent-miljøer.
• Utvikle AI-drevne agenter som interagerer autonomt.
• Implementere styrkinglæring for tilpasset AI-adferd.
• Optimalisere fleragent-samarbeid og konkurranserelaterte aktiviteter.
• Anvende Agentic AI i robotikk, spillutvikling og virksomhetsautomatisering.

WrenAI API er et kraftig grensesnitt for å generere SQL-spørringer fra naturlig språk, bygge tilpassede applikasjoner og integrere diagrammer i interne plattformer.

Denne underviserledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-ingeniører som ønsker å bruke WrenAI API til praktiske applikasjoner, inkludert SQL-generering, visualisering og applikasjonsintegrasjon.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Autentisere og koble applikasjoner til WrenAI API.
• Generere SQL-spørringer fra naturlige språkinnspill.
• Opprette og innbette diagrammer ved hjelp av API-endepunkter.
• Integrere WrenAI i backendsystemer og interne verktøy.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hendigsarbeid med API-kall og integrasjoner.
• Praktiske prosjekter som kobler applikasjoner, diagrammer og datapipelines.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst ta kontakt for å avtale.

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot avanserte nivå profesjonelle som ønsker å utnytte Agentic AI for skalaerbar automatisering og strategisk AI-innsetting.

Ved slutten av denne treningen, vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til Agentic AI i bedriftsapplikasjoner.
• Integere autonome AI-agenter med bedriftssystemer.
• Optimalisere AI-drevne workflows for skalbarhet og effektivitet.
• Sikre overholdelse, sikkerhet og styring i AI-automatisering.
• Utvikle AI-drevne forretningsstrategier for digital transformasjon.

WrenAI Cloud er en moderne plattform for å koble datakilder, modellere data og bygge interaktive dashboards.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot begynnende til mellomnivå datafagfolk som ønsker å lære å opprette WrenAI Cloud, modellere data og visualisere innsikt i dashboards.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Opprette og konfigurere WrenAI Cloud miljøer.
• Koble WrenAI Cloud til flere datakilder.
• Modellere data og definere relasjoner for analyse.
• Opprette interaktive dashboards for virksomhetsinnsikt.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-on konfigurering av cloud-plattform og data modellering.
• Praktiske øvelser i dashboardbygging og visualisering.

Muligheter for tilpassing av kurset

• For å be om et tilpasset kurs for dette emnet, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

Dette instruktørledte, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot avanserte profesjonelle som ønsker å bruke Agens AI for beslutningsprosess i komplekse forretningstekniske situasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for selvstendig beslutningsprosess i AI.
• Designe og implementere AI-agenter som opererer med minimal menneskelig innblanding.
• Integrasjon av Agens AI i automatiseringstrinn og forretningssystemer.
• Optimalisere AI-drevne beslutningsprosesser for effektivitet og skalerbarhet.
• Sikre overholdelse, sikkerhet og etiske betraktninger i AI-autonomi.

WrenAI er et åpent kildekode generativ BI-verktøy som gjør om naturlig språk til SQL og semantisk datamodellering mulig.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot avanserte dataingeniører, analytiske ingeniører og ML-ingeniører som ønsker å bygge robuste semantiske lag, justere promptene og sikre pålitelig SQL-generering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere semantiske modeller for konsistente måledefinisjoner over teamene.
• Optimalisere tekst-til-SQL-ytelse for nøyaktighet og skalerbarhet.
• Konfigurere og gjennomføre rammeverk for å unngå ugyldige eller risikable spørringer.
• Integrere WrenAI OSS i datapipelines og analytiske arbeidsflyter.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-på implementering i et live-lab miljø.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt med oss for å ordne.

Dette instruktørledede, live-utdanningskurs i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot AI-ingeniører, ML-forskere og utviklere med mellomnivå kompetanse som ønsker å bygge og implementere agentbaserte AI-systemer i reelle applikasjoner.

Til slutt av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene for agentbaserte AI-systemer.
• Implementere AI-agenter som er i stand til selvstendig resonnering og handling.
• Integrere agentbasert AI med APIer og tredjeparts tjenester.
• Optimalisere multi-agent-interaksjon for komplekse oppgaver.
• Håndtere etiske, sikkerhets- og skaleringsutfordringer i agentbasert AI.

WrenAI gjør det mulig for SaaS-levere til å innbygge generativ virksomhetsintelligens (GenBI) direkte i kundrettet produkter. Denne kursen utfyller SaaS-team med kunnskaper for å integrere Wren AI ved hjelp av dens Innbygget API, konfigurere hvitmerket analyse og administrere multitenant-distribusjoner.

Dette kurset ledes av en instruktør (online eller på stedet) og er rettet mot mellom- til høyere nivå SaaS-produktledere, dataingeniører og full-stack-utviklere som ønsker å deploy WrenAI som en innbygget analyse-løsning i SaaS-miljø.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Integrasjon av WrenAI ved hjelp av Innbygget API for kundrettet applikasjoner.
• Implementering av hvitmerket konversasjonell BI med merking og tilpassning.
• Utforming av sikre og skalerbare multitenant-distribusjoner.
• Overvåkelse av bruk, optimalisering av ytelse og sikring av overholdelse i SaaS-miljøer.

Kursformat

• Interaktiv foredrag og diskusjon.
• Håndsjekkede laboratorier ved hjelp av WrenAI Innbygget API.
• Workshop: utform og deploy en hvitmerket analysefunksjon for et SaaS-bruksscenarie.

Kursjusteringsoptjoner

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot begynnernivå profesjonaler som ønsker å forstå de fundamentale prinsippene av Agentic AI, dens kapasiteter og potensielle innvirkning på industrier.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene for Agentic AI.
• Skille mellom tradisjonell AI og autonome AI-agenter.
• Utforske praktiske anvendelser av Agentic AI i ulike industrier.
• Vurdere fordelene og utfordringene ved å implementere autonome AI-systemer.
• Analyse etiske og sikkerhetsaspekter av Agentic AI.

WrenAI er et konversasjonell analyseplattform som oversetter naturligg språk spørringer til pålitelige analyser, noe som gjør det mulig for ikke-tekniske team å generere innsikter raskt og konsistent.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller plassert) er rettet mot mellomnivå produktledere, analytikere og data-ansvarlige som ønsker å adoptere konversasjonell analyse og bygge selvbetjening BI-muligheter med WrenAI.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe konversasjonelle analysearbeidsflyter som viser pålitelige produktinnsikter.
• Opprette og vedlikeholde en standardisert metrikkslag for konsistent rapportering.
• Bruke naturligg språk til SQL-funksjoner effektivt for å besvare produktspørsmål.
• Integere WrenAI-drevne selvbetjeningsdashboard og sikring i produktarbeidsflyter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånd-on labs med WrenAI og eksempeldatasett.
• Workshop: bygg et selvbetjeningsdashboard og konversasjonell spørringssett.

Kursinnholdstilpasningsoptjoner

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live-kurset i Oslo (online eller på sted) er rettet mot utviklere på nybegynner- til mellomnivå og cloud-praktikere som ønsker å bruke Alibaba Cloud til å bygge AI-agenter som kan automatisere oppgaver, svare på spørsmål og koble seg til forretningsystemer.

Etter dette kurset vil deltakerne kunne: forstå arkitekturen til AI-agenter på Alibaba Cloud, bygge en enkel agentarbeidsflyt, koble en agent til bedriftskunnskap og verktøy, samt utplassere og overvåke en agent i et cloud-miljø.