Online AI Agents Treningskurs i Norge

Dette instruktørlede, live-kurset i Norge (online eller på stedet) retter seg mot AI-ingeniører på avansert nivå, utviklere innen robotikk og spesialister innen automatisering som ønsker å utnytte DeepSeek til å bygge intelligente AI-agenter og autonome systemer.

Etter dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og funksjonene til DeepSeek AI-modeller.
• Integrere DeepSeek i AI-agenter for beslutningsfattelse og automatisering.
• Anvende teknikker for forsterkende læring ved trening av autonome systemer.
• Utplassere AI-drevne autonome agenter i virkelige miljøer.

Selvstendige AI-agenter integreres raskt i beslutningsprosesser innen forskjellige sektorer som forsvar, helse, finans og infrastruktur. Mens disse systemene får større uavhengighet og autonomi, er det et presserende behov for robuste etiske rammeverk, styringsmekanismer og reguleringskontroll for å veilede design og innføring av dem.

Denne instruktørledede, direkte opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte fagfolk som ønsker å utforske de etiske, samfunnsmessige og regulerende implikasjonene ved å innføre selvstendige AI-agenter i virkelige omgivelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere være i stand til:

• Analysere de etiske risikoene og de moralske dilemmaene som selvstendige AI-agenter utgjør.
• Vurdere styringsrammeverk og reguleringsmodeller som er relevante for høyrisikofyllende AI-innføring.
• Vurdere ansvarlighets-, forklarbarhets- og gjennomsiktighetsmekanismer i selvstendige systemer.
• Utvikle strategier for å samordne AI-agenters atferd med juridiske, etiske og samfunnsmessige verdier.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Case studies og rollespillsimuleringer.
• Praktisk analyse av styringsmodeller og etiske rammeverk.

Tilpasningsalternativer for kurset

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

AI-styrt automatisering kombinerer flexibiliteten i no-code-plattformer med intelligensen fra store språkmodeller og selvstendige agenter for å skape skalable, intelligente systemer.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å designe, bygge og optimalisere automatiseringspipelines forsterket med AI-avgjørelser, orchestrering og selvutførende evner.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe no-code-automatiseringsarbeidsflyter forsterket med AI-tolkning og svar.
• Bruke prompt-kjedning, webhook-utløsere og APIs for å bygge skalable logikkflyter.
• Opprette intelligente apper som kobler tjenester sammen og tolker data selvstendig.
• Forstå, designe og deploye AI-agenter med evne til målrettet handling og utførelse.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljø.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om et anpasset kurs, vennligst kontakt oss for å ordne dette.

Denne instruktørledede, live opplæring på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå AI-utviklere, sikkerhetsspesialister og komplianseoffiserer som ønsker å designe og implementere sikre AI-agenter mens de tar hensyn til etiske bekymringer og robusthet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå sikkerhetsrisikoer og etiske utfordringer i utviklingen av AI-agenter.
• Implementere sikkerhetsførstedesignprinsipper for AI-modeller.
• Bruke motstandsdyktige teknikker mot angrep for å forhindre angrep på AI-agenter.
• Sikre overholdelse av etiske retningslinjer for AI og reguleringsstandarder.

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.

Denne instruktørlede, live-opplæringen på Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå til avanserte AI-utviklere, forskere og multimedieingeniører som ønsker å bygge AI-agenter som kan forstå og generere multimodalt innhold.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle AI-agenter som behandler og integrerer tekst, bilde- og taledata.
• Implementere multimodale modeller som GPT-4 Vision og Whisper ASR.
• Optimalisere multimodale AI-pipeliner for effektivitet og nøyaktighet.
• Innføre multimodale AI-agenter i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og designere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå og bygge AI-drevne personlige assistenter for ulike brukstilfeller.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnprinsippene for AI-drevne personlige assistenter.
• Lære grunnleggende integrering av språkmodeller med smarte assistenter.
• Bygge og tilpasse en personlig assistent ved hjelp av AI-rammeverk og verktøy.
• Utplasser personlige assistenter for virkelige anvendelser i forskjellige bransjer.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-ingeniører, bedriftsprogrammerere og ledere som ønsker å tilpasse og distribuere LLM-baserte AI-agenter for bedriftsapplikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og kapasitetene til åpne LLMs.
• Tilpasse og finjustere LLMs for bedriftsbruk.
• Distribuere AI-agenter ved hjelp av LangChain og Hugging Face.
• Integrere LLM-drevne agenter i forretningsarbeidsflyter.

Dette instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på stedet) retter seg mot avanserte robotikkingeniører, AI-forskere og automatiseringseksperter som ønsker å utvikle AI-drevne autonome robotsystemer for komplekse oppgaver og samarbeid mellom mennesker og AI.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI-agenter i roboterbeslutninger og automatisering.
• Implementere AI-dreven navigering og hindring unngåelse.
• Utvikle menneske-AI-samarbeidsrobotsystemer.
• Implementere AI-drevne percepsjons- og styresystemer i roboter.

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 instruktørbaserte, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå finansielle profesjonelle, risikoanalytikere og AI-ingeniører som ønsker å utvikle og distribuere AI-drevne løsninger for finansiel automatisering og svindeldeteksjon.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI i finansiell automatisering og svindeldeteksjon.
• Bygge AI-modeller for deteksjon av svindeltransaksjoner.
• Nyttiggjøre maskinlæring for sanntids risikovurdering.
• Distribuere AI-drevne finansielle overvåkingssystemer.

Denne instruktørledede, live trening på Norge (online eller på sted) er rettet mot kundeserviceprofesjonelle på begynnernivå til mellomnivå, chatbotutviklere og automatiseringslag som ønsker å implementere AI-drevne løsninger for kundestøtte og automatisering av tjenester.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for AI-drevet kundestøtte.
• Utvikle og integrere AI-chatbots for håndtering av kundehenvendelser.
• Utnytt NLP og maskinlæring for å forbedre chatbot-interaksjoner.
• Utplasser AI-agenter i virkelige kundestøtteapplikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å implementere AI-drevne helseløsninger.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Få innsikt i rollen til AI-agenter innen helsevesen og diagnostikk.
• Utvikle AI-modeller for analyse av medisinske bilder og prediktiv diagnostikk.
• Integrere AI med elektroniske pasientjournaler (EPJ) og kliniske arbeidsprosesser.
• Sikre overholdelse av helseforskrifter og etisk bruk av AI.

Denne instruktørledede, live-trening i Norge (online eller på sted) er rettet mot AI-utviklere og UI/UX-designere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å lære å bygge, optimalisere og deploye AI-drevne virtuelle assistenter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe effektive konversasjonelle AI-workflows og UI/UX-grensesnitt.
• Implementere AI-drevne naturlige språkbehandlingsmodeller (NLP).
• Integrere AI-assistenter med APIer og tredjepartsplattformer.
• Deploye og vedlikeholde AI-assistenter for reelle applikasjoner.

Mistral AI er en kraftig familie av åpne kildekode og virksomhetsklare AI-modeller for språk, multimodale og agentbaserte applikasjoner.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagfolk som ønsker å bygge, distribuere og administrere AI-agenter ved bruk av Mistrals Medium 3-, Le Chat Enterprise- og Devstral-modeller.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakere kunne:

• Forstå arkitekturen og evnene til Mistrals Medium 3, Le Chat Enterprise og Devstral.
• Design og implementere AI-agenter som utnytter Mistrals modeller for virksomhets- og utviklerscenarier.
• Integrere kodingsystemer, koblinger og virksomhetsdata i agentarbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse, kostnad og overholdelse for Mistral-drevne agenter.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hender i live-labmiljø.

Kursetilpasningsalternativer

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

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.

Google Antigravity er et agentutviklingsmiljø designet for å bygge autonome agenter som kan planlegge, resonere, kode og handle ved hjelp av Gemini 3’s multimodale kapasiteter.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske profesjonelle på avansert nivå som ønsker å designe, bygge og distribuere autonome agenter ved hjelp av Gemini 3 og Antigravity-miljøet.

Etter fullført trening vil deltakerne være forberedt til:

• Bygge autonome arbeidsflyt som bruker Gemini 3 for å resonere, planlegge og utføre.
• Utvikle agenter i Antigravity som kan analysere oppgaver, skrive kode og interagere med verktøy.
• Integrasjon av Gemini-drevne agenter med bedriftssystemer og API-er.
• Optimalisering av agentatferd, sikkerhet og pålittighet i komplekse miljøer.

Kursformat

• Ekspertdemonstrasjoner kombinert med interaktive diskusjoner.
• Håndtering og eksperimentering med utvikling av autonome agenter.
• Praktisk implementering ved hjelp av Antigravity, Gemini 3 og støttemiljøer i skyen.

Kursinnholds tilpasninger

• Hvis din team har behov for domespesifikke agentatferd eller tilpassede integrasjoner, kontakt oss for å tilpasse programmet.

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.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å mestre teknikker for å deploye og administrere AI-agenter i produksjonsmiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforme og implementere skalerbare AI-deploymentsrørledninger.
• Bruke verktøy som Docker og Kubernetes for å konteinere og orkestrere AI-agenter.
• Overvåke og optimalisere AI-agenter i produksjonsmiljøer.
• Implementere CI/CD-prosesser for AI-agentdeployering.
• Sikre overholdelse av sikkerhets- og datastyringskrav.

Denne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-profesjonelle som ønsker å mestre teknikker for forsterkende læring og implementere dem for å trene AI-agenter i å løse komplekse problemer.

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

• Forstå kjernene i forsterkende læring og Markov-sannsynlighetsprosesser (MDPs).
• Utforme og implementere RL-algoritmer som Q-Learning, SARSA og Deep Q-Networks (DQN).
• Bruke rammeverk som OpenAI Gym og RL-biblioteker for praktiske applikasjoner.
• Trene AI-agenter til å løse virkelige, flerstegs beslutningsproblemer.
• Takle utfordringer som utforskning-utnyttelseskompromisser og konvergens i RL-trening.

Denne instruktørledede, live-treningen i Norge (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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-fagfolk på avansert nivå som ønsker å mestre ferdighetene til å designe, bygge og distribuere MAS som løser komplekse problemer i den virkelige verden.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for multi-agent systemarkitekturer.
• Implementere strategier for kommunikasjon, koordinering og beslutningstaking i MAS.
• Bruk spillteori for å modellere agentinteraksjoner og løse konflikter.
• Utnytt rammeverk som JADE for å lage skalerbare MAS-løsninger.
• Ta tak i utfordringer som skalerbarhet, tillit og fremvoksende atferd i MAS.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (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.

Denne instruktørlede, live-trening på Norge (online eller på stedet) retter seg mot mellomnivå-businessanalytikere, RPA-utviklere og AI-profesjonelle som ønsker å utnytte kraften til AI-agenter for forretningsprosessautomatisering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI-agenter i forretningsprosessautomatisering.
• Identifisere muligheter for automatisering i viktige forretningsområder.
• Utvikle AI-drevne løsninger for kundestøtte, finans og leverandørkjedearbeidsflyter.
• Integrere AI-agenter med eksisterende RPA- og forretningssystemer.
• Vurdere og optimalisere AI-automatiseringsstrategier for effektivitet.

Vertex AI Agent Builder er et miljø uten kode/lavkode for å opprette bakketilknyttede agenter som kombinerer generative modeller med retrieval-augmented generation (RAG), og som lar team raskt bygge agenter som bruker bedriftsdata og søk for å gi nøyaktige, kontekstbevisste svar.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-praktikere som ønsker å designe, konfigurere og distribuere smarte agenter ved hjelp av Vertex AI Agent Builder og RAG-mønstre.

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

• Designe bakketilknyttede agentarbeidsflater ved hjelp av Agent Builder.
• Implementere RAG-rørledninger med søk og vektorlager.
• Integere bedriftsdatasamlinger trygt for henting.
• Vurdere og iterere agentadferd ved hjelp av testing og målinger.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-on laboratorier ved hjelp av Vertex AI Agent Builder og RAG-komponenter.
• Prosjektbaserte øvelser for å bygge og forfine agenter.

Tilpassingsmuligheter for kurset

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

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå spillutviklere og AI-entusiaster som ønsker å integrere AI-agenter effektivt i spilapplikasjoner.

Avslutningen på denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Få forståelse for rollen av AI-agenter i moderne spill.
• Utvikle beslutningstakningssystemer ved hjelp av beslutningsaminer og endelige statemaskiner.
• Implementere veifinningsalgoritmer som A* for navigasjon i spillet.
• Anvende reinforsement learning-teknikker for å skape tilpasse AI-adferd.
• Optimere AI-ytelsen for realtidsspillemiljøer.

LLM-er og autonome agentrammeverk som AutoGen og CrewAI omdefinerer hvordan DevOps-team automatiserer oppgaver som endringssporing, testgenerering og varselstriage ved å simulere menneskelig samarbeid og beslutningsprosesser.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å designe og implementere DevOps-automatiseringsflyter drevet av store språkmodeller (LLM) og multi-agent-systemer.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Integrere LLM-baserte agenter i CI/CD-flyter for smart automatisering.
• Automatisere testgenerering, commit-analyse og endringssammendrag ved bruk av agenter.
• Koordinere flere agenter for triaging av varsler, generering av svar og levering av DevOps-anbefalinger.
• Bygge sikre og vedlikeholdbare agentbaserte flyter ved bruk av åpne rammeverk.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljø.

Tilpassingsmuligheter for Kurset

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

Dette instruktørledte, live-treningen i Norge (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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å fordype seg dypere i design og utvikling av autonome agenter for praktiske applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for autonome agenter.
• Utforsk virkelige applikasjoner av autonome AI-agenter.
• Design, tren og implementer agenter ved å bruke forsterkende læring.
• Integrer agenter i eksisterende systemer for automatisering og beslutningstaking.
• Ta tak i etiske hensyn og utfordringer ved utplassering av autonome agenter.

Devstral er en åpen kilde rammeverk designet for å bygge og kjøre kodingsagenter som kan interagere med kodebaser, utviklerverktøy og APIer for å øke ingeniørproduktivitet.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå til avanserte ML-ingeniører, utviklerverktøy-teamer og SREs som ønsker å designe, implementere og optimere kodingsagenter ved hjelp av Devstral.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere Devstral for utvikling av kodingsagenter.
• Designe agentbaserte arbeidsflyter for utforskning og modifisering av kodebaser.
• Integre kodingsagenter med utviklerverktøy og APIer.
• Implementere beste praksis for sikker og effektiv agentdeploiement.

Kursformat

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

KursTilpassingsmuligheter

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

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) retter seg mot begynnende fagpersoner som ønsker å forstå hvordan AI-agenter fungerer og bygge sine egne interaktive chatbot-systemer.

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

• Forstå grunnleggende om AI-agenter og deres applikasjoner.
• Utforske prinsippene for behandling av naturlig språk (NLP).
• Utforme en samtalestruktur for en chatbot.
• Utvikle en funksjonell chatbot ved hjelp av Python og relaterte verktøy.
• Distribere chatboten for å interagere med virkelige brukere.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot begynner-nivå profesjonelle som ønsker å forstå og lage enkle AI-agenter til praktiske anvendelser.

Til slutt av denne treningen, vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende konsepter om AI-agenter.
• Identifisere ulike typer AI-agenter og deres anvendelser.
• Designe og implementere enkle AI-agenter for praktiske oppgaver.
• Utforske verktøy og rammer for å bygge AI-agenter.

Dette instruktørledede, live-kurset i Norge (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.

Dette avanserte praktiske seminaret er rettet mot programvareingeniører, arkitekter, tekniske ledere, engineeringledere og leveranseteam som ønsker å forstå hvordan kunstig intelligens kan akselerere hele livssyklusen for programvareleveranse, fra kravanalyse til produksjonsklar kode.

Denne undervisningen med instruktør i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og tekniske profesjonelle på begynner-/ mellomnivå/avansert nivå som ønsker å bruke Microsoft Azure til å bygge, teste og deployere AI-agenter for forretningsapplikasjoner.

Etter endt opplæring vil deltakerne kunne: forstå AI-agentarkitektur på Azure, opprette og konfigurere en fungerende agent, koble agenter til forretningskunnskapskilder, evaluere og forberede agenter for deployering.

Denne kursledede, levende opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareutviklere og DevOps-team som ønsker å bruke OpenAI Codex CLI til å automatisere kodingsoppgaver, gjennomgå kode og kjøre flitrinnsarbeidsflyter fra terminalen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å installere og konfigurere Codex CLI, utføre oppgaver via naturlige språkinstruksjoner, håndtere godkjenningsmoduser og integrere med Git og CI-pipelines.

Denne instruktøren-ledede, direkte opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke GitHub Copilot Agent Mode til å bygge funksjoner autonomt, kjøre tester og håndtere større programmeringsoppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å aktivere Agent Mode, planlegge og iterere innenfor agentløkken, kjøre terminalkommandoer og implementere bedriftsstyring.

Denne instruktørledede, live-undervisningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og ledere som ønsker å bruke Cursor for å bygge funksjoner raskere, refaktorere på tvers av filer og administrere team-wide AI-arbeidsflyter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne navigere med Composer og agentmodus, målrette kode med kontekstbevisst chat, distribuere teamarbeidsområder og integrere Cursor med versjonskontroll.

Dette instruktørledede, direkte opplæringskurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot løsningarkitekter på mellomnivå, AI-ingeniører, utviklere og tekniske produktteam som ønsker å bruke Tencent ADP til å bygge bedriftsAI-agenter med RAG, automatiserte arbeidsflyter og operasjonelle sikringstiltak.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne: designe ADP-baserte agenter, opprette kunnskapspipeliner, orkestrere arbeidsflyter og mønstre for flere agenter, samt anvende produksjonssikringstiltak.

Dette instruktørledede, live kurset på Norge (online eller på plass) retter seg mot utviklere og tekniske fagfolk på begynner-, mellom- eller avansert nivå som ønsker å bruke Google Cloud til å bygge AI-agenter som kan automatisere oppgaver, bruke verktøy og arbeide med forretningsdata.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne: Forklare AI-agentkonsepter, bygge agenter med Vertex AI, koble agenter til eksterne verktøy og data, og drifte agenter for forretningsbrukstilfeller.

Dette instruktørledede, direkteopplæringskurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og DevOps-profesjonelle som ønsker å bruke Hermes Agent for å automatisere utviklingsoppgaver, administrere infrastruktur og bygge vedvarende AI-arbeidsflyter.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne installere og konfigurere Hermes Agent, interagere med den på tvers av flere plattformer, bruke 40+ innebygde verktøy, og distribuere den på ulike backend-løsninger.

Dette instruktørledede, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forretningsbrukere, operasjonsteam og tekniske fagfolk som ønsker å bruke Hermes Agent til å automatisere arbeid, opprette gjenbrukbare AI-drevne prosesser og forbedre teamproduktivitet.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne: Forklare grunnleggende om Hermes Agent, sette opp og bruke kjernefunksjoner, bygge praktiske arbeidsflyter og anvende gode operasjonelle praksisser.

Denne instruktørledede, live opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Hermes Agent til å designe og kjøre sikre lokale AI-arbeidsflyter for kodeassistanse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne: forklare Hermes Agents konsepter, sette opp sikre lokale agent-miljøer, bygge praktiske kodearbeidsflyter og anvende sikkerhets- og styringskontroller.

Dette instruktørledede, live-kurset på Norge (online eller på plass) er rettet mot utviklere og tekniske team som ønsker å bruke Ollama og åpne modeller for å bygge og kjøre private agente AI-løsninger på intern infrastruktur.

Ved slutten av kurset vil deltakerne kunne: installere og konfigurere Ollama, evaluere og kjøre åpne modeller lokalt, lage enkle agente og hentingsbaserte arbeidsflyter, og anvende sikkerhets- og styringskontroller for regulerte miljøer.

Denne instruktørledete, live-opplæringen i <lok> (online eller på stedet) er rettet mot backend-utviklere som ønsker å bygge MCP-kompatible verktøyservrere og integrere dem med agentklienter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne implementere MCP-servrere, koble dem til Claude Code og OpenClaude, veksle mellom transporttyper, og opprettholde et internt verktøysregister.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (nettbasert eller på stedet) er rettet mot AI-profesjonelle på begynner-, mellom- eller avansert nivå som ønsker å bruke MCP til å koble AI-assistenter til eksterne verktøy, data og forretningsjenester.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne: forklare MCP-konsepter, identifisere nøkkelarkitekturkomponenter, sette opp en grunnleggende integrasjon og anvende sikkerhetsbest praksis.

Dette instruktørledede, live-kurset i Norge (online eller på plass) er rettet mot utviklere på nybegynner- til mellomnivå og tekniske team som ønsker å bruke OpenAI-apis til å bygge AI-agenter som kan resonnere, bruke verktøy og fullføre flertrinnoppgaver.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne: designe agentarbeidsflyter, koble verktøy og eksterne data, håndtere kontekst og svar, og teste agenter for forretningsbruk.

Denne instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- / avansert nivåutviklere og tekniske profesjonelle som ønsker å bruke OpenClaw for å bygge og kjøre praktiske AI-agenter som automatiserer arbeid gjennom chat og verktøyintegrasjoner.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne: installere og konfigurere OpenClaw, koble til en LLM-leverandør, bruke og anpasse ferdigheter for automatisering, og anvende grunnleggende sikkerhet og driftsregler.

Dette er et kurs med instruktør, med live undervisning i Norge (online eller på stedet), rettet mot seniorutviklere som ønsker å bruke Pi for å bygge lette, tilpassbare terminal-agentarbeidsflyter.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne installere Pi, utvide det med TypeScript-ferdigheter, tilpasse arbeidsflyter etter teamstandarder og dele utvidelser via npm.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (på nett eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Pi Coding Agent til å generere kode, gjennomgå endringer og strømlinjeforme terminalbaserte utviklingsarbeidsflyter.

Innen slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne: forklare konsepter knyttet til Pi Coding Agent, sette opp og bruke verktøyet effektivt, anvende det på praktiske kodeoppgaver og innføre trygge teamarbeidsflyter.

Denne instruktørledede, live opplæringen i Norge (nettbasert eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Windsurf til å bygge funksjoner gjennom samtaler, utføre terminalarbeidsflyter inne i IDE-en, og refaktorere over kodbasen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne bruke Cascade til navigasjon, utføre terminalkommandoer inne i editoren, utnytte prediktive endringer og tilpasse Windsurf for proprietære staver.