Online AI Agents Training in Norge

Denne instruktørlede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-ingeniører, robotikkutviklere og automatiseringsspesialister som ønsker å utnytte DeepSeek for å bygge intelligente AI-agenter og autonome systemer.

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

• Forstå arkitekturen og evnene til DeepSeek AI-modeller.
• Integrere DeepSeek i AI-agenter for beslutningsprosesser og automatisering.
• Anvende forsterkende læringsmetoder for å trene autonome systemer.
• Distribuerer 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-drevet automatisering kombinerer fleksibiliteten til no-code-plattformer med intelligensen til store språkmodeller og selvstendige agenter for å skape skalerbare, intelligente systemer.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å designe, bygge og optimalisere automatiseringsstrømmer forbedret med AI-beslutningsfunksjon, orkestrasjon og selvutførelse.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe no-code automatiseringsarbeidsflater forbedret med AI-tolkning og svar.
• Bruke prompt-kjeding, webhook-utløsere og API-er til å bygge skalerbare logiske strømmer.
• Opprette intelligente applikasjoner som kobler tjenester og tolker data selvstendig.
• Forstå, designe og distribuere AI-agenter som kan utføre målrettet handlingsplanlegging og -utførelse.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.
• Hånd-på-implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset treningskurs for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.

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.

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 instruktørledede, live-training i Norge (online eller på sted) retter seg mot mellomnivå-finansielle fagfolk, risikoanalytikere og AI-ingeniører som ønsker å utvikle og implementere AI-drevne løsninger for finansiell automatisering og svindeloppgjøring.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI i finansiell automatisering og svindeloppgjøring.
• Bygge AI-modeller for oppdagelse av svindelfullstendige transaksjoner.
• Bruke maskinlæring for risikovurdering i sanntid.
• Implementere 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 (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å implementere AI-drevne helseoppløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI-agenter i helsevesen og diagnostikk.
• Utvikle AI-modeller for medisinsk bildeanalyse og prediktiv diagnostikk.
• Integrere AI med elektroniske pasientjournaler (EHR) og kliniske arbeidsflyter.
• Sikre at de overholder helsevesenets forskrifter og etiske AI-praksiser.

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.

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 instruktørlede, direkte opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå AI-utviklere og automatiseringsspesialister som ønsker å integrere agentiske evner i AI-baserte applikasjoner.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for agentisk AI og autonom beslutningstaking.
• Implementere målstyrte AI-agenter med selvoptimaliseringsmetoder.
• Integrere samarbeid mellom flere agenter for komplisert problemløsning.
• Forbedre AI-menneske interaksjon gjennom tilpasningsdyktige brukeropplevelser.
• Distribuere agentiske 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.

Amazon Bedrock AgentCore gir infrastrukturen for å designe, koordinere og administrere multi-agent-systemer, noe som muliggjør samarbeid, spesialisering og avanserte automatiseringsmønster over flere AI-drevne enheter.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte praktikere som ønsker å designe, implementere og optimalisere neste generasjons multi-agent-systemer ved hjelp av AgentCore's koordinerings- og styringsfunksjoner.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og arkitektene i multi-agent-systemer.
• Designe koordineringsstrategier for agent-samarbeid.
• Implementere kommunikasjons- og forhandlingsprotokoller mellom agenter.
• Implementere skalbar, virksomhetsklare multi-agent-løsninger ved hjelp av AgentCore.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hender-på-laboratorier med AgentCore-kordineringsfunksjoner.
• Saksstudier av virksomhets-multi-agent-applikasjoner.

Kursetilpassingsmuligheter

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

Denne instruktørledede, levende opplæringskurs (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å bygge sikre og overholdende agentarbeidsflyter ved bruk av CrewAI i bedriftsmiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforme sikre og dokumenterbare arbeidsflyter som involverer flere agenter.
• Implementere databeskyttelsesstrategier innen autonome systemer.
• Integrere loggføring, styring og overholdelsesmekanismer.
• Distribuere og overvåke sikre CrewAI-baserte systemer i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede, live-trainingen på Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å utvikle og optimalisere multi-agent systemer ved hjelp av Agentic AI-rammeverk.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for Agentic AI i multi-agent miljøer.
• Utvikle AI-drevne agenter som interagerer autonomt.
• Implementere forsterkende læringsalgoritmer for tilpasningsdyktig AI-oppførsel.
• Optimalisere samarbeid og konkurranse mellom multi-agenter.
• Bruke Agentic AI i robotikk, spillutvikling og automatisering av virksomhetsprosesser.

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.

AgentCore forenkler prosessen med å bygge, forbedre og overvåke fullstendig administrerte AI-agenter ved å tilby en samlet suite av tjenester som er tilpasset for deployering i stor skala.

Denne opplæringskurset, ledet av en instruktør (online eller på sted), er rettet mot praksiser på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å få praktisk erfaring i å lage produksjonsklare AI-agenter med AgentCore.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå de kjernefunksjonene i AgentCore for utvikling av AI-agenter.
• Designe og konfigurere enkle AI-agenter ved hjelp av administrerte tjenester.
• Integere arbeidsflyter for å forbedre agentfunksjonalitet.
• Deployere og overvåke AI-agenter for produksjonsmiljøer.

Kursform

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-on-laboratorier med AgentCore-tjenester.
• Veiledede øvelser fra agentkonsept til deployering.

Tilpassingsalternativer for kurset

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

Denne instruktørledede, live opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-bedrifts- og AI-profesjonelle som ønsker å skape intelligente, domene-spesifikke bedriftsagenter ved hjelp av CrewAI.

Til slutt på denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen til CrewAI og dens relevans i bedriftsbrukstilfeller.
• Opprette bedriftsorienterte agenter ved bruk av roller, verktøy og hukommelse.
• Bygge agentlag som samarbeider for å utføre bedriftsarbeidsflyter.
• Bruke CrewAI i praktiske scenarier som finans, markedsføring og kundestøtte.

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.

AutoGen er et åpen kildekode-rammeverk fra Microsoft for å bygge multi-agent-applikasjoner som bruker LLMs, verktøy, hukommelse og brukerinteraksjoner.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og arkitekter på avansert nivå som ønsker å designe og distribuere dypere tilpassede agenter ved hjelp av AutoGen’s Python-baserte APIer, funksjonskallingsmuligheter og modulære verktøykjeder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle tilpassede agenter med rollespesifikk logikk og verktøyruting.
• Bygge dynamiske arbeidsflyter ved hjelp av avansert funksjonskalling og kontekstskifte.
• Implementere hukommelsesmoduler og planleggingsrammeverk innenfor agentteam.
• Håndtere feiltilstander i flere agenter og adaptive tilbakemeldingsmekanismer.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og øvinger.
• Hånds-på implementering i en live-laboratorie-miljø.

Tilpasningsmuligheter for Kurset

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

AgentCore gir minnepersistens, en sikker kode-tolker, og et nettleserververktøy som lar AI-agenter levere interaktive, dynamiske og kontekstbevisste opplevelser.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot tekniske praktikere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å designe og distribuere AI-agenter som kan beholde langvarig kontekst, utføre beregninger på fly og interagere direkte med nettlesergrensesnitt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementere AgentCore-minne for tilstandsbaserte, kontekstbevisste arbeidsflyter.
• Utnyttet den sikre kode-tolkeren for dynamiske beregninger og transformasjoner.
• Integrete nettleserververktøyet for sanntidsdatainnhenting og UI-interaksjoner.
• Designe interaktive agenter for analytiske, kundestøtte- og forskningsbruksscenarier.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-on laboratorieøvelser med AgentCore-minne og verktøy.
• Tilfellestudier innen analyse, automatisering og kundestøttescenarier.

Kurskustomiseringsalternativer

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

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot spillutviklere på middels nivå og AI-entusiaster som ønsker å integrere AI-agenter i spillapplikasjoner effektivt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI-agenter i moderne spill.
• Utvikle beslutningssystemer ved å bruke beslutningstrær og endelige tilstandsmaskiner.
• Implementer veisøkende algoritmer som A* for navigasjon i spillet.
• Bruk forsterkende læringsteknikker for å skape adaptiv AI-atferd.
• Optimaliser AI-ytelsen for spillmiljøer i sanntid.

Denne instruktørledede, levende opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagfolk som ønsker å skale CrewAI systemer, integrere med bedriftsverktøy og implementere automatiseringsløsninger i produksjonsmiljøer.

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

• Designe skalerbare fleragent-systemer ved hjelp av CrewAI.
• Integere agenter med bedriftsverktøy som Slack, databaser og APIer.
• Implementere overvåking, logging og diagnostikk for agentatferd.
• Implementere, håndtere og skale CrewAI løsninger i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede, live opplæringskurset (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å integrere Grok AI i sin innholdsstrategi og sosialmediearbeidsflyt.

Ved fullføring av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke Grok AI for idegenerering og innholdsproduksjon.
• Optimalisere engasjement i sosiale medier med AI-drevne svar.
• Automatisere planlegging av innlegg og trendanalyse.
• Utnytte AI for personlig målgruppemerking.
• Sikre etisk og effektiv bruk av AI i sosialmediemarkedsføring.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utnytte Agentic AI for beslutningstaking i komplekse forretnings- og tekniske scenarier.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for selvstendig beslutningstaking i AI.
• Utforme og implementere AI-agenter som fungerer med minimalt menneskelig inngrep.
• Integrere Agentic AI i automatiseringsarbeidsflyt og forretningssystemer.
• Optimalisere AI-styrte beslutningsprosesser for effektivitet og skalerbarhet.
• Sikre at overholdelse, sikkerhet og etiske hensyn tas i betraktning 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.

Dette instruktørledede, live-trening i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å designe og implementere tilpassede multi-agent-systemer ved hjelp av CrewAI med komplekse arbeidsflyter, hendelsesutløsere og verktøyintegrasjoner.

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

• Designe og bygge tilpassede AI-agenter med spesialiserte roller og verktøy.
• Implementere komplekse, hendelsesdrevne multi-agent-oppgavesekvenser.
• Integrere eksterne API-er og datapipelines i et CrewAI system.
• Optimalisere koordinering, feilbehandling og utførelseseffektivitet av multi-agent-systemer.

AutoGen Studio er et visuelt miljø for å lage og administrere LLM-baserte multi-agent arbeidsflyter uten å kreve kode.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot begynnende til mellomnivå-bedrifts- og innovasjonsfagfolk som ønsker å bruke AutoGen Studio til å visuelt designe, teste og forfine agentinteraksjoner for intern automatisering eller AI-forsterket produktutvikling.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Lage multi-agent arbeidsflyter ved å bruke et no-code grensesnitt.
• Definere agentroller, prompt og mål ved hjelp av AutoGen Studio.
• Visualisere og administrere meldingsflyter mellom agenter.
• Inkorporere feilhåndtering og kontekstrevisjon i agentlogikk.

Kursformat

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

Tilpassingsmuligheter for kurset

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

Denne instruktørlede, direkte opplæring (online eller på sted) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å tilpasse og integrere Grok AI i virksomhetsarbeidsflater.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og API-egenskapene til Grok AI.
• Tilpasse Grok AI for spesifikke forretningsbehov.
• Integrere Grok AI med virksomhetssystemer og automatiseringsverktøy.
• Optimalisere AI-drevne arbeidsflater for effektivitet og skalerbarhet.
• Sikre sikkerhet, overholdelse og ansvarlig bruk av AI.

AgentCore tilbyr innbygde identitets-, overvåknings- og overholdelsesfunksjoner som gjør at organisasjoner kan distribuere AI-agenter ansvarsfullt i bedriftsmiljøer.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte praktikere som ønsker å designe og drifte sikre, auditerbare og overholdende AI-agent-systemer ved bruk av Amazon Bedrock AgentCore.

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

• Implementere identitets- og tillatelsesmodeller for agenter i bedriftsmiljøer.
• Aktivere overvåkningsfunksjoner gjennom strukturert logging, metrikker og sporingsfunksjoner.
• Anvende overholdelseskontroller for å samsvare med reguleringsrammeverk.
• Auditere agentaktivitet og opprettholde sikre kontrollfunksjoner på sessionsnivå.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hands-on laboratorier med AWS sikkerhets- og overvåkningsverktøy.
• Tilfellestudier i regulerte bedriftsmiljøer.

Tilpassingsmuligheter for kurset

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

Denne undervisningsledete, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å optimalisere fjernteam-samarbeid ved hjelp av AI-pådrivne arbeidsflyter og Read AI-analyser.

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

• Designe fullstendige fjernteam-møtearbeidsflyter ved hjelp av Read AI.
• Automatisere oppfølging og dokumentasjon for å redusere møteoverhead.
• Utnytt AI-sammendrag for både synkrone og asynkrone samarbeidsformer.
• Spore teamengasjement og ansvar gjennom Read AI-insikter.

Denne instruktørledede, levende opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagpersoner som ønsker å integrere Read AI med plattformer som Slack, CRM-systemer og Notion for å automatisere arbeidsflyter og øke teamets effektivitet.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Koble Read AI til Slack, Salesforce, Notion og lignende verktøy.
• Automatisere levering av møtereferater og oppgaver over plattformer.
• Synkronisere Read AI data med CRM-systemer og oppgavelister.
• Feilsøke integrasjonsproblemer og optimalisere konfigurasjoner for teamets behov.

AgentCore Runtime & Gateway er en AWS-tjeneste som parer sammen for å pakke, distribuere og sikre åpning av AI-agenter med strømlinjeformede integrasjoner til eksterne systemer.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-ingeniørteam som ønsker å gå fra agentprototyper til produksjon ved å mestre AgentCore Runtime for distribusjon og Gateway for sikker tilkobling og API-integrasjon.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Starte opp AgentCore Runtime-miljøer og pakke agenter for distribusjon.
• Åpne agenter gjennom Gateway med autentiserte, ratelimiterte endepunkter.
• Integrere eksterne verktøy og API-er i agentarbeidsflyter ved hjelp av stabile kontrakter.
• Innføre observabilitet, logging og bruksovervåking for produksjonsdrift.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hands-on-laboratorier med Runtime-distribusjoner og Gateway-integrasjoner.
• Praktiske øvelser fokusert på pålitelighet, sikkerhet og utrulling.

Tilpassingsalternativer for kurset

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

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-profesjonelle som ønsker å automatisere forretnings- og tekniske arbeidsflyter ved hjelp av CrewAI gjennom reelle bruksområder og verktøyintegrasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og kjerneprinsippene til CrewAI.
• Utforme arbeidsflyter som innebærer flere samarbeidende agenter.
• Integrere CrewAI med APIer, verktøy og eksterne systemer.
• Implementere og koordinere reelle automatiseringsbruksområder.

Denne instruktørledede, levende opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåbedriftsfagfolk som ønsker å utnytte Grok AI for bedriftsanalyse, arbeidsflyt automatisering og økt produktivitet.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå Grok AIs evner og bruksområder i bedrifter.
• Utnytte Grok AI for markedsforskning og konkurranseanalyse.
• Automatisere rutineoppgaver i bedriften ved hjelp av AI-drevne arbeidsflyter.
• Bruke AI-genererte innsikter for strategiske beslutninger.
• Øke teamarbeid og produktivitet med Grok AI.

Denne instruktørledede, live-opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot begynnernivå-profesjonelle som ønsker å forstå og skape enkle AI-agenter for virkelige applikasjoner.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende begreper om AI-agenter.
• Identifisere ulike typer AI-agenter og deres anvendelser.
• Utforme og implementere grunnleggende AI-agenter for praktiske oppgaver.
• Undersøke verktøy og rammeverk for å bygge AI-agenter.

Denne instruktørledede, levende opplæringen i Norge (online eller på sted) er rettet mot begynnernivå-profesjonelle som ønsker å utforske grunnleggende prinsipper i CrewAI og bygge enkle fleragent-systemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og designprinsippene i CrewAI.
• Definere roller, oppgaver og flyt innenfor en gruppe agenter.
• Opprette samarbeidsbaserte arbeidsflyt ved hjelp av CrewAI's rammeverk.
• Bygge, teste og kjøre grunnleggende fleragent-scenarier.

Amazon Bedrock AgentCore er en bedriftsklar rammeverk for å bygge, distribuere og skale AI-agenter med integrert støtte for hukommelse, observabilitet og sikker identitetshåndtering.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- og avanserte ingeniører og arkitekter som ønsker å designe, sikre og operere agentbaserte AI-systemer ved hjelp av AWS Bedrock AgentCore.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene i AgentCore.
• Distribuere og administrere AI-agenter med Runtime og Gateway.
• Implementere vedvarende hukommelse og statelige interaksjoner.
• Tilpasse identitet, observabilitet og compliance-kontroller.
• Designe multi-agent-systemer for bedriftsorienterte arbeidsflyter.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hands-on AWS-labøkter med AgentCore.
• Praktiske øvelser med distribusjons- og overvåkningsscenarioer.

Muligheter for Tilpasning av Kurset

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

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å forstå egenskapene, brukstilfellene og potensielle bruksområdene til Grok AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hva Grok AI er og hvordan det skiller seg fra andre chatbots.
• Utforsk nøkkelfunksjonene og funksjonaliteten til Grok AI.
• Samhandle effektivt med Grok AI for personlig og forretningsmessig bruk.
• Utnytt Grok AI for produktivitet, kreativitet og problemløsning.
• Gjenkjenne de etiske vurderingene og begrensningene til AI chatbots.

Building LLM Agent Systems with AutoGen er en praktisk kurs som fokuserer på å utvikle multi-agent systemer ved hjelp av Microsoft’s AutoGen-rammeverk for store språkmodeller (LLMs).

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot AI- og automatiseringsprofesjonelle på mellomnivå som ønsker å designe, implementere og orkestrere multi-agent systemer ved hjelp av AutoGen med Python og LLMs.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe multi-agent-arkitekturer ved hjelp av AutoGen-rammeverket.
• Konfigurere agentroller, evner og samordningsadferd.
• Bruke funksjonsoppringing og hukommelsesbehandling for agentinteraksjoner.
• Bygge og teste Python-baserte LLM-agentarbeidsflyter for reelle brukstilfeller.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i en live-labmiljø.

Muligheter for tilpasning av kurset

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

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner-profesjonelle som ønsker å lære hvordan man bruker Read AI for å fange møtesammendrag, trekke ut nøkkelinnsikt og generere handlingspunkter med minimal manuell innsats.

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

• Opprette og konfigurere Read AI for møter på de fleste plattformene.
• Automatisk generere møtesammendrag og identifisere handlingspunkter.
• Tolke engasjement og stemningsanalyse som leveres av Read AI.
• Deltagere kan dele, redigere og organisere sammendrag effektivt for team-samarbeid.

Denne 1-dagers workshop, utformet for utviklere, dataforskere og AI-entusiaster, vil hjelpe deg med å forstå og utnytte kraften i agentbaserte AI-systemer ved hjelp av AutoGen v0.4. 

Gjennom en blanding av praktiske øvelser og praktiske demonstrasjoner, vil du lære å bygge, administrere og distribuere multiagentapplikasjoner drevet av Large Language Models (LLMs). 

Ved slutten av kurset vil du få en solid grunnleggende forståelse av AutoGen’s lagdelte arkitektur, mestre asynkron kommunikasjon mellom agenter, og utforske virkelige brukstilfeller og beste praksis for utvikling av skalbare og intelligente LLM-drevne applikasjoner.