Multi-Modal AI Agents: Integrating Text, Image, and Speech Treningskurs

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.

Dette instructorledede, live treningen i Norge (online eller lokal) er rettet mot profesjonelle på mellomtrinn og avansert nivå som ønsker å integrere Read AI med platformer som Slack, CRM-systemer og Notion for å automatisere arbeidsflyter og forbedre teamets effektivitet.

Ved sluttet av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Koble Read AI med Slack, Salesforce, Notion og lignende verktøy.
• Automatisere distribusjonen av møtereferater og handlinger over platformene.
• Synkronisere Read AI-data med CRM-systemer og oppgavelister.
• Løse integrasjonsproblemer og optimalisere konfigurasjoner for teamets behov.

AutoGen for Enterprise AI Automation er en praktisk kurs som fokuserer på å implementere skalerbare, intelligente agentsystemer for å automatisere komplekse bedriftsoperasjoner ved hjelp av AutoGen rammen.Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte AI-profesjonelle som ønsker å innføre multi-agentarkitekturer overfor bedriftsplattformer og prosesser ved hjelp av AutoGen rammen.Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å: * Designe og automatisere bedriftsarbeidsflyter ved hjelp av AutoGen og LLM-agenter. * Integrere AutoGen med LangChain for avansert orkestrasjon og konteksthåndtering. * Bygge RAG-pipelines og koble bedriftsdata for kontekstbasert automatisering. * Koble agenter med bedriftsplattformer som Slack, Jira og SharePoint. * Skalere og overvåke AutoGen-utplasseringer i produksjonsmiljøer.Kursets format * Interaktiv forelesning og diskusjon. * Mange øvelser og praksis. * Praktisk implementering i et levende laboratoriemiljø.Kursets tilpasningsmuligheter * For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to create intelligent, domain-specific business agents using CrewAI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
• Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
• Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
• Apply CrewAI in practical scenarios such as finance, marketing, and customer support.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
• Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
• Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
• Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
• Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
• Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
• Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.

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 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 1-dags workshopen, designet for utviklere, dataforskere og AI-entusiaster, vil hjelpe deg med å forstå og utnytte kraften i agentiske AI-systemer ved hjelp av AutoGen v0.4. 

Gjennom en blanding av praktiske øvelser og demonstrasjoner vil du lære hvordan du bygger, administrerer og distribuerer multi-agent applikasjoner drevet av Large Language Models (LLMs). 

Ved slutten av kurset vil du få et solid grunnlag i AutoGens lagdelte arkitektur, mestre asynkron kommunikasjon mellom agenter, og utforske virkelige bruksområder og beste praksis for å utvikle skalerbare og intelligente LLM-drevne applikasjoner.

Dette instructorledede, live-oppdraget i Norge (online eller på sted) er rettet mot nybegynnere som ønsker å lære hvordan de kan bruke Read AI til å fange opp møtesamendrag, trekke ut nøkkelinnslag og generere handlingspunkter med minimal manuell innsats.

Ved sluttet av dette treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere Read AI for møter på de største plattformene.
• Generere møtesamendrag automatisk og identifisere handlingspunkter.
• Tolke engasjements- og sentimentsanalyse som leveres av Read AI.
• Deltatte, redigerte og organisere samendrag effektivt for teamarbeid.

Denne instruktørledede, live-oppføringen i Norge (onsite eller online) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å forenkle samarbeidet i fjernteams ved hjelp av AI-drevne arbeidsflyter og Read AI analytikk.

Til slutt på denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Designe fullstendige arbeidsflyter for møter i fjernteam ved hjelp av Read AI.
• Automatisere etterfølgende oppgaver og dokumentasjon for å redusere møtestøy.
• Bruk AI-sammanfattningar for både synkront og asynkront samarbeid.
• Følge med i teamets engasjement og ansvarlighet gjennom Read AI-innsikter.

Denne opplæringskurset, som holdes av en instruktør enten online eller på sted (online eller på sted), er rettet mot erfarne fagpersoner som ønsker å bygge sikre og samtykkelige agentarbeidsflyter ved hjelp av CrewAI i bedriftsmiljøer.

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

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