Metin, Görüntü ve Konuşmanın Entegrasyonu için Multimodal AI Agents Eğitimi

AutoGen Microsoft'ten geliştirdiği LLM'ler, araçlar, hafıza ve kullanıcı etkileşimi kullanan çoklu arac uygulamaları oluşturmak için bir açık kaynak çerçevedir.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) gelişmiş düzeyde geliştiricilere ve mimarlere yöneliktir. Bu kişiler, AutoGen'ın Python-tabanlı API'lerini, işlev çağrma yeteneklerini ve modüler araç zinciri kullanarak derinlemesine özelleştirilmiş aracları tasarlamak ve dağıtmayı isteyen kişilerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Rolüne özgü mantık ve araç yönlendirmesi ile özelleştirilmiş araclar geliştirebilme.
• Gelişmiş işlev çağrma ve bağlam değiştirme kullanarak dinamik iş akışları oluşturabilme.
• Araca ait ekibler içinde hafıza modülleri ve planlama çerçevelerini uygulama.
• Çoklu arac hatası durumlarını ve uyarlamalı yeniden deneme mekanizmalarını yönetme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Sayısız alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçiren uygulama.

Eğitim Özelizleme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ortamında, Read AI'yi Slack, CRM sistemleri ve Notion gibi platformlara entegre ederek iş akışlarını otomatikleştirmek ve ekip verimliliğini artırmak isteyen orta düzeyden ileri düzey profesyonellere yönelik tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Read AI'yi Slack, Salesforce, Notion ve benzeri araçlarla bağlayacak.
• Toplantı özeti ve eylem ögelerinin platformlar arası otomatik teslimatını sağlayacak.
• CRM sistemleri ve görev panolarıyla Read AI verilerini senkronize edecek.
• Entegrasyon sorunlarını giderleyip ekipe uygun yapılandırmaları optimize edecek.

AgentCore, bellek kalıcılığını, güvenli bir kod yorumlayıcısını ve AI agentlerinin etkileşimli, dinamik ve bağlam bilen deneyimler sunabilmesine olanak sağlayan bir tarayıcı aracı sağlar.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyden ileri düzey teknik uygulayıcılara yönelik olup, uzun vadeli bağlam kalıcılığına sahip, anında hesaplama yapabilen ve doğrudan web UI'ları ile etkileşim kurabilen AI agentleri tasarlayıp dağıtmayı isteyen kişilere hitap eder.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bağlam bilen, durum bilen iş akışları için AgentCore belleğini uygulama.
• Dinamik hesaplamalar ve dönüşümler için güvenli kod yorumlayıcısını kullanma.
• Gerçek zamanlı veri alınması ve kullanıcı arayüzü etkileşimleri için tarayıcı aracıyı entegrasyonu.
• Analiz, müşteri destek ve araştırma kullanım durumları için etkileşimli agentler tasarlamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• AgentCore belleği ve araçlarıyla el ile laboratuvar çalışması.
• Analiz, otomasyon ve müşteri destek senaryolarında durum örnekleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurunuz.

AgentCore Runtime & Gateway, AI aralarını paketleme, dağıtım ve güvenli dış sistemlerle entegre etmek için AWS hizmetleri çiftidir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya iş yerinde), agentry prototiplerini üretimde kullanmak isteyen orta düzey mühendislik ekibleri için AgentCore Runtime'ın dağıtımını ve güvenli bağlantıları ve API entegrasyonlarını sağlayacak Gateway'ı öğrenmeyi amaçlar.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AgentCore Runtime ortamlarını kurma ve araları dağıtım için paketleme.
• Güvenli uç noktalarla Gateway üzerinden agentryleri açmak.
• Sabit sözleşmeler kullanarak dış araçları ve API'leri aralara entegre etmek.
• Üretim işlemi için gözlemleme, günlüğe kaydetme ve kullanım izleme ekipmanı kurmak.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Runtime dağıtımları ve Gateway entegrasyonları için el ile laboratuvarlar.
• Güvenilirlik, güvenlik ve yayılım odaklı uygulamalı egzersizler.

Eğitim Özelizzazione Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bizimle iletişime geçin.

AutoGen Enterprise AI Otomasyonu, AutoGenramework kullanarak karmaşık iş işlemlerini otomatikleştirmek için ölçeklenebilir ve akıllı aracı sistemleri uygulamaya odaklanan bir el ile çalıştırma kursudur.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) AutoGenramework kullanarak çoklu aracimuza mimarilerini işletim sistemi platformlarına ve süreçlerine dağıtan orta seviye ile ileri düzey AI uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda kurs katılımcılarının aşağıdaki becerilere sahip olacaklarını umuyoruz:

• Enterprise iş akışlarını AutoGen ve LLM aracılığıyla tasarlamak ve otomatikleştirmek.
• LangChain ile AutoGen'u entegre ederek gelişmiş orkestrasyon ve bağlam işleme yapmak için.
• Yerelleştirilmiş Otomatizasyon (RAG) kanallarını oluşturup, işletim sistemi verilerini bağlam içi otomasyona bağlamak.
• Slack, Jira ve SharePoint gibi işletim sistemi platformlarıyla aracıları entegre etmek.
• Üretim ortamlarında AutoGen dağıtımlarını ölçeklendirme ve izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

AgentCore, tamamen yönetilen AI agentlerini oluşturmayı, geliştirmeyi ve izlemeyi basitleştirerek ölçekli dağıtım için özel olarak tasarlanmış hizmetler kümesi sağlar.

Bu eğitmen öncülü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), üretim için hazır AI agentleri oluşturmakla ilgilenen başlangıç seviyesinden orta düzeyde uzmanlara yöneliktir.

Eğitim bittikten sonra, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• AgentCore'un AI agent geliştirme için temel yeteneklerini anlama.
• Yönetilen hizmetleri kullanarak basit AI agentleri tasarlamak ve yapılandırmak.
• İş akışlarını entegre etmek için-Agent işlevselliklerini geliştirmek.
• Üretim ortamlarında AI agentlerini dağıtma ve izleme.

Eğitim Formatı

• Tartışmalı ders anlatımı.
• AgentCore hizmetleri ile elden deneyimler.
• Konseptten dağıtıma kadar yönlendirilmiş egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, bize başvurarak ayarlamanız gerekmektedir.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim (Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel)).entry-level uzmanlar için düzenlenmiştir ve CrewAI'nin temellerini keşfetmeyi ve basit çoklu aracılı sistemler oluşturmayı isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekleri:

• CrewAI'nin mimarisi ve tasarım ilkelerini anlamak.
• Bir aracılı ekibinde roller, görevler ve akışları tanımlamak.
• CrewAI framework'ünü kullanarak işbirlikçi iş akışları oluşturmak.
• Temel çoklu aracılı senaryoları oluşturmak, test etmek ve çalıştırma.

AutoGen Studio, kod gerektirmeden LLM tabanlı çoklu-Agent akışların oluşturulmasına ve yönetilmesine olanak sağlayan görsel bir ortamdır.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Agent etkileşimlerini görsel olarak tasarlamak, test etmek ve iyileştirmek için AutoGen Studio'yı kullanmak isteyen basitlev derecelerden orta düzeylere kadar olan iş ve yenilikçilik profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kod gerektirmeden çoklu-Agent akışları oluşturma.
• AutoGen Studio'yı kullanarak Agent rollerini, uyarılarını ve hedeflerini tanımlama.
• Agentler arasındaki mesaj akışlarını görselleştirme ve yönetme.
• Hata işleme ve bağlam iyileştirmeyi-Agent mantığına dahil etme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çoğu egzersiz ve pratik.
• Canlı-lab ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bize ulaşın.

Amazon Bedrock AgentCore, bellek, izleme ve güvenli kimlik yönetimi için entegre destek sağlayan, AI ajansları oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek üzere bir iş yığına hazır çerçeve sunar.

Bu eğitmen katarak yapılan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak), AWS Bedrock AgentCore kullanarak ajanslı AI sistemlerini tasarlamak, güvende tutmak ve işletmek isteyen orta düzeyden ileri düzeyde mühendisler ve mimarlar için amaçlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcıların:

• AgentCore'un mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
• Runtime ve Gateway ile AI ajanslarını dağıtmak ve yönetmek.
• Sürekli bellek ve durumlu etkileşimleri uygulamak.
• Kimlik, izleme ve uyumluluk kontrolünü uygulamak.
• Büyüklükte iş akışları için çoklu ajans sistemlerini tasarlamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• AgentCore ile elden işlenen AWS laboratuvar oturumları.
• Dağıtım ve izleme senaryolarıyla pratik egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.

AgentCore, kuruluşların kurumsal ortamlarda sorumlu bir şekilde yapay zeka代理人在这个角色中表现得不恰当，请允许我继续翻译剩余的部分：

AgentCore, kuruluşların kurumsal ortamlarda sorumlu bir şekilde yapay zeka ajansları dağıtmalarına olanak sağlayan yerleşik kimlik, gözlem ve uyumluluk özellikleri sunar.

Bu eğitmen yönetimiyle canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel site), Amazon Bedrock AgentCore'u kullanarak güvenli, denetlenebilir ve uyumlu yapay zeka ajansı sistemleri tasarlamak ve işletmek isteyen ileri düzey uzmanlar için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Ajanlar için kurumsal kimlik ve yetkilendirme modellerini uygulayabilmek.
• Yapılandırılmış günlüğe kaydetme, metrikler ve izleme ile gözlemi etkinleştirme.
• Regülatör framework'leriyle uyum sağlamak için kontrol birimlerini uygulama.
• Ajan etkinliğini denetleyip güvenli oturum seviyesinde kontrolleri sürdürme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• AWS güvenlik ve izleme araçlarıyla el ile laboratuvarlar.
• Yasa框架在这里显得多余，让我继续翻译并保持内容的连贯性：

  Eğitim Formatı

  • Interaktif ders ve tartışma.
  • AWS güvenlik ve izleme araçlarıyla el ile laboratuvarlar.
  • Kontrol edilen kurumsal ortamlardaki durum çalışması.

  Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

  • Bu eğitimi özelleştirmek için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

AutoGen ile LLM Ajent Sistemleri İnşa Etme, büyük dil modelleri (LLMs) için Microsoft’ün AutoGenramework'ünü kullanarak çoklu ajent sistemleri geliştirmeye odaklanan bir elden deneyim kursudur.

Bu eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim (önline veya yerel olarak), LLMs ve Python ile çoklu ajent sistemlerini tasarlamak, uygulamak ve koordine etmek isteyen orta düzeyli yapay zeka ve otomasyon profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda kurs katılımcıları şunları başarabilecek hale gelecektir:

• AutoGen framework'ü kullanarak çoklu ajent mimarileri tasarlamak.
• Ajent rollerini, yeteneklerini ve koordinasyon davranışlarını yapılandırmak.
• Ajent etkileşimleri için fonksiyon çağrısı ve bellek yönetimi yapmak.
• Gerçek kullanım durumları için Python-tabanlı LLM ajent iş akışlarını inşa etmek ve test etmek.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Hayat Laboratuvar ortamında elden deneyimli uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize başvurunuz.

Bu 1-gün süren atölye, geliştiriciler, veri bilimciler ve AI tutkunları için tasarlanmış olup, AutoGen v0.4 kullanarak ajansal AI sistemlerini anlamayı ve kuvvetlerini kullanmanıza yardımcı olacaktır. 

Elle çalışmalardan ve uygulamalı gösterilerden oluşan bir karışım yoluyla, Large Language Models (LLMs) tarafından desteklenen çok ajanslı uygulamaların nasıl oluşturulacağını, yönetileceğini ve dağıtılacağını öğreneceksiniz. 

Kurs sonunda, AutoGen'in katmanlı mimarisinde sağlam bir temel edineceksiniz, ajanslar arasında asenkron iletişimden ustalaşacaksınız ve ölçeklenebilir ve akıllı LLM driven uygulamalar geliştirmek için gerçek dünya kullanım durumlarını ve en iyi uygulamaları keşfedeceksiniz.

Amazon Bedrock AgentCore, çoklu entite sistemlerini tasarlamak, orkestrasyonunu gerçekleştirmek ve yönetmek için gerekli altyapıyı sağlar. Bu, birçok AI destekli varlık arasında işbirliği, uzmanlaşma ve gelişmiş otomasyon desenlerinin mümkün hale gelmesine olanak tanır.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya siteye özel) ileri düzey uygulayıcılar için tasarlanmıştır; bu kişiler, AgentCore'un orkestrasyon ve yönetimi özelliklerini kullanarak下一代多代理系统使用Amazon Bedrock AgentCore强大的AI和机器学习系统理解能力 分布式系统设计经验 熟悉AWS服务和基于云的架构 受众 系统架构师 AI研究员 企业战略团队 多代理系统的介绍 在AI生态系统中定义多代理系统 核心优势和挑战 企业用例和应用程序 使用AgentCore进行多代理编排 AgentCore编排架构 跨工作流管理多个代理 实践实验室：编排简单的代理交互 协作和通信模型 消息传递和共享内存模式 谈判和任务分配策略 实践实验室：实现代理协作协议 专业化与角色分配 为不同任务设计专业化的代理 平衡自主性与协调 实践实验室：创建特定角色的代理 扩展多代理系统 企业规模下的架构考虑 性能监控和负载均衡 实践实验室：扩展编排的代理系统 治理、安全性和合规性 多代理工作流的可审计性和可观测性 权限管理和安全模型 案例研究：受监管环境中的合规性 多代理AI的未来方向 自主协作趋势 代理集体领域的新兴研究 企业采用的战略影响 总结和下一步 请注意，部分内容无法用土耳其语准确翻译，因此保留了原始语言。

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) hem çevrimiçi hem de face-to-face olarak gerçekleştirilecek olup, Read AI kullanarak toplantı özetlerini kaydetme, ana noktaları çıkarma ve en az manuel çaba ile eylem maddeleri üretme konusunda bilgi sahibi olmak isteyen başlangıç düzeyindeki profesyonellere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Read AI nü büyük platformlar arasında toplantılar için kurma ve yapılandırma.
• Toplantı özetlerini otomatik olarak oluşturma ve eylem maddelerini belirleme.
• Read AI tarafından sağlanan katılım ve tutum analizlerinin yorumlanması.
• Ekibin işbirliği için özetleri etkili bir şekilde paylaşma, düzenleme ve düzenleme.

Bu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan, eğitmen yönetimi altındaki canlı eğitim, uzaktan takım işbirliğini AI destekli akışlar ve Read AI analizleri kullanarak basitleştirmeyi isteyen orta düzeyde profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Read AI kullanarak tam uzaktan takım toplantı akışları tasarlamak.
• Takip etmeyi ve belgelemeyi otomatikleştirmek için toplantı overhead'ünü azaltmak.
• Zamanla uyumlu ve uyuşmaz işbirliği için AI özetlerini kullanmak.
• Read AI bulgularıyla takım katılımını ve sorumluluğunu izlemek.