Uzņēmumu līmeņa mākslīgā intelekta lietojumprogrammu izstrāde un pārvaldība

STUDIJU MODUĻA MĒRĶIS:

Apgūt uzņēmumu līmeņa mākslīgā intelekta (MI) lietojumprogrammu projektēšanas un izstrādes principus, izmantojot lielos valodu modeļus (LLM), papildinātās ģenerēšanas ar informācijas izgūšanu (RAG) tehnoloģijas, MI aģentus un mūsdienīgas programmatūras izstrādes metodes.

Apgūt uzņēmumu līmeņa mākslīgā intelekta lietojumprogrammu testēšanas, drošības, backend izstrādes, izvietošanas, ekspluatācijas, uzturēšanas un nepārtrauktas pilnveides principus, izmantojot mūsdienīgas AI Engineering un DevOps tehnoloģijas.

Enterprise level Lietojumprogrammu izstrāde:

1. Lielo valodu modeļu (LLM) lietojumprogrammu izstrāde

Lielo valodu modeļu (LLM) lietojumprogrammu izstrādes principi, izmantojot mūsdienīgas MI izstrādes pieejas, uzvedņu inženieriju (Prompt Engineering), konteksta inženieriju (Context Engineering), uzvedņu ķēžu izveidi (Prompt Chains), rīku izsaukšanu (Tool Calling) un uzņēmumu līmeņa MI lietojumprogrammu arhitektūras projektēšanu.

2. Strukturētu un uzticamu MI lietojumprogrammu izstrāde

Uzticamu MI sistēmu izstrādes principi, izmantojot strukturētu datu apmaiņu un validāciju, strukturētas izvades veidošanu, JSON shēmu izmantošanu, funkciju izsaukšanu (Function Calling) un MI datu modeļu izstrādi.

3. Uzņēmumu zināšanu sistēmas un RAG arhitektūras

Uzņēmumu zināšanu sistēmu izstrādes principi, izmantojot papildināto ģenerēšanu ar informācijas izgūšanu (Retrieval-Augmented Generation – RAG), dokumentu indeksēšanu, hibrīdo meklēšanu, vektoru datubāzes un zināšanu grafus (GraphRAG).

4. Pielāgotu MI aģentu izstrāde

Pielāgotu MI aģentu projektēšanas un izstrādes principi uzņēmumu vajadzībām, MI aģentu arhitektūras, stāvokļu mašīnas (State Machines), atmiņas mehānismi, rīku izsaukšana (Tool Calling) un integrācija ar ārējām sistēmām (LangGraph, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A)).

5. Daudzaģentu MI sistēmu izstrāde

Daudzaģentu MI sistēmu projektēšanas principi, uzdevumu plānošana, darba sadale, aģentu koordinācija un hierarhisku MI sistēmu izstrāde.

6. Sarežģītu MI aģentu arhitektūras

Moderno MI aģentu arhitektūru principi uzņēmumu lietojumprogrammu izstrādei, padziļinātie MI aģenti (Deep Agents), aģentu izpildes ietvari (Agent Harnesses), ilgstoši MI procesi un dinamiska plānošana.

Ekspluatācija un pārvaldība:

1. Uzņēmumu MI lietojumprogrammu backend izstrāde

Uzņēmumu MI lietojumprogrammu servera puses izstrādes principi, REST API izstrāde, autentifikācija un autorizācija, MI servisu integrācija, datubāzu izmantošana un integrācija ar uzņēmumu informācijas sistēmām.

2. MI darbplūsmu un uzņēmumu procesu orķestrācija

MI darbplūsmu projektēšanas un uzņēmumu procesu automatizācijas principi, uzdevumu plānošana, procesu orkestrācija, kļūdu apstrāde, atkārtota izpilde un procesu uzraudzība.

3. MI lietojumprogrammu testēšana, novērtēšana un novērojamība

MI lietojumprogrammu kvalitātes nodrošināšana, testēšana, rezultātu novērtēšana (Evals), izpildes izsekošana (Tracing), halucināciju analīze un sistēmu monitorings.

4. MI drošība, pārvaldība un atbilstība

MI sistēmu drošības un pārvaldības principi, uzvedņu injekcijas uzbrukumu (Prompt Injection) novēršana, drošības ierobežojumi (Guardrails), lokālo lielo valodu modeļu izmantošana, personas datu aizsardzība un Vispārīgās datu aizsardzības regulas (GDPR) prasību ievērošana.

5. MI lietojumprogrammu veiktspējas un izmaksu optimizācija

MI lietojumprogrammu veiktspējas un ekspluatācijas izmaksu optimizācijas principi, tokenu patēriņa samazināšana, semantiskā kešošana (Semantic Caching), atbilžu kešošana (Response Caching) un konteksta optimizācija.

6. MI lietojumprogrammu izvietošana un ekspluatācija

MI lietojumprogrammu izvietošanas un ekspluatācijas principi, konteinerizācija, daudzservisu lietojumprogrammas, lokāla un mākoņvides izvietošana, konfigurāciju pārvaldība un ekspluatācijas organizēšana.

7. Versiju kontrole un kopdarbs MI projektu izstrādē

Versiju kontroles un komandas darba principi, repozitoriju pārvaldība, zarošanas stratēģijas (Branching), izmaiņu apvienošana (Merge), izmaiņu pārskatīšana (Pull Requests), koda pārskatīšana (Code Review) un projektu dokumentēšana.

8. MI projektu dzīves cikla pārvaldība un nepārtrauktā integrācija un piegāde (CI/CD)

MI projektu dzīves cikla pārvaldības principi, automatizēta testēšana, lietojumprogrammu būvēšana, izvietošana, nepārtrauktā integrācija un piegāde (Continuous Integration/Continuous Delivery – CI/CD), izlaidumu pārvaldība un automatizētas izstrādes darbplūsmas.

Nepieciešams dators ar interneta pieslēgumu, pārlūks Mozilla Firefox, Google Chrome vai Microsoft Edge. Skandas vai mobilais tālrunis ar Android vai iOS operētājsistēmu un Mozilla Firefox vai Google Chrome pārlūku.
Datorā jāvar instalēt un darbināt šādas pakotnes: Python, VS Code, NodeJS, Anaconda
Ļoti ieteicams otrs monitors vai otrs dators. Vēlams mikrofons.   

Vispārējā vidējā izglītība (atestāts par vispārējo vidējo izglītību)