1. Dezvoltarea aplicațiilor generative AI în Azure
   • Planificarea și pregătirea soluțiilor AI
   • Selectarea și evaluarea modelelor Microsoft Foundry
   • Dezvoltarea aplicațiilor conversaționale AI
   • Integrarea tool-urilor în aplicații generative AI
   • Optimizarea performanței modelelor AI
   • Implementarea AI responsabil
2. Dezvoltarea agenților AI în Azure
   • Crearea și gestionarea agenților AI
   • Soluții multi-agent
   • Integrarea tool-urilor și serviciilor externe
   • Utilizarea Semantic Kernel și Microsoft Foundry
3. Dezvoltarea soluțiilor NLP în Azure
   • Procesarea limbajului natural
   • Analiza și înțelegerea textului
   • Servicii AI pentru conversații și knowledge extraction
4. Extragerea insight-urilor din date vizuale
   • Computer Vision și analiză multimodală
   • Procesarea imaginilor și documentelor
   • Extracția informațiilor din conținut vizual

1. Implementarea aplicațiilor containerizate în Azure
   • Azure Container Registry
   • Azure Container Apps și AKS
2. Dezvoltarea soluțiilor AI cu Azure Cosmos DB
   • Modelare NoSQL
   • Interogări și integrarea aplicațiilor AI
3. Dezvoltarea soluțiilor AI cu Azure Database for PostgreSQL
   • Utilizarea pgvector
   • Integrarea AI cu PostgreSQL
4. Îmbunătățirea soluțiilor AI cu Azure Managed Redis
   • Caching și streaming
   • Vector search și optimizarea performanței
5. Integrarea serviciilor backend pentru aplicații AI
   • Azure Service Bus și Event Grid
   • Arhitecturi event-driven și messaging
6. Gestionarea securității și configurațiilor aplicațiilor AI
   • Azure Key Vault
   • Gestionarea secretelor și configurațiilor
7. Monitorizarea și troubleshooting-ul aplicațiilor Azure
   • Azure Monitor și observabilitate
   • Diagnosticarea și optimizarea aplicațiilor AI

Operationalizarea modelelor de machine learning (MLOps)

1. Experimentare cu Azure Machine Learning
   • AutoML și MLflow
   • Responsible AI și experiment tracking
2. Optimizarea modelelor ML
   • Hyperparameter tuning
   • Automatizarea experimentelor
3. Automatizarea workflow-urilor ML
   • Azure ML pipelines
   • Programarea și orchestration-ul joburilor
4. Integrarea GitHub Actions în MLOps
   • Automatizarea training-ului și deployment-ului
   • CI/CD pentru machine learning
5. Gestionarea deployment-ului modelelor
   • Environment management
   • Deployment automatizat în producție

Operationalizarea aplicațiilor Generative AI (GenAIOps)

1. Planificarea unei soluții GenAIOps
   • Dezvoltarea aplicațiilor generative AI
   • Fluxuri AI reproducibile și scalabile
2. Gestionarea prompturilor și agenților AI
   • Versionarea prompturilor
   • Prompt engineering și colaborare în GitHub
3. Evaluarea și optimizarea aplicațiilor AI
   • Metrici de performanță și cost
   • Experimente și optimizare continuă
4. Automatizarea evaluărilor AI
   • Microsoft Foundry și GitHub Actions
   • Continuous evaluation workflows
5. Monitorizarea și debugging-ul aplicațiilor AI

• Monitorizare și observabilitate
• Tracing și analiză a comportamentului aplicațiilor AI

1. Implementarea Microsoft 365 Copilot
   • Configurarea prerechizitelor
   • Pregătirea datelor și atribuirea licențelor
   • Extinderea capabilităților Copilot
2. Gestionarea accesului securizat al utilizatorilor
   • Conditional Access și autentificare multifactor (MFA)
   • Politici de securitate și protecția identității
3. Gestionarea rolurilor și permisiunilor
   • Modelul de permisiuni Microsoft 365
   • Delegarea și controlul accesului
4. Implementarea Microsoft 365 Apps for enterprise
   • Metode de deployment
   • Configurarea mediului de lucru
5. Protecția datelor cu Data Loss Prevention (DLP)
   • Definirea și aplicarea politicilor DLP
   • Protejarea informațiilor sensibile
6. Implementarea sensitivity labels
   • Configurarea și publicarea etichetelor
   • Clasificarea și protecția datelor
7. Gestionarea extensibilității Copilot
   • Administrarea agenților Copilot
   • Monitorizarea și integrarea conectorilor

1. Valoarea business a AI generativ
   • Introducere în soluții AI și impactul acestora
   • Identificarea oportunităților de utilizare
2. Crearea valorii prin soluții AI
   • Alinierea AI cu obiectivele de business
   • Prioritizarea investițiilor în AI
3. Transformarea organizației cu AI
   • Strategii de adoptare și scalare
   • Integrarea AI în procesele existente
4. Implementarea responsabilă a AI
   • Principii de AI responsabil
   • Guvernanță, etică și conformitate

1. Valoarea business a AI generativ
   • Introducere în soluții AI și impactul acestora
   • Identificarea oportunităților de utilizare
2. Crearea valorii prin soluții AI
   • Alinierea AI cu obiectivele de business
   • Prioritizarea investițiilor în AI
3. Transformarea organizației cu AI
   • Strategii de adoptare și scalare
   • Integrarea AI în procesele existente
4. Implementarea responsabilă a AI
   • Principii de AI responsabil
   • Guvernanță, etică și conformitate

1. Ce este AI generativ?
   • Introducere în conceptele de generative AI
   • Exemple de utilizare în business
2. Utilizarea Copilot Chat ca asistent AI
   • Funcționalități și capabilități Copilot Chat
   • Automatizarea sarcinilor zilnice
3. Crearea și îmbunătățirea conținutului cu Microsoft 365 Copilot
   • Generarea documentelor în Word
   • Optimizarea conținutului
4. Analiza și vizualizarea datelor cu Copilot
   • Utilizarea Copilot în Excel
   • Generarea de insight-uri și vizualizări
5. Gestionarea întâlnirilor și colaborării
   • Utilizarea Copilot în Teams și Outlook
   • Organizarea și eficientizarea comunicării
6. Integrarea Copilot în fluxurile de business
   • Definirea rolului Copilot în organizație
   • Scenarii practice (propuneri, rapoarte, prezentări executive)

1. Administrarea Microsoft 365 – concepte fundamentale
   • Configurarea serviciilor de bază
   • Administrarea utilizatorilor și accesului
2. Fundamentele securității în Microsoft 365
   • Principii Zero Trust
   • Managementul identității și accesului
   • Protecție împotriva amenințărilor
3. Servicii principale și controale administrative Microsoft 365
   • Microsoft 365 Admin Center
   • Configurarea serviciilor precum Teams, Exchange și SharePoint
4. Protecția și guvernanța datelor în Microsoft 365
   • Protejarea informațiilor sensibile
   • Conformitate și managementul riscurilor
   • Colaborare securizată
5. Introducere în Microsoft 365 Copilot și agenți AI
   • Arhitectură și capabilități
   • Scenarii de utilizare și modele de licențiere
6. Administrarea Microsoft 365 Copilot
   • Configurarea accesului și licențelor
   • Monitorizarea utilizării și adoptării
   • Guvernanța prompturilor
7. Administrarea agenților Copilot
   • Configurarea accesului și permisiunilor
   • Crearea, testarea și publicarea agenților
   • Monitorizarea și managementul ciclului de viață

1. Concepte fundamentale de AI
   • Introducere în inteligența artificială
   • Terminologie și tipuri de aplicații AI
2. Introducere în generative AI și agenți
   • Modele LLM și prompt engineering
   • Rolul agenților AI
3. Concepte de Natural Language Processing (NLP)
   • Analiza textului și înțelegerea semantică
4. Concepte de AI Speech
   • Recunoaștere și sinteză vocală
5. Concepte de Computer Vision
   • Analiza imaginilor și aplicații vizuale
6. Extragerea informațiilor cu AI
   • Procesarea datelor nestructurate
7. Introducere în AI pe Azure
   • Servicii Azure pentru AI
   • Construirea soluțiilor AI în cloud
8. Generative AI și agenți în Azure
   • Utilizarea modelelor AI în Azure
9. Text analysis în Azure
   • Sentiment analysis, entity recognition
10. Speech AI în Azure
    • Servicii de recunoaștere și sinteză
11. Computer Vision în Azure
    • Procesare imagini și modele multimodale
12. Extragerea informațiilor în Azure

• • Analiza documentelor și datelor

1. Introducere în Generative AI pentru testarea software

· Fundamentele Generative AI și concepte esențiale

· Diferențele dintre AI tradițional, Machine Learning, Deep Learning și Generative AI

· Bazele modelelor LLM (Large Language Models)

· Tipuri de modele AI: Foundation Models, Instruction-Tuned Models și Reasoning Models

· Modele multimodale și utilizarea acestora în testare

· Principii de utilizare a Generative AI în procesele de testare software

· Capabilitățile LLM-urilor pentru activitățile de testare

· Utilizarea chatbot-urilor și a aplicațiilor AI în testarea software

2. Prompt Engineering pentru testare software eficientă

· Structura și construirea prompturilor eficiente

· Tehnici esențiale de prompting pentru activități de testare

· Diferențe între System Prompt și User Prompt

· Analiza cerințelor și a scenariilor de testare cu ajutorul AI

· Generarea și implementarea cazurilor de test utilizând Generative AI

· Automatizarea testării de regresie cu suport AI

· Monitorizarea și controlul proceselor de testare folosind AI

· Alegerea tehnicilor potrivite de prompting pentru diferite scenarii

· Evaluarea rezultatelor generate de AI

· Metrici pentru validarea rezultatelor obținute prin Generative AI

· Tehnici iterative pentru rafinarea și optimizarea prompturilor

3. Gestionarea riscurilor asociate Generative AI în testarea software

· Halucinații, erori de raționament și bias-uri în modelele AI

· Identificarea problemelor în rezultatele generate de LLM-uri

· Tehnici pentru reducerea halucinațiilor și îmbunătățirea consistenței rezultatelor

· Riscuri privind securitatea și confidențialitatea datelor

· Vulnerabilități asociate utilizării AI în procesele de testare

· Strategii pentru protecția datelor și creșterea securității

· Impactul consumului energetic și al utilizării AI asupra mediului

· Reglementări, standarde și bune practici relevante pentru AI

4. Infrastructură de testare bazată pe LLM-uri

· Arhitecturi pentru infrastructuri de testare bazate pe AI

· Componente și concepte esențiale ale infrastructurilor LLM-powered

· Introducere în Retrieval-Augmented Generation (RAG)

· Rolul agenților AI în automatizarea proceselor de testare

· Fine-Tuning pentru modele AI utilizate în testare

· Introducere în LLMOps pentru implementarea și administrarea modelelor AI

5. Implementarea Generative AI în organizațiile de testare

· Strategii pentru adoptarea Generative AI în testarea software

· Riscurile utilizării necontrolate a AI (Shadow AI)

· Elemente esențiale ale unei strategii AI pentru testare

· Selectarea modelelor LLM și SLM pentru activități de testare

· Etapele implementării Generative AI în organizații

· Managementul schimbării în contextul adoptării AI

· Competențe și cunoștințe necesare pentru testarea asistată de AI

· Dezvoltarea capabilităților AI în echipele de testare

· Evoluția proceselor de testare în organizațiile AI-enabled