Međunarodni standard
ISO 9001:2015
Sistem menadžmenta kvalitetom i dosledno unapređenje nastave i usluga.
Pogledaj sertifikat
Kurs i obuka – AI agenti – alati, integracije i nadzor
AI agenti – alati, integracije i nadzor je program obuke namenjen sticanju praktičnih znanja u oblasti veštačke inteligencije. Kroz strukturisanu nastavu polaznici upoznaju ključne postupke, alate i ograničenja relevantna za ovu oblast.
Prednosti
Zašto izabrati Akademiju Oxford za kurs AI agenti – alati, integracije i nadzor?
38
Poslovnica
Kurs je dostupan u mreži poslovnica širom Srbije.
Online, grupna i individualna nastava
Izaberite individualnu nastavu, mikro grupu ili standardnu grupu — u poslovnici ili online.
Sertifikat nakon završnog ispita
Nakon uspešno položenog završnog ispita polaznik dobija sertifikat Akademije Oxford kao potvrdu o uspešno završenom kursu.
30k+
Polaznika godišnje
Više od 30.000 polaznika godišnje pohađa kurseve Akademije Oxford.
Mi nudimo kvalitet
Kvalitet potvrđen sertifikatima
Način na koji organizujemo nastavu i čuvamo podatke polaznika proveravaju nezavisna sertifikaciona tela.
Ovi sertifikati potvrđuju kvalitet poslovanja Akademije Oxford. Polaznici po završetku kursa dobijaju sopstveni sertifikat o stečenom znanju.
Upravljanje poverljivošću
ISO/IEC 27001:2022
Sistem upravljanja bezbednošću informacija i zaštita podataka polaznika.
Pogledaj sertifikatKurs je namenjen programerima, sistemskim integratorima i timovima koji razvijaju agentne AI procese. Stečene veštine mogu biti korisne u IT-u, internim alatima, automatizaciji i naprednoj korisničkoj podršci.
Preporučeno prethodno znanje: Osnovno iskustvo sa LLM i API integracijama; Python poželjan.
Tokom nastave polaznik će kroz praktičan rad učiti da:
- agentni sistemi i ograničenja – Alati, planiranje, memorija, radni tok vs agent, granice autonomije.
- pozivanje alata – Strukturisani ulazi/izlazi, validacija šema, API pozivi i obrada neuspeha.
- orkestracija i stanje – Višekoračni tokovi, stanje, iteracije, zastavni uslovi, ljudsko odobrenje.
- integracije i bezbednost – Autentikacija, granice privilegija, prompt injection, upotreba dokumenata.
- nadzor i evaluacija – Trace log, metrike uspeha, trošak, latencija, neuspešne putanje.
- završni agentni scenario – Specifikacija, demo, test slučajevi, procena rizika.
Znanja iz oblasti „AI agenti – alati, integracije i nadzor“ mogu pomoći da se konkretnije pristupi zadacima kao što su izradu agenata koji koriste alate, izvršavaju više koraka i traže ljudsku potvrdu za osetljive radnje. Njihova vrednost je u pravilnom izboru postupka, jasnom dokumentovanju rada i proveri dobijenih rezultata.
Agentima se moraju postaviti granice ovlašćenja, praćenje rada i mogućnost prekida izvršavanja.
Obuka se organizuje kao individualna nastava (1 polaznik) u trajanju od 28 školskih časova, mikro grupa (2–3 polaznika) u trajanju od 28 školskih časova ili standardna grupna nastava (4 i više polaznika) u trajanju od 34 školskih časova.
Nastava se može realizovati uživo u prostorijama Akademije Oxford ili online, prema odabranom modelu. U grupnoj nastavi predviđeno je više vremena za dodatne vežbe, diskusiju i zajedničku proveru rezultata.
Po završetku obuke polaznik će moći da sprovede osnovni radni postupak iz oblasti „AI agenti – alati, integracije i nadzor“, primeni obrađene alate na zadati primer, proveri dobijene rezultate i predstavi praktično rešenje. Nivo samostalnosti zavisi od prethodnog znanja i složenosti konkretnog zadatka.
- Agentni sistemi i ograničenja – Alati, planiranje, memorija, radni tok vs agent, granice autonomije. Praktičan rad: Definisati zadatak koji opravdava agenta.
- Pozivanje alata – Strukturisani ulazi/izlazi, validacija šema, API pozivi i obrada neuspeha. Praktičan rad: Izraditi agenta sa dva kontrolisana alata.
- Orkestracija i stanje – Višekoračni tokovi, stanje, iteracije, zastavni uslovi, ljudsko odobrenje. Praktičan rad: Konstruisati tok sa potvrdom kritične radnje.
- Integracije i bezbednost – Autentikacija, granice privilegija, prompt injection, upotreba dokumenata. Praktičan rad: Testirati maliciozan ulaz i ograničiti pristup alatima.
- Nadzor i evaluacija – Trace log, metrike uspeha, trošak, latencija, neuspešne putanje. Praktičan rad: Analizirati logove i otkloniti nepouzdano ponašanje.
- Završni agentni scenario – Specifikacija, demo, test slučajevi, procena rizika. Praktičan rad: Predati prototip agenta sa kontrolom izvršavanja.
Izaberite oblik nastave koji odgovara vašem načinu učenja. Svaki oblik može da se pohađa u poslovnici ili online.
Individualna nastava
- Broj polaznika
- 1 polaznik
- Trajanje
- 28 školskih časova
- Kako izgleda
- Jedan polaznik i predavač. Početak po dogovoru.
- Nastava
- Uživo Online
Mikro grupa
- Broj polaznika
- 2 do 3 polaznika
- Trajanje
- 28 školskih časova
- Kako izgleda
- Manja grupa. Više prostora za rad i pitanja.
- Nastava
- Uživo Online
Grupa 4+
- Broj polaznika
- 4 i više polaznika
- Trajanje
- 34 školska časa
- Kako izgleda
- Zajednički raspored i vežbe.
- Nastava
- Uživo Online
Uživo u poslovnici
Nastava u prostorijama Akademije Oxford.
Online uživo
Nastava preko interneta, sa predavačem.
Test spremnosti
Da li je kurs AI agenti – alati, integracije i nadzor za vas?
Deset kratkih pitanja o tome koliko već znate i šta želite da postignete — na kraju dobijate preporuku.
Izaberite grad u kome imamo poslovnicu. Ako vašeg mesta nema na spisku, IT kurs možete da pohađate online.
Mesta sa više poslovnica 1
Mesta sa jednom poslovnicom 31
Mesta bez poslovnice — kurs pohađate online 38
- Aleksinac
- Apatin
- Aranđelovac
- Bačka Palanka
- Batajnica
- Bečej
- Borča
- Čukarica
- Donji Milanovac
- Dorćol
- Gornji Milanovac
- Grocka
- Knjaževac
- Kosovska Mitrovica
- Kovin
- Kula
- Lazarevac
- Loznica
- Medveđa
- Negotin
- Palilula
- Petrovac na Mlavi
- Preševo
- Prijepolje
- Prokuplje
- Rakovica
- Senta
- Smederevska Palanka
- Surčin
- Svilajnac
- Šid
- Temerin
- Trstenik
- Tutin
- Velika Plana
- Vlasotince
- Vrbas
- Vrnjačka banja
Nema tog mesta na spisku — kurs možete da pohađate online.
Šta kažu naši polaznici? 🤍
Iskustva polaznika Akademije Oxford
Gordana Petkovic
2025.
Akademijom Oxford sam prezadovoljna u svakom pogledu. Izbor kurseva za pohadanje su izuzetno raznovrsni, a saradnja sa zaposlenim na zavidnom nivou.
Nela Kolev
2025.
Nikakvih zamerki, casovi su jasni. Profesori se zaista zalazu da na najjednostavniji nacin objasne lekcije I jako su korektni
Zeljko Krstic
2024.
Prezadovoljan sam. Sve po dogovoru, profesori su veoma ljubazni, dostupni, casovi su veoma poucni... U svakom slucaju svaka preporuka!
Petar Glisic
2023.
Izuzetno ljubazni, spremni da izadju u susret i da pomognu kako u ucenju tako i u organizaciji vremena.
ana m
2025.
Odlicno iskustvo u Akademiji Oxford, strucnost i ljubaznost zaposlenih i na kraju odlazite bogatiji znanjem.
Česta pitanja
Česta pitanja o kursu AI agenti – alati, integracije i nadzor
Najvažnije informacije pre prijave.
Za kurs se možete prijaviti kontaktiranjem najbliže poslovnice Akademije Oxford. Prilikom prijave možete izabrati individualnu nastavu, mikro grupu ili standardnu grupu, kao i nastavu uživo ili online. Detalji o početku i organizaciji nastave dogovaraju se prilikom prijave.
Preporučeno je sledeće predznanje: Osnovno iskustvo sa LLM i API integracijama; Python poželjan. Nastava obrađuje zadate teme korak po korak, ali ne zamenjuje potrebne preduslove za tehničke kurseve.
Individualna nastava traje 28 školskih časova, mikro grupa (2–3 polaznika) 28 časova, a grupa sa 4 i više polaznika 34 školskih časova. Nastava se održava uživo ili online.
Znanja mogu biti korisna u IT-u, internim alatima, automatizaciji i naprednoj korisničkoj podršci. Primena zavisi od odgovornosti radnog mesta i konkretnih zadataka.
Polaznik uči postupke povezane sa zadacima kao što su izradu agenata koji koriste alate, izvršavaju više koraka i traže ljudsku potvrdu za osetljive radnje. Praktične vežbe omogućavaju da se naučeni koraci odmah isprobaju na primerima.
Da. Svaki modul uključuje praktičnu vežbu, a završna provera usmerena je na demonstraciju usvojenih veština na konkretnom zadatku.
Automatizovani tok prati definisane korake, dok agent može birati naredne akcije na osnovu konteksta, uz postavljena ograničenja.
Agentima se moraju postaviti granice ovlašćenja, praćenje rada i mogućnost prekida izvršavanja. Tokom nastave polaznici uče da proveravaju rezultate i primenjuju osnovne mere zaštite podataka.
Može doprineti razvoju kompetencija relevantnih za IT-u, internim alatima, automatizaciji i naprednoj korisničkoj podršci. Kurs ne garantuje zaposlenje, ali omogućava da polaznik dokumentuje praktično znanje iz konkretne oblasti.
Da. Nakon završene nastave i uspešno položenog završnog praktičnog ispita polaznik dobija sertifikat Akademije Oxford.
Nema pitanja koja odgovaraju pretrazi. Pošaljite nam upit — odgovaramo istog radnog dana.
Prijavite se na kurs
Cilj obuke: Projektovanje i nadzor agenata koji pozivaju alate pod kontrolisanim uslovima. Nastava obuhvata demonstracije, vođene vežbe i praktične zadatke koji se mogu prilagoditi realnim potrebama polaznika.
Da li je potrebno prethodno znanje?
Za praćenje ovog programa preporučuje se: Osnovno iskustvo sa LLM i API integracijama; Python poželjan. Potrebni tehnički alati i nalozi za vežbe definišu se u skladu sa načinom realizacije nastave.
Završni ispit i sertifikat
Po završetku nastave polaznik polaže završni praktični ispit, u okviru kojeg pokazuje primenu obrađenih postupaka. Nakon uspešno položenog završnog ispita dobija sertifikat Akademije Oxford.
Kako se prijaviti za kurs?
Za kurs se možete prijaviti kontaktiranjem najbliže poslovnice Akademije Oxford. Prilikom prijave možete izabrati individualnu nastavu, mikro grupu ili standardnu grupu, kao i nastavu uživo ili online. Detalji o početku i organizaciji nastave dogovaraju se prilikom prijave.
Alati u programu
Na kursu se projektuju AI agenti nad LLM modelima, uz API integracije; poželjan je Python.