Sztuczna inteligencja z Python (Pozostały poziom) - Plan Szkolenia

LangGraph jest ramą do budowy aplikacji z wieloma aktorami o stanie, jako skomponowanych grafów z trwałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych inżynierów platform AI, DevOps dla AI i architektów ML, którzy chcą optymalizować, debugować, monitorować i zarządzać systemami LangGraph w produkcji.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i optymalizować złożone topologie LangGraph pod względem prędkości, kosztów i skalowalności.
• Inżynierować niezawodność za pomocą powtórzeń, timeoutów, idempotencji i odzyskiwania opartego na punktach kontrolnych.
• Debugować i śledzić wykonanie grafów, sprawdzać stan i systematycznie odtwarzać problemy produkcji.
• Instrumentować grafy logami, metrykami i śladami, wdrażać do produkcji i monitorować SLA i koszty.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku labolatorium online.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Dask z ekosystemem Python do tworzenia, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfiguruj środowisko, aby rozpocząć przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Dask i Pythona.
• Zapoznanie się z funkcjami, bibliotekami, narzędziami i interfejsami API dostępnymi w Dask.
• Zrozumienie, w jaki sposób Dask przyspiesza obliczenia równoległe w Pythonie.
• Dowiedz się, jak skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
• Optymalizacja środowiska Dask w celu utrzymania wysokiej wydajności w obsłudze dużych zbiorów danych.

This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

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

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać stos FARM (FastAPI, React i MongoDB) do budowy dynamicznych, wysokowydajnych i skalowalnych aplikacji internetowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe, które integruje FastAPI, React i MongoDB.
• Zrozumieć kluczowe koncepcje, funkcje i korzyści stosu FARM.
• Nauczyć się budowy API REST za pomocą FastAPI.
• Nauczyć się projektowania interaktywnych aplikacji za pomocą React.
• Rozwijać, testować i wdrażać aplikacje (front-end i back-end) za pomocą stosu FARM.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać FastAPI z Python do łatwiejszego i szybszego tworzenia, testowania i wdrażania interfejsów API RESTful.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z wykorzystaniem Python i FastAPI.
• Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
• Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
• Połączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
• Zaimplementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API, korzystając z narzędzi FastAPI.
• Budować obrazy kontenerów i wdrażać API internetowe na serwerze chmurowym.

Szkolenie koncentruje się na praktycznej nauce tworzenia REST API przy użyciu frameworka FastAPI. Uczestnicy poznają kompletny proces budowy aplikacji webowej – od zrozumienia architektury klient-serwer i protokołu HTTP, przez implementację wszystkich operacji CRUD, aż po integrację z bazą danych i zabezpieczenie aplikacji.

Program obejmuje pracę z prostym, przykładowym projektem, który uczestnicy budują krok po kroku. Nauczą się definiować endpointy, walidować dane wejściowe za pomocą Pydantic, obsługiwać błędy oraz zwracać odpowiednie kody statusu HTTP. Poznają dwa podejścia do pracy z bazą danych: bezpośrednie zapytania SQL przez psycopg oraz ORM SQLAlchemy.

Duży nacisk kładziemy na organizację kodu – podział na moduły, separację logiki, oraz dobre praktyki strukturyzacji projektu. Uczestnicy nauczą się również testować swoje API przy użyciu TestClient, pracować z automatycznie generowaną dokumentacją oraz implementować mechanizmy uwierzytelniania i hashowania haseł.

Po szkoleniu uczestnik będzie potrafił samodzielnie zaprojektować i zaimplementować funkcjonalne REST API z połączeniem do bazy danych, zabezpieczone i gotowe do dalszego rozwoju. Otrzyma praktyczną wiedzę pozwalającą na rozpoczęcie pracy jako backend developer w Pythonie.

To ten prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym jest przeznaczone dla badaczy i profesjonalistów laboratoryjnych o poziomie początkującego do średnio zaawansowanego, którzy chcą przetwarzać i analizować obrazy związane z tkankami histologicznymi, komórkami krwi, glonami i innymi próbkami biologicznymi.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przejść przez interfejs Fiji i wykorzystać podstawowe funkcje ImageJ.
• Przetwarzać i poprawiać obrazy naukowe w celu lepszej analizy.
• Analizować obrazy ilościowo, w tym liczenie komórek i pomiar powierzchni.
• Automatyzować powtarzalne zadania za pomocą makr i wtyczek.
• Dostosowywać przepływy pracy do specyficznych potrzeb analizy obrazów w badaniach biologicznych.

LangGraph to ramka służąca do budowy aplikacji LLM o stanie, wieloaktorowych jako kompozycyjnych grafów ze stałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami finansowymi opartymi na LangGraph z właściwą rządząca, obserwowalnością i zgodnością.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować specyficzne dla finansów przepływy pracy LangGraph zgodne z wymaganiami regulacyjnymi i audytowymi.
• Integrować standardy i ontologie danych finansowych do stanu grafu i narzędzi.
• Wdrażać mechanizmy niezawodności, bezpieczeństwa i kontroli człowiek-w-pętli dla krytycznych procesów.
• Wdrażać, monitorować i optymalizować systemy LangGraph pod kątem wydajności, kosztów i SLA.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wieloćwiczeniowe i praktyczne zajęcia.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

LangGraph to framework do budowy aplikacji opartego na grafie modeli językowych dużej skalowości (LLM), które wspierają planowanie, rozgałęzienie, używanie narzędzi, pamięć oraz kontrolowane wykonywanie.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarnie) jest skierowany do początkujących developerów, inżynierów promptów oraz praktyków danych, którzy chcą zaprojektować i zbudować niezawodne, wieloetapowe przepływy pracy modeli językowych dużej skalności z użyciem LangGraph.

Na zakończenie tego kursu uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić podstawowe koncepcje LangGraph (węzły, krawędzie, stan) oraz kiedy ich używać.
• Budować łańcuchy promptów, które rozgałęziają się, wywołują narzędzia oraz utrzymują pamięć.
• Integrować odzyskiwanie i zewnętrzne API z przepływami grafu.
• Testować, debugować i oceniać aplikacje LangGraph pod kątem niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
• Przewodowane laboratoria i przechadzki po kodzie w środowisku piaskownicy.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące projektowania, testowania i oceny.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia.

LangGraph umożliwia stanowe, wieloaktorowe przepływy pracy napędzane przez LLMs z precyzyjną kontrolą ścieżek wykonania i utrzymaniem stanu. W opiece zdrowotnej te możliwości są kluczowe dla zgodności, interoperacyjności i budowy systemów wspomagających podejmowanie decyzji, które są zgodne z medycznymi przepływami pracy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w opiece zdrowotnej, jednocześnie rozwiązując wyzwania związane z regulacjami, etyką i operacjami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować specyficzne dla opieki zdrowotnej przepływy pracy LangGraph z uwzględnieniem zgodności i możliwości audytu.
• Integrować aplikacje LangGraph z medycznymi ontologiami i standardami (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Stosować najlepsze praktyki dla niezawodności, śledzenia i wyjaśniania w wrażliwych środowiskach.
• Wdrażać, monitorować i walidować aplikacje LangGraph w środowiskach produkcyjnych w opiece zdrowotnej.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z przypadkami z życia rzeczywistego.
• Praktyka implementacji w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnień.

LangGraph to ramka do tworzenia stanowych, wieloaktorskich aplikacji LLM jako kompozytornych grafów z trwałym stanem i precyzyjną kontrolą nad wykonywaniem.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów o poziomie zaawansowanym i średnim, którzy chcą projektować, implementować i zarządzać rozwiązaniami prawnymi opartymi na LangGraph z niezbędnymi kontrolami zgodności, śledzenia i zarządzania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować procesy specyficzne dla dziedziny prawnej, które zachowują audytowalność i zgodność.
• Integrować ontologie prawnie i standardy dokumentacji w stanie grafu i przetwarzaniu.
• Implementować barierki, zatwierdzenia przez człowieka w procesie (human-in-the-loop) oraz śledzone ścieżki decyzyjne.
• Wdrażać, monitorować i utrzywać usługi LangGraph w środowisku produkcyjnym z obserwowalnością i kontrolą kosztów.

Format kursu

• Interaktywna prelekcja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praca praktyczna w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami.

LangGraph to framework do tworzenia przepływów pracy o strukturze grafu LLM, który obsługuje rozgałęzianie, użycie narzędzi, pamięć i kontrolowane wykonywanie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów i zespołów produktowych na poziomie średnim, którzy chcą połączyć logikę grafu LangGraph z pętlami agentów LLM, aby tworzyć dynamiczne, świadome kontekstu aplikacje, takie jak agenci wsparcia klienta, drzewa decyzji i systemy odzyskiwania informacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy oparte na grafach, które koordynują agentów LLM, narzędzia i pamięć.
• Wdrażać warunkowe trasowanie, powtórzenia i zapasowe ścieżki dla solidnego wykonywania.
• Integrować odzyskiwanie, API i wyjścia strukturalne w pętle agentów.
• Ocena, monitorowanie i zabezpieczanie zachowania agentów dla niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
• Przewodnikowe laboratoria i przejście przez kod w środowisku sandbox.
• Ćwiczenia projektowe oparte na scenariuszach i przegląd parowy.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.

LangGraph to ramowa struktura oparta na grafie, która umożliwia warunkowe, wielostopniowe przepływy pracy LLM i narzędzi, idealnie nadającą się do automatyzacji i personalizacji potoków treści.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening (online lub stacjonarnie) jest skierowana do marketingowców, strategów treści oraz deweloperów automatyzacji o średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zaimplementować dynamiczne, wieloetapowe kampanie e-mail i potoki generowania treści przy użyciu LangGraph.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Projektować struktury grafowe treści i przepływy e-mail z logiką warunkową.
• Integrować LLM, API i źródła danych do automatycznej personalizacji.
• Zarządzać stanem, pamięcią i kontekstem w wieloetapowych kampaniach.
• Oceniać, monitorować i optymalizować wydajność przepływów pracy i wyniki dostawy.

Format Kursu

• Interaktywne wykłady i grupowe dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne implementujące przepływy e-mail i potoki treści.
• Zadania oparte na scenariuszach dotyczące personalizacji, segmentacji i logiki warunkowej.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Aby zamówić dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.

Mistral Medium 3 to wysokowydajny, wielomodalny model języka opracowany do wdrożenia na poziomie produkcji w środowiskach przedsiębiorstw.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowany jest do AI/ML inżynierów, architektów platform i zespołów MLOps o średnim poziomie zaawansowania do zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć, zoptymalizować i zabezpieczyć Mistral Medium 3 dla przypadków użycia przedsiębiorstw.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć Mistral Medium 3 za pomocą API i opcji samodziewa.
• Zoptymalizować wydajność wnioskowania i koszty.
• Zaimplementować wielomodalne przypadki użycia z Mistral Medium 3.
• Zastosować najlepsze praktyki zabezpieczeń i zgodności dla środowisk przedsiębiorstw.

Format Kursu

• Interaktywna prelekcja i dyskusja.
• Mnóstwo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje Personalizacji Kursu

• Aby poprosić o dostosowanie treningu do indywidualnych potrzeb, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko, aby rozpocząć opracowywanie Pandas przepływów pracy na dużą skalę z Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Szybsze wykonywanie operacji Pandas za pomocą Modin.
• Wdrożenie całego interfejsu API i funkcji Pandas.