Wykrywanie oszustw z użyciem Pythona i TensorFlow - Plan Szkolenia

Ten intensywny, praktyczny kurs obejmuje zaawansowane techniki Pythona, najlepsze praktyki inżynieryjne oraz powszechnie stosowane wzorce projektowe, aby budować łatwe w utrzymaniu, testowalne i wydajne aplikacje w Pythonie. Kurs kładzie nacisk na nowoczesne narzędzia, typowanie, modele współbieżności, wzorce architektoniczne oraz gotowe do wdrożenia przepływy pracy.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą przyjąć profesjonalne praktyki i wzorce dla systemów Pythona na poziomie produkcyjnym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Stosować typowanie, dataclasses i sprawdzanie typów w Pythonie, aby zwiększyć niezawodność kodu.
• Korzystać z wzorców projektowych i zasad architektonicznych do strukturyzowania solidnych aplikacji.
• Poprawnie implementować współbieżność i równoległość przy użyciu asyncio i multiprocessing.
• Tworzyć dobrze przetestowany kod z wykorzystaniem pytest, testowania opartego na właściwościach i potoków CI.
• Profilować, optymalizować i zabezpieczać aplikacje Pythona do produkcji.
• Pakować, dystrybuować i wdrażać projekty Pythona przy użyciu nowoczesnych narzędzi i kontenerów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i krótkie prezentacje.
• Praktyczne laboratoria i ćwiczenia programistyczne każdego dnia.
• Projekt końcowy integrujący wzorce, testowanie i wdrożenie.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie lub skupić się na konkretnym obszarze (dane, web lub infrastruktura), skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

Ten kurs uczy praktycznych technik inżynierskich do projektowania, budowania, testowania i wdrażania agentowych (autonomicznych) systemów przy użyciu Pythona. Obejmuje pętlę agenta, integrację narzędzi, zarządzanie pamięcią i stanem, wzorce orkiestracji, kontrolę bezpieczeństwa oraz aspekty produkcyjne.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, developerów AI oraz inżynierów oprogramowania na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą budować solidne, gotowe do produkcji autonomiczne agenty przy użyciu Pythona.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Projektować i implementować pętlę agenta oraz przepływy decyzyjne.
• Integrować zewnętrzne narzędzia i API w celu rozszerzenia możliwości agenta.
• Implementować architektury pamięci krótko- i długoterminowej dla agentów.
• Koordynować wieloetapowe orkiestracje i kompozycję agentów.
• Stosować najlepsze praktyki dotyczące bezpieczeństwa, kontroli dostępu i obserwowalności dla wdrożonych agentów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne laboratoria budujące agenty przy użyciu Pythona i popularnych SDK.
• Ćwiczenia oparte na projektach, które tworzą prototypy gotowe do wdrożenia.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Kurs wprowadza w praktyczne podejścia do Data Science i AI z wykorzystaniem Pythona — wyposaża profesjonalistów w umiejętności eksploracji danych, budowania modeli uczenia maszynowego oraz wdrażania aplikacji napędzanych AI w kontekstach biznesowych; Obejmuje przepływy pracy CRISP-DM, analizę statystyczną, uczenie nadzorowane i nienadzorowane, głębokie uczenie z Tensorflow, przetwarzanie języka naturalnego, Big Data z Spark oraz opowiadanie historii opartych na danych; Idealny dla początkujących poszukujących certyfikacji z Data Science w Pythonie i szkolenia gotowego na karierę w analityce.

Sztuczna Inteligencja z Pythonem to tworzenie inteligentnych systemów przy użyciu bogatego ekosystemu bibliotek AI i uczenia maszynowego w Pythonie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą projektować, implementować i wdrażać rozwiązania AI przy użyciu Pythona.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Implementować algorytmy AI przy użyciu podstawowych bibliotek AI w Pythonie.
• Pracować z modelami uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i ze wzmocnieniem.
• Integrować rozwiązania AI z istniejącymi aplikacjami i przepływami pracy.
• Oceniać wydajność modeli i optymalizować je pod kątem dokładności i efektywności.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Stosowana sztuczna inteligencja od podstaw w Pythonie wyposaża programistów i analityków danych w podstawowe techniki budowania rozwiązań uczenia maszynowego od zera przy użyciu Pythona. Kurs obejmuje podstawowe zasady nadzorowanego uczenia maszynowego, takie jak klasyfikacja i regresja, nienadzorowane uczenie maszynowe, w tym klasteryzacja i wykrywanie anomalii, oraz zaawansowane architektury sieci neuronowych. Prezentuje sprawdzone metody pracy z bibliotekami scikit-learn, Apache Spark MLlib oraz Jupyter notebooks w celu praktycznego rozwoju AI. Pomaga profesjonalistom wdrażać praktyczne modele uczenia maszynowego, oceniać ograniczenia algorytmów i realizować projekty aplikacyjne służące rozwiązywaniu rzeczywistych problemów.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do programistów Python na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje doświadczenie w rozwoju aplikacji Python przy użyciu AWS Cloud9.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Skonfigurować i dostosować AWS Cloud9 do rozwoju aplikacji Python.
• Zrozumieć interfejs i funkcje IDE AWS Cloud9.
• Pisać, debugować i wdrażać aplikacje Python w AWS Cloud9.
• Współpracować z innymi programistami za pomocą platformy AWS Cloud9.
• Integrować AWS Cloud9 z innymi usługami AWS w celu zaawansowanego wdrażania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat computer vision i poznać możliwości TensorFlow w zakresie tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Wykorzystywać Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Stosować techniki wstępnego przetwarzania obrazów do zadań computer vision.
• Wdrażać modele computer vision do rzeczywistych zastosowań.
• Wykorzystywać transfer learning, aby poprawić wydajność modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona i analityków danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w zakresie analizy i manipulacji danymi przy użyciu Pandas i NumPy.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko programistyczne obejmujące Python, Pandas i NumPy.
• Tworzyć aplikacje do analizy danych przy użyciu Pandas i NumPy.
• Wykonywać zaawansowane operacje porządkowania, sortowania i filtrowania danych.
• Przeprowadzać operacje agregacyjne i analizować dane szeregów czasowych.
• Wizualizować dane za pomocą Matplotlib i innych bibliotek wizualizacyjnych.
• Debugować i optymalizować kod analizy danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne integrujące FastAPI, React i MongoDB.
• Zrozumieć kluczowe koncepcje, funkcje i zalety stosu FARM.
• Nauczyć się tworzyć REST API za pomocą FastAPI.
• Nauczyć się projektować interaktywne aplikacje za pomocą React.
• Tworzyć, testować i wdrażać aplikacje (frontend i backend) przy użyciu stosu FARM.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą używać FastAPI z Pythonem do łatwiejszego i szybszego budowania, testowania i wdrażania RESTful API.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z użyciem Pythona i FastAPI.
• Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
• Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
• Łączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
• Implementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API przy użyciu narzędzi FastAPI.
• Budować obrazy kontenerów i wdrażać web API 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.

Szkolenie obejmuje kluczowe narzędzia wykorzystywane w pracy analitycznej i data science:
NumPy (operacje tablicowe), Pandas (analiza danych tabelarycznych) oraz biblioteki do wizualizacji.
Moduły prowadzą uczestnika od podstaw przetwarzania danych po tworzenie wykresów
i eksploracyjną analizę zbiorów danych (EDA)

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać TensorFlow 2.x do budowania predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych itp.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować TensorFlow 2.x.
• Zrozumieć zalety TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
• Budować modele głębokiego uczenia.
• Zaimplementować zaawansowany klasyfikator obrazów.
• Wdrożyć model głębokiego uczenia w chmurze, na urządzeniach mobilnych i IoT.

Ten kurs zaczyna się od przekazania wiedzy koncepcyjnej na temat sieci neuronowych oraz ogólnie algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia (algorytmy i zastosowania).

Część 1 (40%) tego szkolenia skupia się bardziej na podstawach, ale pomoże Ci w wyborze odpowiedniej technologii: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras itp.

Część 2 (20%) tego szkolenia wprowadza Theano - bibliotekę Pythona, która ułatwia pisanie modeli głębokiego uczenia.

Część 3 (40%) szkolenia będzie w dużej mierze oparta na TensorFlow - API otwartej biblioteki oprogramowania Google do głębokiego uczenia. Przykłady i ćwiczenia praktyczne będą realizowane w TensorFlow.

Grupa docelowa

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą używać TensorFlow w swoich projektach związanych z głębokim uczeniem.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą:

• dobrze rozumieć głębokie sieci neuronowe (DNN), CNN i RNN
• rozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow
• potrafić przeprowadzać zadania instalacyjne / środowiskowe / architektoniczne i konfiguracyjne
• potrafić oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie i monitorowanie
• potrafić implementować zaawansowane procesy produkcyjne, takie jak trenowanie modeli, budowanie grafów i logowanie