OptaPlanner in Practice - Plan Szkolenia
Ten kurs wykorzystuje praktyczne podejście do nauczania OptaPlanner. Zapewnia uczestnikom narzędzia potrzebne do wykonywania podstawowych funkcji tego narzędzia.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do planisty
- Co to jest OptaPlanner?
- Co to jest problem planowania?
- Use Case i przykłady
Przykład problemu z pakowaniem pojemników
- Oświadczenie o problemie
- Rozmiar problemu
- Schemat modelu domeny
- Główna metoda
- Konfiguracja Solvera
- Implementacja modelu domeny
- Konfiguracja punktacji
Problem komiwojażera (TSP)
- Oświadczenie o problemie
- Rozmiar problemu
- Model domeny
- Główna metoda
- Łańcuch
- Konfiguracja Solvera
- Implementacja modelu domeny
- Konfiguracja punktacji
Konfiguracja planisty
- Przegląd
- Konfiguracja Solvera
- Modeluj swój problem planowania
- Użyj Solvera
Obliczanie punktacji
- Terminologia punktacji
- Wybierz definicję wyniku
- Oblicz wynik
- Triki zwiększające wydajność obliczania wyników
- Ponowne wykorzystanie obliczenia wyniku poza Solverem
Algorytmy optymalizacyjne
- Search Rozmiar przestrzeni w świecie rzeczywistym
- Czy Planner znajduje optymalne rozwiązanie?
- Przegląd architektury
- Przegląd algorytmów optymalizacyjnych
- Jakich algorytmów optymalizacyjnych powinienem używać?
- Faza Solvera
- Przegląd zakresu
- Zakończenie
- SolverEventListener
- Niestandardowa faza rozwiązywania
Przeprowadzka i wybór okolicy
- Przeprowadzka i wprowadzenie do sąsiedztwa
- Ogólne selektory ruchu
- Łączenie wielu MoveSelectorów
- Selektor encji
- Selektor wartości
- Ogólne funkcje selektora
- Niestandardowe ruchy
Heurystyki konstrukcyjne
- Pierwsze dopasowanie
- Najlepiej dopasowana
- Zaawansowany, zachłanny krój
- Najtańsza wstawka
- Żałuję wstawienia
Wyszukiwanie lokalne
- Koncepcje lokalne Search.
- Wspinaczka górska (prosta lokalna Search)
- Tabu Search
- Symulowanego wyżarzania
- Późna akceptacja
- Wspinaczka górska z liczeniem kroków
- Późne symulowane wyżarzanie (eksperymentalne)
- Korzystanie z niestandardowego zakończenia, MoveSelector, EntitySelector, ValueSelector lub Acceptor
Algorytmy ewolucyjne
- Strategie ewolucyjne
- Algorytmy genetyczne
Hiperheurystyka
Dokładne metody
- Brutalna siła
- Najpierw głębokość Search
Benchmarking i tuning
- Znalezienie najlepszej konfiguracji Solvera
- Robię benchmark
- Raport porównawczy
- Statystyki podsumowujące
- Statistics na zbiór danych (wykres i plik CSV)
- Zaawansowane testy porównawcze
Powtarzane planowanie
- Wprowadzenie do planowania powtarzalnego
- Planowanie kopii zapasowych
- Planowanie ciągłe (planowanie okienkowe)
- Planowanie w czasie rzeczywistym (planowanie oparte na zdarzeniach)
Drools
- Krótkie wprowadzenie do Drools
- Zapisywanie funkcji wyniku w Drools
Integracja
- Przegląd
- Pamięć trwała
- SOA i ESB
- Inne środowisko
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
OptaPlanner in Practice - Plan Szkolenia - Booking
OptaPlanner in Practice - Plan Szkolenia - Enquiry
OptaPlanner in Practice - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (3)
Szkolenie na pewno wypełniło niektóre luki w mojej wiedzy, które zostały po przeczytaniu przewodnika użytkownika OptaPlanner. Dało mi szerokie zrozumienie, jak podchodzić do używania OptaPlanner w naszych projektach w przyszłości.
Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Szkolenie - OptaPlanner in Practice
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Przykłady z życia oraz praktyczne podejście do tematu.
Damian Pieronczyk - Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie - OptaPlanner in Practice
Dodatkowe informacje na temat problemów i niedoskonałości narzędzia.
Slawomir Gubala - Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie - OptaPlanner in Practice
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
AI Automation with n8n and LangChain
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i specjalistów IT na wszystkich poziomach umiejętności, którzy chcą zautomatyzować zadania i procesy za pomocą sztucznej inteligencji bez pisania obszernego kodu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Projektować i wdrażać złożone przepływy pracy przy użyciu wizualnego interfejsu programowania n8n.
- Zintegrować możliwości AI z przepływami pracy przy użyciu LangChain.
- Tworzyć niestandardowe chatboty i wirtualnych asystentów dla różnych przypadków użycia.
- Przeprowadzać zaawansowaną analizę i przetwarzanie danych za pomocą agentów AI.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i inżynierów automatyzacji, którzy chcą zrozumieć, jak używać LangChain i interfejsów API do automatyzacji powtarzalnych zadań i przepływów pracy.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy integracji API z LangChain.
- Zautomatyzować powtarzalne przepływy pracy przy użyciu LangChain i Python.
- Wykorzystywać LangChain do łączenia różnych interfejsów API w celu zapewnienia wydajnych procesów biznesowych.
- Tworzyć i automatyzować niestandardowe przepływy pracy przy użyciu interfejsów API i możliwości automatyzacji LangChain.
Building Conversational Agents with LangChain
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat agentów konwersacyjnych i zastosować LangChain do rzeczywistych przypadków użycia.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy LangChain i jego zastosowanie w budowaniu agentów konwersacyjnych.
- Rozwijać i wdrażać agentów konwersacyjnych przy użyciu LangChain.
- Zintegrować agentów konwersacyjnych z interfejsami API i usługami zewnętrznymi.
- Stosować techniki Natural Language Processing (NLP) w celu poprawy wydajności agentów konwersacyjnych.
Building Intelligent Agents with Quark
14 godzinTo prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do inżynierów AI i programistów na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą budować inteligentnych agentów przy użyciu Quark do zadań takich jak automatyzacja procesów, dynamiczne podejmowanie decyzji i optymalizacja przepływu pracy.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć architekturę i możliwości Quark.
- Zaprojektować i wdrożyć inteligentnych agentów przy użyciu Quark do zadań automatyzacji.
- Zintegrować Quark z istniejącymi systemami do przetwarzania danych i podejmowania decyzji.
- Opracować przepływy pracy umożliwiające podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym przy użyciu Quark.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć bezpieczne i wydajne przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu Ollama.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Wdrożyć i skonfigurować Ollama do prywatnego przetwarzania AI.
- Zintegrować modele AI z bezpiecznymi przepływami pracy w przedsiębiorstwie.
- Optymalizować wydajność AI przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych.
- Automatyzować procesy biznesowe za pomocą lokalnych funkcji AI.
- Zapewnienie zgodności z zasadami bezpieczeństwa i zarządzania w przedsiębiorstwie.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrażać, optymalizować i integrować LLM przy użyciu Ollama.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Konfigurować i wdrażać LLM przy użyciu Ollama.
- Optymalizować modele AI pod kątem wydajności i efektywności.
- Wykorzystać akcelerację GPU w celu poprawy szybkości wnioskowania.
- Zintegrować Ollama z przepływami pracy i aplikacjami.
- Monitorowanie i utrzymywanie wydajności modeli AI w czasie.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji i decydentów, którzy chcą zbadać etyczne implikacje rozwoju sztucznej inteligencji i dowiedzieć się, jak stosować wytyczne etyczne podczas tworzenia rozwiązań sztucznej inteligencji z LangChain.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zidentyfikować kluczowe kwestie etyczne w rozwoju AI z LangChain.
- Zrozumieć wpływ sztucznej inteligencji na społeczeństwo i procesy decyzyjne.
- Opracować strategie budowania sprawiedliwych i przejrzystych systemów sztucznej inteligencji.
- Wdrożyć wytyczne dotyczące etycznej sztucznej inteligencji w projektach opartych na LangChain.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów internetowych i projektantów UX, którzy chcą wykorzystać LangChain do tworzenia intuicyjnych i przyjaznych dla użytkownika aplikacji internetowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawowe pojęcia LangChain i jego rolę w zwiększaniu doświadczenia użytkownika w sieci.
- Wdrażać LangChain w aplikacjach internetowych w celu tworzenia dynamicznych i responsywnych interfejsów.
- Zintegrować interfejsy API z aplikacjami internetowymi w celu poprawy interaktywności i zaangażowania użytkowników.
- Optymalizacja doświadczenia użytkownika przy użyciu zaawansowanych funkcji dostosowywania LangChain.
- Analizuj dane o zachowaniu użytkowników, aby dostosować wydajność i doświadczenie aplikacji internetowych.
Fiji: Image Processing for Biotechnology and Toxicology
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych naukowców i specjalistów laboratoryjnych, którzy chcą przetwarzać i analizować obrazy związane z tkankami histologicznymi, komórkami krwi, algami i innymi próbkami biologicznymi.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Poruszać się po interfejsie Fiji i korzystać z podstawowych funkcji ImageJ.
- Wstępnie przetwarzać i ulepszać obrazy naukowe w celu lepszej analizy.
- Analizować obrazy ilościowo, w tym liczenie komórek i pomiar powierzchni.
- Automatyzacja powtarzalnych zadań przy użyciu makr i wtyczek.
- Dostosuj przepływy pracy do konkretnych potrzeb analizy obrazu w badaniach biologicznych.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostroić i dostosować modele sztucznej inteligencji w Ollama w celu zwiększenia wydajności i aplikacji specyficznych dla domeny.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować wydajne środowisko do dostrajania modeli AI na Ollama.
- Przygotować zestawy danych do nadzorowanego dostrajania i uczenia się ze wzmocnieniem.
- Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, dokładności i efektywności.
- Wdrażanie dostosowanych modeli w środowiskach produkcyjnych.
- Ocenianie ulepszeń modeli i zapewnianie solidności.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and software engineers who wish to build AI-powered applications using the LangChain framework.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of LangChain and its components.
- Integrate LangChain with large language models (LLMs) like GPT-4.
- Build modular AI applications using LangChain.
- Troubleshoot common issues in LangChain applications.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów danych i DevOps specjalistów, którzy chcą wykorzystać możliwości LangChain, integrując go z różnymi usługami w chmurze.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zintegrować LangChain z głównymi platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure i Google Cloud.
- Korzystać z interfejsów API i usług opartych na chmurze w celu ulepszenia aplikacji opartych na LangChain.
- Skalowanie i wdrażanie agentów konwersacyjnych w chmurze w celu interakcji w czasie rzeczywistym.
- Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie monitorowania i bezpieczeństwa w środowiskach chmurowych.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać LangChain do zwiększenia swoich możliwości analizy i wizualizacji danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zautomatyzować pobieranie i czyszczenie danych przy użyciu LangChain.
- Przeprowadzać zaawansowaną analizę danych przy użyciu Python i LangChain.
- Tworzyć wizualizacje za pomocą Matplotlib i innych bibliotek Python zintegrowanych z LangChain.
- Wykorzystanie LangChain do generowania wniosków z analizy danych w języku naturalnym.
LangChain Fundamentals
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers and software engineers who wish to learn the core concepts and architecture of LangChain and gain the practical skills for building AI-powered applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Grasp the fundamental principles of LangChain.
- Set up and configure the LangChain environment.
- Understand the architecture and how LangChain interacts with large language models (LLMs).
- Develop simple applications using LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i używać Ollama do uruchamiania modeli AI na swoich lokalnych komputerach.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy Ollama i jego możliwości.
- Skonfigurować Ollama do uruchamiania lokalnych modeli AI.
- Wdrażać i współdziałać z LLM przy użyciu Ollama.
- Optymalizacja wydajności i wykorzystania zasobów dla obciążeń AI.
- Poznanie przypadków użycia dla lokalnych wdrożeń AI w różnych branżach.