Podsumowanie tekstu z użyciem Pythona - Plan Szkolenia

LangGraph to framework do budowania stanowych, wieloaktorowych aplikacji LLM jako komponowalnych grafów z trwałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i optymalizować złożone topologie LangGraph pod kątem szybkości, kosztów i skalowalności.
• Zapewniać niezawodność poprzez retry, timeouty, idempotentność i odzyskiwanie oparte na checkpointach.
• Debugować i śledzić wykonania grafów, inspekcjonować stan i systematycznie odtwarzać problemy produkcyjne.
• Instrumentować grafy za pomocą logów, metryk i śladów, wdrażać do produkcji oraz monitorować SLA i koszty.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

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

Devstral to otwartoźródłowe framework zaprojektowany do tworzenia i uruchamiania agentów kodujących, które mogą współdziałać z bazami kodu, narzędziami deweloperskimi i API w celu zwiększenia produktywności inżynierskiej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów ML na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, zespołów zajmujących się narzędziami deweloperskimi oraz SRE, którzy chcą projektować, implementować i optymalizować agentów kodujących przy użyciu Devstral.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i dostosowywać Devstral do rozwoju agentów kodujących.
• Projektować przepływy pracy agentów do eksploracji i modyfikacji baz kodu.
• Integrować agentów kodujących z narzędziami deweloperskimi i API.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznego i efektywnego wdrażania agentów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać Dask w ekosystemie Pythona do budowania, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przygotować środowisko do rozpoczęcia przetwarzania dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Dask i Pythona.
• Poznać funkcje, biblioteki, narzędzia i API dostępne w Dask.
• Zrozumieć, w jaki sposób Dask przyspiesza przetwarzanie równoległe w Pythonie.
• Nauczyć się skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
• Optymalizować środowisko Dask, aby zachować wysoką wydajność w obsłudze dużych zbiorów danych.

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 (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.

LangGraph to framework do budowania stanowych, wieloagentowych aplikacji LLM jako komponowalnych grafów z trwałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, implementować i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w finansach, z zachowaniem właściwego zarządzania, obserwowalności i zgodności.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować przepływy pracy LangGraph specyficzne dla finansów, zgodne z wymaganiami regulacyjnymi i audytowymi.
• Integrować standardy i ontologie danych finansowych w stan i narzędzia grafu.
• Implementować niezawodność, bezpieczeństwo i kontrolę z udziałem człowieka w kluczowych procesach.
• Wdrażaæ, monitorować i optymalizować systemy LangGraph pod kątem wydajności, kosztów i SLA.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

LangGraph to framework do budowania aplikacji LLM opartych na grafach, które wspierają planowanie, rozgałęzienia, korzystanie z narzędzi, pamięć oraz kontrolowane wykonanie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących programistów, inżynierów promptów oraz praktyków danych, którzy chcą projektować i budować niezawodne, wieloetapowe przepływy pracy LLM przy użyciu LangGraph.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić podstawowe koncepcje LangGraph (węzły, krawędzie, stan) oraz kiedy ich używać.
• Budować łańcuchy promptów, które rozgałęziają się, wywołują narzędzia i utrzymują pamięć.
• Integrować pobieranie danych i zewnętrzne API w przepływach pracy opartych na grafach.
• Testować, debugować i oceniać aplikacje LangGraph pod kątem niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
• Prowadzone laboratoria i omówienie kodu w środowisku sandbox.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące projektowania, testowania i oceny.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

LangGraph umożliwia tworzenie stanowych, wieloagentowych procesów opartych na LLM z precyzyjną kontrolą ścieżek wykonania i trwałości stanu. W ochronie zdrowia te możliwości są kluczowe dla zapewnienia zgodności, interoperacyjności oraz budowania systemów wsparcia decyzyjnego dostosowanych do medycznych procesów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w ochronie zdrowia, uwzględniając wyzwania regulacyjne, etyczne i operacyjne.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować procesy LangGraph specyficzne dla ochrony zdrowia z uwzględnieniem zgodności i możliwości audytu.
• Integrować aplikacje LangGraph z medycznymi ontologiami i standardami (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie niezawodności, możliwości śledzenia i wyjaśnialności w wrażliwych środowiskach.
• Wdrażaæ, monitorować i walidować aplikacje LangGraph w środowiskach produkcyjnych w ochronie zdrowia.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne z rzeczywistymi studiami przypadków.
• Praktyka wdrażania w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

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

LangGraph to framework do budowania stanowych, wieloagentowych aplikacji LLM w formie komponowalnych grafów z trwałym stanem i precyzyjną kontrolą nad wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, implementować i obsługiwać rozwiązania oparte na LangGraph z niezbędnymi kontrolami zgodności, śledzenia i zarządzania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy LangGraph specyficzne dla prawników, zachowując możliwość audytu i zgodność.
• Integrować ontologie prawne i standardy dokumentów w stan i przetwarzanie grafu.
• Implementować zabezpieczenia, zatwierdzenia z udziałem człowieka i śledzone ścieżki decyzyjne.
• Wdrażać, monitorować i utrzymywać usługi LangGraph w produkcji z możliwością obserwacji i kontroli kosztów.

Format Kursu

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

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

LangGraph to framework do tworzenia grafowych przepływów pracy opartych na LLM, które wspierają rozgałęzienia, wykorzystanie narzędzi, pamięć i kontrolowaną egzekucję.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów i zespołów produktowych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą połączyć logikę grafów LangGraph z pętlami agentów LLM, aby budować dynamiczne, kontekstowo świadome aplikacje, takie jak agenci obsługi klienta, drzewa decyzyjne i systemy wyszukiwania informacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy oparte na grafach, które koordynują agentów LLM, narzędzia i pamięć.
• Implementować warunkowe routingi, ponowne próby i zabezpieczenia dla niezawodnej egzekucji.
• Integrować wyszukiwanie, API i strukturalne wyniki w pętle agentów.
• Oceniać, monitorować i wzmacniać zachowanie agentów pod kątem niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywny wykład i moderowana dyskusja.
• Prowadzone laboratoria i przeglądy kodu w środowisku piaskownicy.
• Ćwiczenia projektowe oparte na scenariuszach i recenzje koleżeńskie.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

LangGraph to framework orkiestracji oparty na grafach, który umożliwia warunkowe, wieloetapowe przepływy pracy z wykorzystaniem LLM i narzędzi, idealny do automatyzacji i personalizacji procesów tworzenia treści.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do marketerów, strategów treści i developerów automatyzacji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć dynamiczne, rozgałęzione kampanie e-mailowe i procesy generowania treści z wykorzystaniem LangGraph.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy treści i e-maili oparte na grafach z logiką warunkową.
• Integrować LLM, API i źródła danych w celu automatyzacji personalizacji.
• Zarządzać stanem, pamięcią i kontekstem w wieloetapowych kampaniach.
• Oceniać, monitorować i optymalizować wydajność przepływów pracy i wyniki dostarczania.

Format Kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria wdrażające przepływy pracy e-mail i procesy treści.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące personalizacji, segmentacji i logiki rozgałęzień.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystać Modin do budowania i implementowania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko do rozpoczęcia tworzenia przepływów pracy w Pandas na dużą skalę z wykorzystaniem Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Poznać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Wykonywać operacje w Pandas szybciej z wykorzystaniem Modin.
• Implementować całe API i funkcje Pandas.

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)