Szkolenia Large Language Models (LLMs) w mazowieckie

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla kierowników wysokiego szczebla, którzy chcą zrozumieć, czym są LLMs, odkryć ich potencjalny wpływ na operacje biznesowe oraz ocenić praktyczne zastosowania narzędzi AI, takich jak ChatGPT, Microsoft Copilot lub Grok do zadań świata rzeczywistego, takich jak tworzenie treści, podsumowywanie danych i wsparcie w podejmowaniu decyzji.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, czym są LLMs i jak działają narzędzia takie jak ChatGPT i Copilot.
• Korzystać z technik promptów, aby uzyskać praktyczne i niezawodne wyniki z LLMs.
• Ocenić rzeczywiste przypadki użycia, takie jak pisanie e-maili, podsumowywanie dokumentów i automatyzacja wydajności.
• Identyfikować możliwości inwestycyjne i strategiczne zastosowania dla adopcji AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów kierownictwa, które chcą zrozumieć strategiczną wartość LLMs i narzędzi AI dla przedsiębiorstw. Uczestnicy badać będą, jak integrować te narzędzia w wysokopoziomowe przepływy pracy, tworzyć lepsze zapytania oraz oceniać możliwości zwiększenia produktywności i zwrotu z inwestycji dzięki wdrożeniu AI.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak działają LLMs i jak narzędzia takie jak ChatGPT i Copilot je stosują.
• Korzystać z interakcji opartych na zapytaniach w celu automatyzacji i przyspieszenia zadań.
• Stosować narzędzia AI w rzeczywistych scenariuszach, takich jak pisanie wiadomości e-mail, podsumowywanie raportów i przeglądanie umów.
• Ocenić strategiczne korzyści, ograniczenia i wnioski dotyczące licencjonowania związane z przyjęciem LLMs.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do AI researcherów, naukowców danych i developerów o średnim i zaawansowanym poziomie zaawansowania, którzy chcą zrozumieć, dopasowywać i wdrażać Large Language Models firmy Meta AI do różnych zastosowań NLP.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i działanie Large Language Models firmy Meta AI.
• Konfigurować i dopasowywać Meta AI LLMs do konkretnych przypadków użycia.
• Wdrażać aplikacje oparte na LLM, takie jak podsumowywanie tekstu, chatboty i analiza sentymentu.
• Optymalizować i wdrażać duże modele językowe wydajnie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie mazowieckie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów AI średniego poziomu, analityków biznesowych i liderów technologicznych, którzy chcą zrozumieć zasady sztucznej inteligencji generatywnej oraz zastosowania LLMs w biznesowych środowiskach. Uczestnicy nauczą się o transformatorach, inżynierii promptów oraz etycznych aspektach wdrażania tych modeli w rzeczywistych rozwiązaniach.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji generatywnej i dużych modeli językowych.
• Wdrożyć i dostroić LLMs dla specyficznych aplikacji biznesowych.
• Zastosować techniki inżynierii promptów dla optymalnych wyników modeli.
• Rozpoznać etyczne aspekty i zarządzać ryzykiem wdrożenia LLM.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów AI i etyków, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oraz decydentów i interesariuszy, którzy chcą zrozumieć i poruszać się po etycznym krajobrazie LLM.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Identyfikować kwestie etyczne i wyzwania związane z LLM.
• Stosować ramy i zasady etyczne do wdrażania LLM.
• Ocenić społeczny wpływ LLM i złagodzić potencjalne ryzyko.
• Opracować strategie odpowiedzialnego rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych praktyków NLP i naukowców zajmujących się danymi, twórców treści i tłumaczy oraz globalnych firm, które chcą korzystać z LLM do tłumaczenia języków i tworzenia treści wielojęzycznych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady międzyjęzykowego uczenia się i tłumaczenia za pomocą LLM.
• Wdrożyć LLM do tłumaczenia treści między różnymi językami.
• Tworzyć i zarządzać wielojęzycznymi zestawami danych do szkolenia LLM.
• Opracować strategie utrzymania spójności i jakości tłumaczeń.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków finansowych średniego szczebla, analityków danych i specjalistów inwestycyjnych, którzy chcą wykorzystać LLM do analizy i prognozowania rynków finansowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zastosowanie LLM w analizie rynków finansowych.
• Wykorzystywać LLM do przetwarzania wiadomości, raportów i danych finansowych w celu uzyskania wglądu w rynek.
• Opracowywać modele predykcyjne dla cen akcji, trendów rynkowych i wskaźników ekonomicznych.
• Zintegrować spostrzeżenia LLM z procesami podejmowania decyzji inwestycyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych naukowców i badaczy środowiska, analityków danych oraz decydentów i rzeczników środowiska, którzy chcą korzystać z LLM do modelowania i analizy środowiska.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zastosowanie LLM w nauce o środowisku.
• Wykorzystać LLM do analizy i modelowania danych środowiskowych.
• Interpretować wyniki LLM do oceny wpływu na środowisko.
• Skutecznie komunikować wyniki w celu informowania o polityce i działaniach na rzecz ochrony środowiska.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów VR i AR, projektantów gier i inżynierów AI, którzy chcą włączyć LLM do aplikacji VR i AR, aby tworzyć bardziej angażujące i responsywne środowiska.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę LLM w tworzeniu wciągających doświadczeń VR i AR.
• Rozwijać aplikacje VR i AR, które wykorzystują LLM do interaktywnych dialogów i tworzenia treści.
• Zintegrować LLM z narzędziami programistycznymi VR i AR w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników.
• Stosowanie najlepszych praktyk w zakresie projektowania narracji i interakcji opartych na sztucznej inteligencji w przestrzeniach wirtualnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi na średnim poziomie, inżynierów uczenia maszynowego i programistów, którzy chcą zastosować Large Language Models (LLMs) do danych multimodalnych dla zaawansowanych aplikacji AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady multimodalnego uczenia się za pomocą LLM.
• Wdrożyć LLM do przetwarzania i analizowania danych tekstowych, graficznych i dźwiękowych.
• Rozwijać aplikacje, które wykorzystują mocne strony multimodalnej integracji danych.
• Oceniać wydajność multimodalnych systemów LLM.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać LLM do ulepszenia środków cyberbezpieczeństwa i analizy zagrożeń.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę LLM w cyberbezpieczeństwie.
• Wdrożyć LLM do wykrywania i analizy zagrożeń.
• Wykorzystywać LLM do automatyzacji i reagowania na zagrożenia.
• Zintegrować LLM z istniejącą infrastrukturą bezpieczeństwa.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych i analityków biznesowych, którzy chcą wykorzystać duże modele językowe (LLM) do prognozowania trendów i zachowań w różnych branżach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy LLM i ich rolę w analityce predykcyjnej.
• Wdrożyć LLM do analizy i prognozowania danych w różnych branżach.
• Ocenić skuteczność modeli predykcyjnych wykorzystujących LLM.
• Zintegrować LLM z istniejącymi potokami przetwarzania danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do data scientistów średniego poziomu, którzy chcą zdobyć wszechstronne zrozumienie i praktyczne umiejętności w dziedzinie zarówno Wielkich Modeli Językowych (LLMs), jak i Uczącego się przez Wzmocnienie (RL).

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć składniki i funkcjonalności modeli transformer.
• Optymalizować i dostosowywać LLMs do konkretnych zadań i aplikacji.
• Zrozumieć podstawowe zasady i metodyki uczenia się przez wzmocnienie.
• Nauczyć się, jak techniki uczenia się przez wzmocnienie mogą poprawiać wydajność LLMs.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do osób o średnim poziomie zaawansowania w dziedzinie tworzenia treści, marketingu oraz technologii edukacyjnych, które chcą wykorzystać potencjał modeli językowych (LLMs) do generowania wysokiej jakości, zróżnicowanej i angażującej zawartości w różnych dziedzinach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Rozumieć możliwości modeli językowych i ich zastosowanie w tworzeniu treści.
• Konfigurować i używać modeli językowych do generowania różnych rodzajów treści.
• Zastosować najlepsze praktyki w zakresie tworzenia zapytań i dostrajania modeli językowych, aby uzyskać pożądane wyniki.
• Oceniać jakość treści wygenerowanej przez sztuczną inteligencję i dostosowywać ją do konkretnych odbiorców.
• Zbadać zaawansowane techniki tworzenia kreacyjnej i multimodalnej zawartości z użyciem modeli językowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do nauczycieli, profesjonalistów z dziedziny EdTech oraz badaczy o różnym poziomie doświadczenia i umiejętności, którzy chcą wykorzystać duże modele językowe (LLMs) do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i możliwości dużych modeli językowych.
• Wykryć możliwości spersonalizowania zawartości edukacyjnej za pomocą dużych modeli językowych.
• Projektować adaptywne platformy uczenia się, które wykorzystują duże modele językowe do spersonalizowania treści.
• Wdrażać strategie oparte na dużych modelach językowych w celu zwiększenia zaangażowania uczniów i osiągnięć naukowych.
• Ocenić skuteczność dużych modeli językowych w edukacji i podejmować decyzje oparte na danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w mazowieckie, jest skierowane do praktyków ML i developerów AI na poziomie średnim, którzy chcą dostosowywać i wdrażać modele o otwartych wagach, takie jak LLaMA, Mistral i Qwen dla konkretnych zastosowań biznesowych lub wewnętrznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ekosystem i różnice między otwartymi źródłami modeli LLM.
• Przygotować zestawy danych i konfiguracje do dostosowywania dla modeli, takich jak LLaMA, Mistral i Qwen.
• Wykonujeć procesy dostosowywania za pomocą Hugging Face Transformers i PEFT.
• Ocenić, zapisać i wdrożyć dostosowane modele w bezpiecznych środowiskach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średniozaawansowanych programistów oraz naukowców danych, którzy chcą wdrożyć LLMs w systemach rozpoznawania i syntezy mowy.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Rozumieć rolę LLMs w technologiach mowy.
• Wdrożyć LLMs dla precyzyjnego rozpoznawania mowy i naturalnie brzmiącej syntezy mowy.
• Integrować LLMs z silnikami rozpoznawania mowy i syntezatorami mowy.
• Ocenić i poprawić wydajność systemów mowy przy użyciu LLMs.
• Być na bieżąco z aktualnymi trendami i przyszłymi kierunkami rozwoju technologii mowy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych profesjonalistów ds. obsługi klienta i IT, którzy chcą wdrożyć duże modele językowe (LLMs), aby tworzyć odpowiedzialne i inteligentne chatboty obsługi klienta.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy i architekturę dużych modeli językowych (LLMs).
• Projektować i integrować LLMs w systemy obsługi klienta.
• Poprawiać odpowiedzialność i doświadczenie użytkownika z chatbotami.
• Rozwiązywać etyczne zagadnienia i zapewniać zgodność z standardami branżowymi.
• Wdrażać i utrzymywać chatbota oparta na LLMs do zastosowań w rzeczywistym świecie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla data scientistów i inżynierów AI na poziomie średnim, którzy chcą doskonalić duże modele językowe w sposób bardziej ekonomiczny i efektywny, wykorzystując metody takie jak LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię za podejściami do efektywnego parametru fine-tuning.
• Wdrożyć LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning za pomocą Hugging Face PEFT.
• Porównać wydajność i koszty związane z metodami PEFT w porównaniu do pełnego fine-tuning.
• Wdrożyć i skalować doskonalone modele językowe z mniejszymi wymaganiami obliczeniowymi i miejsca na dysku.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w mazowieckie, jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, deweloperów AI oraz naukowców danych na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się używania QLoRA do efektywnego dopasowywania dużych modeli do określonych zadań i dostosowań.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię stojącą za QLoRA i technikami kwantyzacji dla modeli językowych (LLMs).
• Wdrożyć QLoRA w procesie dopasowywania dużych modeli językowych do zastosowań specjalistycznych.
• Optymalizować wydajność dopasowywania przy ograniczonych zasobach obliczeniowych za pomocą kwantyzacji.
• Efektywnie wdrażać i oceniać dopasowane modele w rzeczywistych zastosowaniach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów zajmujących się danymi i marketingiem na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować LLMs do analizy i interpretacji publicznego nastroju na podstawie różnych źródeł tekstowych, takich jak posty na mediach społecznościowych, recenzje produktów i opinie klientów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady analizy nastroju i jej zastosowanie za pomocą LLMs.
• Przetworzyć i przygotować zestawy danych do analizy nastroju.
• Trenować i dostosowywać LLMs, aby dokładnie odzwierciedlały nastroje w tekście.
• Analizować nastroje w czasie rzeczywistym z mediów społecznościowych i innych źródeł tekstowych.
• Integrować wyniki analizy nastroju z biznesowymi strategiami i procesami podejmowania decyzji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów o poziomie średnim oraz technicznych pisarzy, którzy chcą wykorzystać LLMs do usprawnienia swojego przepływu pracy z kodowaniem oraz tworzenia szczegółowej i kompleksowej dokumentacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę LLMs w automatyzowaniu generowania kodu i dokumentacji oprogramowania.
• Wykorzystywać LLMs do tworzenia precyzyjnych i wydajnych fragmentów kodu oraz dokumentacji.
• Integrować LLMs w swoje procesy rozwoju oprogramowania dla zwiększonej produktywności.
• Utracić wysokie standardy dokumentacji za pomocą automatycznych narzędzi.
• Rozwiązać etyczne zagadnienia oraz najlepsze praktyki dotyczące stosowania AI w rozwoju oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora online lub stacjonarnie jest skierowane do profesjonalistów biznesowych oraz analityków danych na poziomie średnim, którzy chcą wykorzystać potencjał dużych modeli językowych (LLMs) do pozyskiwania wniosków biznesowych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy i zastosowania dużych modeli językowych w kontekście business intelligence.
• Stosować LLMs do analizy dużych zbiorów danych i wyciągania znaczącego wniosków.
• Wprowadzać analizę napędzaną przez LLMs do procesów podejmowania strategicznych decyzji biznesowych.
• Ocenić etyczne rozważania i najlepsze praktyki dotyczące wykorzystywania dużych modeli językowych w biznesie.
• Antycypować przyszłe trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji i przygotować się do ewoluującego krajobrazu business intelligence.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą opanować LlamaIndex w celu opracowywania innowacyjnych aplikacji opartych na LLM.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfigurować i konfigurować LlamaIndex do użytku z LLM.
• Indeksować i wyszukiwać niestandardowe zestawy danych za pomocą LlamaIndex w celu zwiększenia funkcjonalności LLM.
• Projektować i rozwijać zaawansowane aplikacje wykorzystujące LlamaIndex i LLM.
• Zrozumienie i stosowanie najlepszych praktyk w pracy z LLM i LlamaIndex.
• Poruszanie kwestii etycznych związanych z wdrażaniem aplikacji opartych na LLM.

Ollama to platforma do uruchamiania dużych modeli językowych i multimodalnych lokalnie, wspierająca zarządzanie i odpowiedzialne praktyki AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów o poziomie zaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć sprawiedliwość, przejrzystość i odpowiedzialność w aplikacjach napędzanych przez Ollama.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować zasady odpowiedzialnego AI w wdrożeniach Ollama.
• Wdrożyć strategie filtrowania zawartości i redukcji uprzedzeń.
• Projektować przepływy zarządzania dla wyalignowania AI i sprawdzalności.
• Ustanowić ramy monitorowania i raportowania dla zgodności.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Laboratoria projektowania przepływów zarządzania.
• Studia przypadków i ćwiczenia skupione na zgodności.

Opcje dostosowania kursu

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, specjalistów od uczenia maszynowego oraz naukowców danych, którzy chcą wykorzystać LlamaIndex do poprawy możliwości modeli AI, czyniąc je bardziej dokładnymi i niezawodnymi w różnych zastosowaniach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i składniki LlamaIndex.
• Pobierać i strukturować dane do użycia z LLMs.
• Wdrażać uzupełnianie kontekstu w celu poprawy wydajności modeli AI.
• Integrować LlamaIndex z istniejącymi systemami i przepływami pracy AI.

Ollama to platforma, która pozwala uruchamiać duże modele językowe i multimodalne lokalnie, wspierając przy tym strategie bezpiecznego wdrażania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnim, którzy chcą wdrażać Ollama z silnymi środkami ochrony prywatności danych i zgodności z regulacjami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Bezpiecznie wdrażać Ollama w zkonteneryzowanych i lokalnych środowiskach.
• Zastosować techniki różnicowania prywatności w celu ochrony wrażliwych danych.
• Wdrożyć praktyki bezpiecznego logowania, monitorowania i audytu.
• Wykonywać kontrolę dostępu do danych zgodnie z wymaganiami zgodności.

Format szkolenia

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Laboratoria praktyczne z wzorami bezpiecznego wdrażania.
• Przypadki studyjne i ćwiczenia praktyczne skupione na zgodności.

Opcje dostosowania kursu

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

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wykorzystać moc szybkiej inżynierii i uczenia się kilku ujęć, aby zoptymalizować wydajność LLM w rzeczywistych zastosowaniach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady inżynierii podpowiedzi i uczenia się kilku strzałów.
• Projektować skuteczne podpowiedzi dla różnych zadań NLP.
• Wykorzystywać techniki "few-shot" do adaptacji LLM przy minimalnej ilości danych.
• Optymalizować wydajność LLM pod kątem praktycznych zastosowań.

Ollama to platforma, która pozwala uruchamiać duże modele językowe i multimodalne lokalnie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla praktyków na poziomie średnim, którzy chcą opanować techniki inżynierii wyzwalaczy, aby optymalizować wyniki Ollama.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować skuteczne wyzwalacze dla różnorodnych przypadków użycia.
• Zastosować techniki, takie jak przygotowanie i strukturyzowanie myśli w łańcuchu.
• Wdrażać szablony wyzwalaczy i strategie zarządzania kontekstem.
• Budować wieloetapowe pipeline wyzwalaczy dla złożonych procesów pracy.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne ćwiczenia z projektowaniem wyzwalaczy.
• Praktyczna implementacja w środowisku labora- torium na żywo.

Opcje dostosowania kursu

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

LangGraph to framework do tworzenia aplikacji LLM z wieloma aktorami i stanami, które mogą być tworzone jako złożone grafy z persystencyjnym stanem i precyjnym sterowaniem wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i obsługiwać rozwiązania oparte na LangGraph w dziedzinie prawa z odpowiednimi środkami zgodności, śledzenia i zarządzania.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować specjalistyczne dla prawa przepływy pracy w LangGraph, które zachowują możliwość audytu i zgodność.
• Integrować ontologie prawnicze i standardy dokumentów do stanu grafu i przetwarzania.
• Wdrażać ograniczenia, zatwierdzania z udziałem człowieka i śledzalne ścieżki decyzji.
• Wdrażać, monitorować i utrzymywać usługi LangGraph w produkcji z obserwabilnością i kontrolą kosztów.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania.

Ollama jest platformą do uruchamiania dużych modeli językowych i multimodalnych lokalnie i w dużą skalę.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą skalować wdrożenia Ollamy w środowiskach wieloużytkownikowych, o wysokiej przepustowości i efektywnych kosztowo.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować Ollamę dla wieloużytkowników i rozproszonych obciążeń.
• Optymalizować alokację zasobów GPU i CPU.
• Wdrażać strategie automaicznej skalowalności, grupowania i redukcji opóźnień.
• Monitorować i optymalizować infrastrukturę pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne laboratoria wdrażania i skalowania.
• Praktyczne ćwiczenia optymalizacyjne w żywych środowiskach.

Opcje dostosowania kursu

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

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.

Ollama to platforma, która umożliwia uruchamianie i dostrajanie dużych modeli językowych i multimodalnych lokalnie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów ML, badaczy AI i producentów, którzy chcą budować i wdrażać aplikacje multimodalne z Ollama.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i uruchamiać modele multimodalne z Ollama.
• Integrować wejścia tekstowe, obrazowe i dźwiękowe dla aplikacji rzeczywistych.
• Budować systemy rozumienia dokumentów i wizualnych systemów odpowiedzi na pytania.
• Rozwijanie multimodalnych agentów zdolnych do rozumowania w różnych modalnościach.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyka z prawdziwymi zbiormi multimodalnymi.
• Wdrożenie na żywo pipeline multimodalnych za pomocą Ollama.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ustalić.

Zaawansowane diagnostykowanie i ocena modeli Ollama jest kursem skierowanym na diagnostykowanie, testowanie i pomiar zachowania modeli podczas uruchamiania lokalnych lub prywatnych wdrożeń Ollama.

To prowadzony przez instruktora, żywe szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane do zaawansowanych inżynierów AI, profesjonalistów ML Ops oraz praktyków QA, którzy chcą zapewnić niezawodność, wierność oraz gotowość operacyjną modeli Ollama w środowisku produkcyjnym.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykonywać systematyczne diagnostykowanie modeli hostowanych przez Ollama i powtarzalne reprodukowanie trybów awarii.
• Projektować i wykonywać odporne na awarie linie oceny z metrykami ilościowymi i jakościowymi.
• Wdrażać obserwowalność (logi, ślady, metryki) w celu monitorowania stanu zdrowia modeli i ich drifta.
• Automatyzować testowanie, walidację i sprawdzanie regresji w ramach integrowanych z CI/CD procesów.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria i ćwiczenia diagnostyczne z użyciem wdrożeń Ollama.
• Studia przypadków, grupowe sesje rozwiązywania problemów oraz warsztaty automatyzacji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowany kurs szkoleniowy, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

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 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.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosowywać i personalizować modele AI na Ollama w celu poprawy wydajności i aplikacji specyficznych dla danego dziedziny.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawić efektywne środowisko do dostosowywania modeli AI na Ollama.
• Przygotować zestawy danych do nadzorowanego dostosowywania i uczenia wzmacniającego.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, dokładności i efektywności.
• Wdrożyć spersonalizowane modele w środowiskach produkcyjnych.
• Ocenić poprawy modeli i zapewnić ich niezawodność.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą dowiedzieć się, jak korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji z LLM do różnych zadań i dziedzin.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Wyjaśnij, czym jest generatywna sztuczna inteligencja i jak działa. Opisać architekturę transformatora, która zasila mechanizmy LLM. Wykorzystanie empirycznych praw skalowania do optymalizacji mechanizmów LLM pod kątem różnych zadań i ograniczeń. Zastosuj najnowocześniejsze narzędzia i metody do trenowania, dostrajania i wdrażania mechanizmów LLM. Omówienie szans i zagrożeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją dla społeczeństwa i biznesu.

LLMs i autonomiczne ramy agentów, takie jak AutoGen i CrewAI, redefiniują sposób, w jaki zespoły DevOps automatyzują zadania, takie jak śledzenie zmian, generowanie testów i klasyfikacja alertów, symulując współpracę i podejmowanie decyzji w sposób przypominający człowieka.

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą projektować i wdrażać automatyzowane przepływy pracy DevOps zasilane dużymi modelami językowymi (LLMs) i wieloagentowymi systemami.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować agentów opartych na LLMs w przepływy pracy CI/CD dla inteligentnej automatyzacji.
• Automatyzować generowanie testów, analizę commitów i podsumowania zmian za pomocą agentów.
• Koordynować wiele agentów do klasyfikacji alertów, generowania odpowiedzi i dostarczania zaleceń dla DevOps.
• Budować bezpieczne i utrzymywalne przepływy pracy zasilane agentami za pomocą otwartych ram open-source.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą wdrożyć bezpieczne i efektywne przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji za pomocą Ollama.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć i skonfigurować Ollama do prywatnej obróbki sztucznej inteligencji.
• Integrować modele sztucznej inteligencji w bezpieczne przepływy pracy w przedsiębiorstwie.
• Optymalizować wydajność sztucznej inteligencji przy zachowaniu prywatności danych.
• Automatyzować procesy biznesowe przy użyciu możliwości sztucznej inteligencji na miejscu.
• Zapewnić zgodność z politykami bezpieczeństwa i zarządzania przedsiębiorstwa.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do developerów, architektów i menedżerów produktów AI na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą identyfikować i minimalizować ryzyka związane z aplikacjami napędzanymi przez duże modele językowe (LLM), w tym wstrzykiwanie promptów, wycieki danych i niefiltrowane wyjścia, jednocześnie wdrażając kontrole bezpieczeństwa takie jak walidacja wejścia, nadzór człowieka w pętli oraz ograniczniki wyjścia.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Rozumieć podstawowe podatności systemów opartych na LLM.
• Zastosować zasady projektowania bezpiecznego do architektury aplikacji LLM.
• Używać narzędzi takich jak Guardrails AI i LangChain do walidacji, filtrowania i bezpieczeństwa.
• Integrować techniki takie jak sandboxing, red teaming i recenzja człowieka w pętli do linii montażowych produkcyjnych.

LangGraph jest frameworkiem orchestracji opartym na grafach, który umożliwia warunkowe, wieloetapowe przepływy LLM i narzędzi, idealne do automatyzacji i personalizacji kanałów treści.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do marketerów, strategów treści i deweloperów automatyzacji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć dynamiczne, rozgałęzione kampanie emailowe i kanały generowania treści za pomocą LangGraph.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować strukturę grafu dla treści i przepływów emailowych z logiką warunkową.
• Integrować LLMs, API i źródła danych dla automatycznej personalizacji.
• Zarządzać stanem, pamięcią i kontekstem w wieloetapowych kampaniach.
• Oceniać, monitorować i optymalizować wydajność przepływów i wyniki dostarczania.

Format szkolenia

• Interaktywne wykłady i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria wdrażające przepływy emailowe i kanały treści.
• Ćwiczenia scenariuszowe dotyczące personalizacji, segmentacji i logiki rozgałęzienia.

Opcje dostosowania kursu

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

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do określonych zadań i zestawów danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady dostrajania i jego zastosowania.
• Przygotować zestawy danych do dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli.
• Dostroić duże modele językowe (LLM) do zadań NLP.
• Optymalizować wydajność modeli i radzić sobie z typowymi wyzwaniami.

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.

LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation to jest kurs techniczny skoncentrowany na zastosowaniu dużych modeli językowych (LLMs) w celu poprawy jakości kodu, zmniejszenia zadłużenia technicznego i automatyzacji zadań związanych z dokumentacją w zespołach programistycznych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie live (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów średnio zaawansowanych do zaawansowanych, którzy chcą używać LLMs takich jak GPT do analizy, refaktoryzacji i dokumentowania skomplikowanych lub starszych kodów.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać LLMs do wyjaśniania kodu, zależności i logiki w nieznanych repozytoriach.
• Wykrywać i refaktoryzować antywzorce, poprawiając czytelność kodu.
• Automatycznie generować i utrzymywać komentarze w linii, pliki README i dokumentację API.
• Integrować wnioski napędzane przez LLMs z istniejącymi przepływami pracy CI/CD i przeglądania.

Format Kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców danych, developerów AI i pasjonatów AI, którzy chcą używać dużych modeli językowych (LLMs) do wykonywania różnych zadań przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz tworzenia nowatorskich i zróżnicowanych treści w różnych celach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Utworzyć środowisko rozwojowe z LLMs i niezbędnymi narzędziami.
• Biegło wykonywać zadania zrozumienia języka naturalnego (NLU) i wnioskowania językowego (NLI) za pomocą LLMs.
• Efektywnie wyciągać, wnioskować i wykorzystywać grafy wiedzy.
• Generować i zarządzać dialogami za pomocą LLMs w aplikacjach konwersacyjnych.
• Ocena jakości i zróżnicowania treści generowanych przez LLMs i sztuczną inteligencję generującą.
• Zastosować zasady etyczne, zapewniając sprawiedliwość i odpowiedzialne używanie LLMs.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów biznesowych, zespołów wsparcia klienta i pasjonatów technologii, którzy chcą poznać podstawy Claude AI i wykorzystać je w zastosowaniach biznesowych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć możliwości i przypadki użycia Claude AI.
• Skonfigurować i skutecznie interagować z Claude AI.
• Automatyzować przepływy pracy biznesowej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji konwersacyjnej.
• Poprawić zaangażowanie i wsparcie klienta za pomocą rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą korzystać z dużych modeli językowych do różnych zadań związanych z językiem naturalnym.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować środowisko programistyczne zawierające popularny LLM.
• Stworzyć podstawowy LLM i dostroić go na niestandardowym zestawie danych.
• Używać LLM do różnych zadań związanych z językiem naturalnym, takich jak podsumowywanie tekstu, odpowiadanie na pytania, generowanie tekstu i inne.
• Debugowanie i ocena LLM przy użyciu narzędzi takich jak TensorBoard, PyTorch Lightning i Hugging Face Datasets.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i używać Ollama do uruchamiania modeli AI na swoich lokalnych maszynach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Ollama i jego możliwości.
• Skonfigurować Ollama do uruchamiania lokalnych modeli AI.
• Wdrożyć i interagować z modelami LLM za pomocą Ollama.
• Optymalizować wydajność i zużycie zasobów dla obciążeń AI.
• Badanie przypadków użycia wdrażania lokalnego AI w różnych branżach.