Szkolenie online Large Language Models (LLMs) w Polsce

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z kadry kierowniczej wyższego szczebla, którzy chcą zrozumieć, czym są LLM, zbadać ich potencjalny wpływ na operacje biznesowe oraz ocenić praktyczne zastosowania narzędzi AI, takich jak ChatGPT, Microsoft Copilot czy Grok, w rzeczywistych zadaniach, takich jak tworzenie treści, podsumowywanie danych i wsparcie decyzyjne.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, czym są LLM i jak działają narzędzia takie jak ChatGPT i Copilot.
• Stosować techniki promptów, aby uzyskać praktyczne i wiarygodne wyniki z LLM.
• Oceniać rzeczywiste przypadki użycia, takie jak tworzenie e-maili, podsumowywanie dokumentów i automatyzacja produktywności.
• Identyfikować możliwości inwestycyjne i strategiczne zastosowania wdrażania AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów wyższej kadry zarządzającej, które chcą zrozumieć strategiczną wartość LLM i narzędzi AI dla przedsiębiorstw. Uczestnicy poznają, jak zintegrować te narzędzia z wysokopoziomowymi przepływami pracy, tworzyć lepsze prompty oraz oceniać możliwości zwiększenia produktywności i zwrotu z inwestycji (ROI) poprzez wdrożenie AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak działają LLM i jak narzędzia takie jak ChatGPT i Copilot je wykorzystują.
• Wykorzystywać interakcje oparte na promptach do automatyzacji i przyspieszenia zadań.
• Stosować narzędzia AI w rzeczywistych scenariuszach, takich jak tworzenie e-maili, podsumowywanie raportów i przegląd umów.
• Oceniać strategiczne korzyści, ograniczenia i kwestie licencyjne związane z wdrożeniem LLM.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do badaczy AI, naukowców zajmujących się danymi i programistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą zrozumieć, dostosowywać i implementować Duże Modele Językowe Meta AI do różnych zastosowań NLP.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i działanie Dużych Modeli Językowych Meta AI.
• Skonfigurować i dostosować modele LLM Meta AI do konkretnych przypadków użycia.
• Implementować aplikacje oparte na LLM, takie jak podsumowywanie tekstu, chatboty i analiza sentymentu.
• Optymalizować i efektywnie wdrażać duże modele językowe.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do średnio zaawansowanych specjalistów AI, analityków biznesowych i liderów technologicznych, którzy chcą zrozumieć zasady generatywnej sztucznej inteligencji oraz zastosowania LLMs w kontekście biznesowym. Uczestnicy dowiedzą się o transformerach, inżynierii promptów oraz etycznych aspektach wdrażania tych modeli w rzeczywistych rozwiązaniach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych.
• Wdrażać i dostosowywać LLMs do konkretnych zastosowań biznesowych.
• Stosować techniki inżynierii promptów w celu uzyskania optymalnych wyników modelu.
• Rozpoznawać kwestie etyczne i zarządzać ryzykiem związanym z wdrażaniem LLMs.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów z dziedziny AI i etyków, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów, a także decydentów i interesariuszy, którzy chcą zrozumieć i poruszać się po etycznym krajobrazie LLMs.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zidentyfikować etyczne problemy i wyzwania związane z LLMs.
• Stosować etyczne ramy i zasady w kontekście wdrażania LLMs.
• Ocenić wpływ społeczny LLMs i minimalizować potencjalne ryzyka.
• Opracować strategie odpowiedzialnego rozwoju i wykorzystania AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków NLP i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średnio zaawansowanym, twórców treści i tłumaczy oraz globalnych firm, które chcą wykorzystać LLM do tłumaczenia językowego i tworzenia wielojęzycznych treści.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady wielojęzycznego uczenia się i tłumaczenia z wykorzystaniem LLM.
• Wdrożyć LLM do tłumaczenia treści między różnymi językami.
• Tworzyć i zarządzać wielojęzycznymi zbiorami danych do trenowania LLM.
• Opracować strategie utrzymania spójności i jakości tłumaczeń.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków finansowych, naukowców zajmujących się danymi oraz profesjonalistów inwestycyjnych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać LLM do analizy i prognozowania rynków finansowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zastosowanie LLM w analizie rynków finansowych.
• Wykorzystać LLM do przetwarzania wiadomości, raportów i danych finansowych w celu uzyskania wglądu w rynek.
• Tworzyć modele predykcyjne dla cen akcji, trendów rynkowych i wskaźników ekonomicznych.
• Integrować wnioski z LLM w procesy podejmowania decyzji inwestycyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców i badaczy środowiskowych, analityków danych oraz decydentów i działaczy na rzecz środowiska, którzy chcą wykorzystywać LLMs do modelowania i analizy środowiskowej.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zastosowanie LLMs w naukach o środowisku.
• Wykorzystywać LLMs do analizy i modelowania danych środowiskowych.
• Interpretować wyniki LLMs w ocenie wpływu na środowisko.
• Skutecznie komunikować wnioski w celu informowania polityk i działań na rzecz ochrony środowiska.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów VR i AR na poziomie średniozaawansowanym, projektantów gier oraz inżynierów AI, którzy chcą włączyć LLM do aplikacji VR i AR, aby tworzyć bardziej angażujące i responsywne środowiska.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę LLM w tworzeniu immersyjnych doświadczeń VR i AR.
• Tworzyć aplikacje VR i AR wykorzystujące LLM do interaktywnych dialogów i generowania treści.
• Integrować LLM z narzędziami do rozwoju VR i AR w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników.
• Stosować najlepsze praktyki w projektowaniu narracji i interakcji napędzanych AI w przestrzeniach wirtualnych.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego oraz programistów, którzy chcą zastosować duże modele językowe (LLM) do danych multimodalnych w zaawansowanych aplikacjach AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady uczenia multimodalnego z wykorzystaniem LLM.
• Zaimplementować LLM do przetwarzania i analizy danych tekstowych, obrazowych i dźwiękowych.
• Rozwijać aplikacje wykorzystujące zalety integracji danych multimodalnych.
• Oceniać wydajność systemów LLM opartych na danych multimodalnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa oraz naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać LLM do wzmocnienia środków cyberbezpieczeństwa i analizy zagrożeń.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę LLM w cyberbezpieczeństwie.
• Wdrażać LLM do wykrywania i analizy zagrożeń.
• Wykorzystywać LLM do automatyzacji bezpieczeństwa i reagowania.
• Integrować LLM z istniejącą infrastrukturą bezpieczeństwa.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych i analityków biznesowych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać duże modele językowe (LLM) do prognozowania trendów i zachowań w różnych branżach.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy LLM i ich rolę w analizie 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 na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć kompleksową wiedzę i praktyczne umiejętności w zakresie zarówno Dużych Modeli Językowych (LLMs), jak i Uczenia przez Wzmocnienie (RL).

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć komponenty i funkcjonalność modeli transformatorowych.
• Optymalizować i dostosowywać LLMs do konkretnych zadań i zastosowań.
• Zrozumieć podstawowe zasady i metodologie uczenia przez wzmocnienie.
• Dowiedzieć się, jak techniki uczenia przez wzmocnienie mogą poprawić wydajność LLMs.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do twórców treści, marketerów i technologów edukacyjnych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać potencjał LLM do generowania wysokiej jakości, różnorodnych i angażujących treści w różnych dziedzinach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć możliwości LLM i ich zastosowanie w generowaniu treści.
• Skonfigurować i używać LLM do generowania różnych rodzajów treści.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie tworzenia promptów i dostrajania LLM w celu uzyskania pożądanych wyników.
• Oceniać jakość treści generowanych przez AI i dostosowywać je do konkretnych odbiorców.
• Poznać zaawansowane techniki generowania kreatywnych i wielomodalnych treści za pomocą LLM.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do edukatorów, specjalistów EdTech oraz badaczy o różnym poziomie doświadczenia i wiedzy, którzy chcą wykorzystać LLM do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i możliwości LLM.
• Zidentyfikować możliwości personalizacji treści edukacyjnych przy użyciu LLM.
• Projektować platformy adaptacyjnego uczenia się, które wykorzystują LLM do personalizacji treści.
• WdrażaĆ strategie oparte na LLM w celu zwiększenia zaangażowania uczniów i wyników uczenia się.
• Oceniać skuteczność LLM w środowiskach edukacyjnych i podejmować decyzje oparte na danych

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków ML i programistów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą dostrajać i wdrażać modele open-weight, takie jak LLaMA, Mistral i Qwen, do konkretnych zastosowań biznesowych lub wewnętrznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć ekosystem i różnice między open-source LLM.
• Przygotować zestawy danych i konfiguracje dostrajania dla modeli takich jak LLaMA, Mistral i Qwen.
• Wykonywać potoki dostrajania przy użyciu Hugging Face Transformers i PEFT.
• Oceniać, zapisywać i wdrażać dostrojone modele w bezpiecznych środowiskach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć LLM w systemach rozpoznawania i syntezy mowy.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę LLM w technologiach mowy.
• Wdrożyć LLM do dokładnego rozpoznawania mowy i naturalnie brzmiącej syntezy mowy.
• Zintegrować LLM z silnikami rozpoznawania mowy i syntezatorami mowy.
• Ocenić i poprawić wydajność systemów mowy przy użyciu LLM.
• Być na bieżąco z aktualnymi trendami i przyszłymi kierunkami w technologiach mowy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów ds. obsługi klienta i IT, którzy chcą wdrożyć LLM w celu tworzenia responsywnych i inteligentnych chatbotów obsługi klienta.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy i architekturę Dużych Modeli Językowych (LLM).
• Projektować i integrować LLM w systemy obsługi klienta.
• Poprawiać responsywność i doświadczenia użytkowników chatbotów.
• Rozważać kwestie etyczne i zapewniać zgodność ze standardami branżowymi.
• Wdrażać i utrzymywać chatbot oparty na LLM do zastosowań w rzeczywistych warunkach.

Ten prowadzony przez instruktora, live trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów AI, którzy chcą dostrajać duże modele językowe w sposób bardziej ekonomiczny i efektywny, wykorzystując metody takie jak LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć teorię stojącą za podejściami efektywnego dostrajania parametrów.
• Zaimplementować LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning przy użyciu Hugging Face PEFT.
• Porównać kompromisy między wydajnością a kosztami metod PEFT w porównaniu z pełnym dostrajaniem.
• Wdrażać i skalować dostrojone modele językowe przy zmniejszonych wymaganiach dotyczących mocy obliczeniowej i pamięci.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do inżynierów uczenia maszynowego, programistów AI i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak używać QLoRA do efektywnego dostrajania dużych modeli pod kątem konkretnych zadań i dostosowań.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię stojącą za QLoRA i technikami kwantyzacji dla LLM.
• Zaimplementować QLoRA w dostrajaniu dużych modeli językowych dla aplikacji specyficznych dla domeny.
• Optymalizować wydajność dostrajania przy ograniczonych zasobach obliczeniowych przy użyciu kwantyzacji.
• Efektywnie wdrażać i oceniać dostrojone modele w rzeczywistych aplikacjach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów od danych i marketingu na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować LLM do analizy i interpretacji nastrojów publicznych z różnych źródeł tekstowych, takich jak posty w mediach społecznościowych, recenzje produktów i opinie klientów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady analizy sentymentu i jej zastosowanie przy użyciu LLM.
• Przygotować i przetworzyć zestawy danych do analizy sentymentu.
• Trenować i dostosowywać LLM, aby dokładnie odzwierciedlały sentyment w tekście.
• Analizować sentyment w czasie rzeczywistym z mediów społecznościowych i innych źródeł tekstowych.
• Integrować wyniki analizy sentymentu w strategie biznesowe i procesy decyzyjne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i autorów technicznych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać LLM do usprawnienia swojego procesu kodowania i tworzenia szczegółowej, kompleksowej dokumentacji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę LLM w automatyzacji generowania kodu i dokumentacji oprogramowania.
• Wykorzystać LLM do tworzenia dokładnych i efektywnych fragmentów kodu oraz dokumentacji.
• Zintegrować LLM w cyklu rozwoju oprogramowania w celu zwiększenia produktywności.
• Utrzymywać wysokie standardy jakości dokumentacji przy użyciu zautomatyzowanych narzędzi.
• Omówić kwestie etyczne i najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania AI w rozwoju oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów biznesowych i analityków danych, którzy chcą wykorzystać moc LLM do wyodrębniania wniosków biznesowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy i zastosowania LLM w kontekście business intelligence.
• Zastosować LLM do analizy dużych zbiorów danych i wyodrębniania znaczących wniosków.
• Zintegrować analizy oparte na LLM z procesami strategicznego podejmowania decyzji biznesowych.
• Ocenić kwestie etyczne i najlepsze praktyki dotyczące wykorzystania LLM w biznesie.
• Przewidzieć przyszłe trendy w AI i przygotować się na ewoluujący krajobraz business intelligence.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą opanować LlamaIndex w celu tworzenia innowacyjnych aplikacji zasilanych przez LLM.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i przygotować LlamaIndex do pracy z LLM.
• Indeksować i przeszukiwać niestandardowe zbiory danych za pomocą LlamaIndex, aby zwiększyć funkcjonalność LLM.
• Projektować i rozwijać zaawansowane aplikacje wykorzystujące LlamaIndex i LLM.
• Zrozumieć i stosować najlepsze praktyki w pracy z LLM i LlamaIndex.
• Poruszać się wśród kwestii etycznych związanych z wdrażaniem aplikacji zasilanych przez LLM.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych badaczy AI, profesjonalistów od uczenia maszynowego i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać LlamaIndex do zwiększenia możliwości modeli AI, czyniąc je bardziej dokładnymi i niezawodnymi w różnych zastosowaniach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i komponenty LlamaIndex.
• Przygotować i strukturyzować dane do użycia z LLM.
• Wdrożyć wzbogacanie kontekstu w celu poprawy wydajności modeli AI.
• Zintegrować LlamaIndex z istniejącymi systemami AI i przepływami pracy.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać moc inżynierii promptów i uczenia z niewielką ilością danych, aby zoptymalizować wydajność LLM w zastosowaniach praktycznych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady inżynierii promptów i uczenia z niewielką ilością danych.
• Projektować skuteczne prompty dla różnych zadań NLP.
• Wykorzystywać techniki few-shot do adaptacji LLM z minimalną ilością danych.
• Optymalizować wydajność LLM dla zastosowań praktycznych.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, specjalistów ds. sztucznej inteligencji oraz liderów lokalizacji, którzy chcą wdrożyć systemy oparte na dużych modelach językowych (LLM) do automatycznego tłumaczenia, oceny jakości i zarządzania w przedsiębiorstwach.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Budować przedsiębiorcze potoki lokalizacji LLM, integrujące modele otwarte i własnościowe.
• Wdrażać zautomatyzowane procesy kontroli jakości i metryki jakości dla spójności tłumaczeń.
• Tworzyć ramy zarządzania i zatwierdzania dla produkcji treści wielojęzycznych.
• Wdrażać skalowalne, audytowalne systemy lokalizacji oparte na LLM w bezpiecznych środowiskach.

AI dla SQL to zastosowanie sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych (LLM) do automatyzacji, optymalizacji i usprawnienia sposobu generowania, wykonywania i interpretowania zapytań SQL w środowiskach danych przedsiębiorstw.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów danych i liderów technicznych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować możliwości AI z przepływami pracy SQL, aby umożliwić zapytania w języku naturalnym, inteligentną optymalizację i zautomatyzowaną analizę danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Integrować modele LLM, takie jak GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen i Mistral, w środowiskach SQL.
• Budować potoki konwersji języka naturalnego na SQL dla dostępu do danych w formie konwersacyjnej.
• Wdrażać optymalizację zapytań i wykrywanie błędów oparte na AI.
• Projektować bezpieczne, audytowalne przepływy pracy AI-SQL do użytku w przedsiębiorstwach.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

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.

Vertex AI oferuje potężne narzędzia do budowania wielomodalnych przepływów pracy LLM, które integrują dane tekstowe, dźwiękowe i obrazowe w jednym potoku. Dzięki obsłudze długich okien kontekstowych i parametrom API Gemini umożliwia zaawansowane zastosowania w planowaniu, rozumowaniu i inteligencji wielomodalnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, budować i optymalizować wielomodalne przepływy pracy AI w Vertex AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać modele Gemini do wielomodalnych danych wejściowych i wyjściowych.
• Implementować przepływy pracy z długim kontekstem dla złożonego rozumowania.
• Projektować potoki integrujące analizę tekstu, dźwięku i obrazu.
• Optymalizować parametry API Gemini pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z wielomodalnymi przepływami pracy.
• Ćwiczenia oparte na projektach dla zastosowań wielomodalnych.

Opcje dostosowania kursu

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

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do programistów AI i inżynierów lokalizacji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą projektować skalowalne, zautomatyzowane potoki tłumaczeniowe przy użyciu zarówno własnych, jak i otwartych modeli LLM.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać procesy tłumaczeniowe przy użyciu nowoczesnych frameworków i interfejsów API LLM.
• Integrować modele open-source i komercyjne w skalowalne systemy tłumaczeniowe.
• Optymalizować jakość tłumaczeń poprzez dostrajanie, inżynierię promptów i automatyzację.
• Wdrażać wydajne kosztowo i zgodne z przepisami infrastruktury tłumaczeniowe dla środowisk przedsiębiorstw.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak wykorzystywać generative AI z LLMs do różnych zadań i dziedzin.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wyjaśnić, czym jest generative AI i jak działa.
• Opisać architekturę transformerów, która napędza LLMs.
• Wykorzystać empiryczne prawa skalowania do optymalizacji LLMs pod kątem różnych zadań i ograniczeń.
• Zastosować najnowocześniejsze narzędzia i metody do trenowania, dostrajania i wdrażania LLMs.
• Omówić możliwości i ryzyka związane z generative AI dla społeczeństwa i biznesu.

LLM i frameworki autonomicznych agentów, takie jak AutoGen i CrewAI, redefiniują sposób, w jaki zespoły DevOps automatyzują zadania, takie jak śledzenie zmian, generowanie testów i triaż alertów, poprzez symulowanie ludzkiej współpracy i podejmowania decyzji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych inżynierów, którzy chcą projektować i wdrażać przepływy pracy automatyzacji DevOps oparte na dużych modelach językowych (LLM) i systemach wieloagentowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Integrować agentów opartych na LLM w przepływach pracy CI/CD w celu inteligentnej automatyzacji.
• Automatyzować generowanie testów, analizę commitów i podsumowania zmian za pomocą agentów.
• Koordynować wiele agentów do triażu alertów, generowania odpowiedzi i dostarczania zaleceń DevOps.
• Tworzyć bezpieczne i łatwe w utrzymaniu przepływy pracy napędzane agentami, korzystając z otwartych frameworków.

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 uzgodnienia szczegółów.

Postgres to zaawansowana, open-source'owa relacyjna baza danych, która może służyć jako fundament dla systemów opartych na sztucznej inteligencji oraz aplikacji analizy danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), skierowane jest do średniozaawansowanych specjalistów od baz danych oraz deweloperów, którzy chcą zintegrować, zarządzać i optymalizować możliwości AI bezpośrednio w Postgres.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować rozszerzenia Postgres do obsługi obciążeń AI.
• Zaimplementować embeddowania i wyszukiwanie podobieństw przy użyciu pgvector.
• Zintegrować open source'owe i własnościowe LLM z Postgres w celu uzyskania analiz w czasie rzeczywistym.
• Optymalizować Postgres pod kątem obsługi zapytań i przepływów pracy napędzanych przez AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, architektów i menedżerów produktów AI na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą identyfikować i minimalizować ryzyka związane z aplikacjami opartymi na LLM, w tym iniekcję promptów, wycieki danych i nieprzefiltrowane wyniki, jednocześnie włączając mechanizmy bezpieczeństwa, takie jak walidacja wejść, nadzór z udziałem człowieka i zabezpieczenia wyników.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe słabości systemów opartych na LLM.
• Zastosować zasady bezpiecznego projektowania w architekturze aplikacji LLM.
• Wykorzystać narzędzia takie jak Guardrails AI i LangChain do walidacji, filtrowania i zapewnienia bezpieczeństwa.
• Zintegrować techniki takie jak sandboxing, red teaming i przegląd z udziałem człowieka w potoki produkcyjne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do konkretnych zadań i zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

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.

LLM do zrozumienia, refaktoryzacji i dokumentowania kodu to techniczny kurs skupiający się na zastosowaniu dużych modeli językowych (LLM) w celu poprawy jakości kodu, redukcji długu technicznego i automatyzacji zadań związanych z dokumentacją w zespołach programistycznych.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać LLM, takie jak GPT, do bardziej efektywnej analizy, refaktoryzacji i dokumentowania złożonych lub starszych baz kodu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać LLM do wyjaśniania kodu, zależności i logiki w nieznanych repozytoriach.
• Identyfikować i refaktoryzować antywzorce oraz poprawiać czytelność kodu.
• Automatycznie generować i utrzymywać komentarze w kodzie, pliki README oraz dokumentację API.
• Integrować wnioski z LLM z istniejącymi procesami CI/CD i recenzji.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, programistów AI i entuzjastów AI, którzy chcą wykorzystywać LLM do wykonywania różnych zadań NLP i tworzenia nowatorskich i różnorodnych treści do różnych celów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zbudować środowisko deweloperskie z LLM i niezbędnymi narzędziami.
• Biegłe wykonywanie zadań NLU i NLI za pomocą LLM.
• Skuteczne ekstrahowanie, wnioskowanie i wykorzystywanie grafów wiedzy.
• Generowanie i zarządzanie dialogami za pomocą LLM do aplikacji konwersacyjnych.
• Ocena jakości i różnorodności treści generowanych przez LLM i generatywną AI.
• Stosowanie zasad etycznych, zapewniających sprawiedliwość i odpowiedzialne wykorzystanie LLM.

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.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów na poziomie podstawowym i średnio zaawansowanym, którzy chcą korzystać z dużych modeli językowych do różnych zadań związanych z językiem naturalnym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko programistyczne zawierające popularny LLM.
• Stworzyć podstawowy LLM i dostroić go do niestandardowego zestawu danych.
• Korzystać z LLM do różnych zadań związanych z językiem naturalnym, takich jak podsumowywanie tekstu, odpowiadanie na pytania, generowanie tekstu i wiele innych.
• Debugować i oceniać LLM za pomocą narzędzi takich jak TensorBoard, PyTorch Lightning i Hugging Face Datasets.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów i architektów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Tencent Hunyuan do wdrażania dużych modeli i modeli MoE z niższymi opóźnieniami, większą przepustowością i lepszą kontrolą kosztów.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli: wyjaśnić wzorce wdrażania produkcyjnego Hunyuan, zoptymalizować wydajność inferencji, wdrożyć strategie grupowania i kwantyzacji oraz zaplanować skalowalne operacje obsługi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do programistów na poziomie średniozaawansowanym, technicznych zespołów produktowych oraz praktyków AI, którzy chcą wykorzystać modele Hunyuan do tworzenia aplikacji multimodalnych do generowania i dostarczania obrazów, modeli 3D i wideo.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie: budować przepływy pracy oparte na promptach, generować i przeglądać zasoby multimodalne, dostarczać wyniki poprzez aplikacje lub API oraz łączyć możliwości Hunyuan z przedsiębiorczymi stosami produktowymi.

Szkolenie wprowadza uczestników w tematykę dużych modeli językowych i uczy praktycznej integracji z nimi w języku Python. Program obejmuje zarówno fundamenty teoretyczne działania LLM, jak i konkretne techniki komunikacji z modelami poprzez API i SDK.

Uczestnicy poznają kluczowe koncepcje takie jak tokenizacja, temperatura, okno kontekstowe oraz nauczą się konstruować skuteczne prompty z wykorzystaniem technik takich jak m.in. few-shot learning i chain-of-thought. Program przechodzi przez różne interfejsy dostępu do modeli – od platformy OpenAI i ChatGPT, przez bezpośrednie requestowanie API, aż po wykorzystanie frameworka LangChain i agregatora OpenRouter.

Szkolenie obejmuje pracę z ustrukturyzowanymi odpowiedziami (structured output), streamingiem w czasie rzeczywistym oraz embedingami tekstowymi pozwalającymi na semantyczne wyszukiwanie i porównywanie dokumentów. Duży nacisk kładziemy na praktyczne zastosowania – uczestnicy zaimplementują rozwiązania do automatycznego podsumowywania tekstów, tłumaczenia, klasyfikacji sentimentu oraz ekstrakcji informacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie projektować prompty, integrować aplikacje Python z różnymi modelami językowymi, wybierać odpowiednie techniki do konkretnych problemów oraz wdrażać rozwiązania oparte na LLM w środowisku produkcyjnym. Otrzyma praktyczną wiedzę pozwalającą na wykorzystanie modeli generatywnych w realnych projektach biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów AI na poziomie podstawowym / średnio zaawansowanym / zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać MCP do łączenia asystentów AI z zewnętrznymi narzędziami, danymi i usługami przedsiębiorstw.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili: wyjaśnić koncepcje MCP, zidentyfikować kluczowe komponenty architektury, skonfigurować podstawową integrację oraz zastosować dobre praktyki w zakresie bezpieczeństwa.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do architektów przedsiębiorstw na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Model Context Protocol do projektowania bezpiecznych, skalowalnych i zarządzalnych platform integracji agentów w środowiskach przedsiębiorstw.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli: wyjaśnić architekturę MCP i wzorce przedsiębiorstwa, projektować bezpieczne platformy integracyjne, stosować zasady zarządzania i kontroli dostępu oraz oceniać opcje wdrażania i skalowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, architektów i inżynierów platform na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać MCP do budowy niezawodnych serwerów i klientów do wdrożeń i operacji w przedsiębiorstwach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: wyjaśnić architekturę MCP w praktyce, budować gotowe do produkcji integracje, wdrażać i monitorować usługi MCP oraz stosować wzorce wersjonowania, odporności i wsparcia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do liderów IT średniego szczebla, specjalistów ds. zgodności, zespołów bezpieczeństwa i architektów przedsiębiorstw, którzy chcą wykorzystać zasady suwerennego AI i praktyki zarządzania do projektowania środowisk AI, które chronią wrażliwe dane, wspierają wymagania lokalizacyjne i zmniejszają uzależnienie od dostawców.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie: wyjaśnić koncepcje suwerennego AI, ocenić opcje hostingu i zarządzania, zdefiniować kontrole dla promptów i logów oraz stworzyć praktyczną mapę drogową wdrożenia.