Szkolenia Large Language Models (LLMs) w wielkopolskie

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w wielkopolskie (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.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowane jest do zespołów zarządczych na poziomie kierowniczym, którzy chcą zrozumieć strategiczną wartość LLMs i narzędzi AI w przedsiębiorstwie. Uczestnicy odkryją, jak integrować te narzędzia w wyższe poziomy przepływów pracy, tworzyć lepsze prompty (podpowiedzi) i oceniać możliwości zwiększenia produktywności i zwrotu inwestycji poprzez adopcję AI.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak działają LLMs i jak narzędzia takie jak ChatGPT i Copilot je wykorzystują.
• Używać interakcji opartych na promptach do automatyzacji i przyspieszenia zadań.
• Stosować narzędzia AI w rzeczywistych scenariuszach, takich jak pisanie e-maili, podsumowywanie raportów i przegląd umów.
• Ocenić strategiczne korzyści, ograniczenia i kwestie licencjonowania związane z adopcją LLMs.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w wielkopolskie (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 szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych programistów VR i AR, projektantów gier i inżynierów AI, którzy chcą włączać duże modele językowe (LLMs) do aplikacji VR i AR, aby tworzyć bardziej angażujące i odpowiedzialne środowiska.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę dużej modeli językowych w tworzeniu wciągających doświadczeń VR i AR.
• Tworzyć aplikacje VR i AR wykorzystujące LLMs do interaktywnych dialogów i tworzenia treści.
• Integrować duże modele językowe z narzędziami do tworzenia VR i AR dla zwiększonego angażowania użytkowników.
• Stosować najlepsze praktyki w projektowaniu opartych na AI narracji i interakcji w przestrzeniach wirtualnych.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 w wielkopolskie (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, na żywo w wielkopolskie (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 wielkopolskie (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, dostępne online lub na miejscu w wielkopolskie, 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 wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 wielkopolskie (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w wielkopolskie (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 wielkopolskie (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 w wielkopolskie (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, na żywo w wielkopolskie (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w wielkopolskie (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, specjalistów od uczenia maszynowego oraz naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać LlamaIndex w celu poprawy zdolności modeli AI, czyniąc je bardziej dokładnymi i niezawodnymi w różnych zastosowaniach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

Mistral AI to otwarta platforma AI, która umożliwia zespołom tworzenie i integrację asystentów konwersacyjnych w przepływach pracy przedsiębiorstw i klientów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do menedżerów produktu, programistów full-stack oraz inżynierów integracji na poziomie podstawowym i średnio zaawansowanym, którzy chcą projektować, integrować i produktyzować asystentów konwersacyjnych przy użyciu łączników i integracji Mistral.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Integrować modele konwersacyjne Mistral z łącznikami przedsiębiorstw i SaaS.
• Implementować generowanie wspomagane pobieraniem (RAG) w celu udzielania uzasadnionych odpowiedzi.
• Projektować wzorce UX dla wewnętrznych i zewnętrznych asystentów czatu.
• Wdrażać asystentów w przepływach pracy produktowych dla rzeczywistych przypadków użycia.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne z integracji.
• Tworzenie asystentów konwersacyjnych w laboratorium na żywo.

Opcje dostosowania kursu

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

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w wielkopolskie (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać moc inżynierii promptów i uczenia z niewielką liczbą przykładów, aby zoptymalizować wydajność LLM w rzeczywistych zastosowaniach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady inżynierii promptów i uczenia z niewielką liczbą przykładów.
• Projektować skuteczne prompty do różnych zadań NLP.
• Wykorzystywać techniki z niewielką liczbą przykładów do dostosowywania LLM przy minimalnej ilości danych.
• Optymalizować wydajność LLM do praktycznych zastosowań.

LangGraph to ramka do tworzenia stanowych, wieloaktorskich aplikacji LLM jako kompozytornych grafów z trwałym stanem i precyzyjną kontrolą nad wykonywaniem.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów o poziomie zaawansowanym i średnim, którzy chcą projektować, implementować i zarządzać rozwiązaniami prawnymi opartymi na LangGraph z niezbędnymi kontrolami zgodności, śledzenia i zarządzania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować procesy specyficzne dla dziedziny prawnej, które zachowują audytowalność i zgodność.
• Integrować ontologie prawnie i standardy dokumentacji w stanie grafu i przetwarzaniu.
• Implementować barierki, zatwierdzenia przez człowieka w procesie (human-in-the-loop) oraz śledzone ścieżki decyzyjne.
• Wdrażać, monitorować i utrzywać usługi LangGraph w środowisku produkcyjnym z obserwowalnością i kontrolą kosztów.

Format kursu

• Interaktywna prelekcja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praca praktyczna w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt 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) w celu automatyzacji, optymalizacji i wzmocnienia sposobu generowania, wykonywania i interpretowania zapytań SQL w środowiskach danych przedsiębiorstw.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy szkolenie (online lub stacjonarny) jest skierowany do pośrednio zaawansowanych inżynierów danych i liderów technicznych, którzy chcą zintegrować możliwości AI w przepływy pracy SQL, aby umożliwić naturalnojęzyczne zapytywania, inteligentną optymalizację i automatyczną analizę danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zintegrować modele językowe takie jak GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen i Mistral z środowiskami SQL.
• Tworzyć potoki przekształcania naturalnej mowy w SQL dla rozmówczej dostępu do danych.
• Implementować AI-napędzoną optymalizację zapytań i wykrywanie błędów.
• Projektować bezpieczne, audytowane przepływy pracy AI-SQL dla użytku przedsiębiorstw.

Format kursu

• Interaktywna wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie do tego kursu, prosimy skontaktować się z nami.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i obsługiwać rozwiązania finansowe oparte na LangGraph z odpowiednim zarządzaniem, obserwowalnością i zgodnością.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować przepływy pracy w LangGraph dostosowane do wymagań regulacyjnych i audytowych w finansach.
• Integrować standardy i ontologie danych finansowych w stan grafu i narzędzia.
• Wdrażać mechanizmy niezawodności, bezpieczeństwa i kontroli z udziałem człowieka w kluczowych procesach.
• Wdrażać, monitorować i optymalizować systemy LangGraph pod kątem wydajności, kosztów i SLA.

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.

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.

Devstral i Mistral to otwarte technologie AI zaprojektowane do elastycznego wdrażania, dopasowywania i skalowalnej integracji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie live (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów ML na poziomie średnim do zaawansowanym, zespołów platformowych i inżynierów badawczych, którzy chcą samodzielnie hostować, dopasowywać i zarządzać modelami Mistral i Devstral w środowiskach produkcyjnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i uruchamiać w środowiskach samodzielnie hostowanych modeli Mistral i Devstral.
• Zastosować techniki dopasowywania dla wydajności w specyficznych domenach.
• Wdrożyć wersjonowanie, monitorowanie i zarządzanie cyklem życia.
• Zapewnić bezpieczeństwo, zgodność i odpowiedzialne wykorzystywanie modeli open-source.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne w hostowaniu i dopasowywaniu.
• Wdrożenie na żywo ścieżek zarządzania i monitorowania.

Opcje dostosowania kursu

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

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 prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do poziomu zaawansowanego programistów AI i inżynierów lokalizacji, którzy chcą projektować skalowalne, zautomatyzowane pipelines tłumaczeniowe, wykorzystując zarówno wewnętrzne, jak i open-source LLM.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać przepływy pracy tłumaczeń za pomocą nowoczesnych frameworków i API LLM.
• Integrować open-source i komercyjne modele do skalowalnych systemów tłumaczeniowych.
• Optymalizować jakość tłumaczeń poprzez fine-tuning, inżynierię promptów i automatyzację.
• Implementować kosztowo efektywne i zgodne infrastruktury tłumaczeniowe dla środowiska przedsiębiorstwa.

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 wielkopolskie (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.

Mistral to rodzina wysokowydajnych modeli językowych zoptymalizowanych pod kątem ekonomicznego wdrożenia na dużą skalę.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów infrastruktury zaawansowanego poziomu, architektów chmurowych oraz liderów MLOps, którzy chcą projektować, wdrażać i optymalizować architektury oparte na Mistralu, aby osiągnąć maksymalną przepustowość przy minimalnych kosztach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć skalowalne wzorce wdrożenia dla Mistral Medium 3.
• Zastosować strategie wsadowe, kwantyzacji i efektywnego serwowania.
• Optymalizować koszty wnioskowania przy zachowaniu wydajności.
• Projektować gotowe do produkcji topologie serwowania dla obciążeń przedsiębiorstw.

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 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 wielkopolskie (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.

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.

Le Chat Enterprise to prywatne rozwiązanie ChatOps, które zapewnia bezpieczne, dostosowywalne i kontrolowane zdolności sztucznej inteligencji konwersacyjnej dla organizacji, z obsługą RBAC, SSO, konektorów i integracji z aplikacjami przedsiębiorstw.

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie online lub stacjonarnym jest przeznaczone dla produktowych menedżerów, liderów IT, inżynierów rozwiązań oraz zespołów odpowiedzialnych za bezpieczeństwo i zgodność, którzy chcą wdrażać, konfigurować i zarządzać Le Chat Enterprise w środowiskach przedsiębiorstw.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawiać i konfigurować Le Chat Enterprise dla bezpiecznych wdrażeń.
• Włączać RBAC, SSO oraz sterowanie zgodne z wymaganiami zgodności.
• Integrować Le Chat z aplikacjami przedsiębiorstw i magazynami danych.
• Projektować i wdrażać playbooki zarządzania i administrowania dla ChatOps.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyk.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

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

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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w wielkopolskie (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 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 wielkopolskie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w wielkopolskie (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.

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.