Szkolenia NLP w Lublin

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 Lublin (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji i polityków, którzy chcą badać etyczne implikacje rozwoju AI oraz nauczyć się stosowania zasad etycznych przy budowaniu rozwiązań AI z użyciem LangChain.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykrywać kluczowe problemy etyczne związane z rozwojem AI z LangChain.
• Rozumieć wpływ AI na społeczeństwo i procesy podejmowania decyzji.
• Rozwojować strategie budowania sprawiedliwych i przejrzystych systemów AI.
• Wdrażać zasady etyki AI w projekty opierające się na LangChain.

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 Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów internetowych i projektantów UX, którzy chcą wykorzystać LangChain do tworzenia intuicyjnych i przyjaznych dla użytkownika aplikacji internetowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia LangChain i jego rolę w zwiększaniu doświadczenia użytkownika w sieci.
• Wdrażać LangChain w aplikacjach internetowych w celu tworzenia dynamicznych i responsywnych interfejsów.
• Zintegrować interfejsy API z aplikacjami internetowymi w celu poprawy interaktywności i zaangażowania użytkowników.
• Optymalizacja doświadczenia użytkownika przy użyciu zaawansowanych funkcji dostosowywania LangChain.
• Analizuj dane o zachowaniu użytkowników, aby dostosować wydajność i doświadczenie aplikacji internetowych.

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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i inżynierów automatyzacji, którzy chcą zrozumieć, jak używać LangChain i interfejsów API do automatyzacji powtarzalnych zadań i przepływów pracy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy integracji API z LangChain.
• Zautomatyzować powtarzalne przepływy pracy przy użyciu LangChain i Python.
• Wykorzystywać LangChain do łączenia różnych interfejsów API w celu zapewnienia wydajnych procesów biznesowych.
• Tworzyć i automatyzować niestandardowe przepływy pracy przy użyciu interfejsów API i możliwości automatyzacji LangChain.

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.

SDK CANN (architektura obliczeniowa dla Neural Networks) zapewnia potężne narzędzia do wdrażania i optymalizacji aplikacji AI w czasie rzeczywistym w dziedzinie komputerowego widzenia i NLP, szczególnie na sprzęcie Huawei Ascend.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków AI na poziomie średnim, którzy chcą budować, wdrażać i optymalizować modele wizji i języka za pomocą SDK CANN do scenariuszy produkcyjnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać i optymalizować modele CV i NLP za pomocą CANN i AscendCL.
• Korzystać z narzędzi CANN do konwertowania modeli i ich integracji w żywe pipeline.
• Optymalizować wydajność inferencji dla zadań takich jak detekcja, klasyfikacja i analiza sentymentu.
• Budować pipeline CV/NLP w czasie rzeczywistym dla scenariuszy wdrażania na krawędzi lub w chmurze.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i demonstracje.
• Ćwiczenia laboratoryjne z wdrażaniem modeli i profilowaniem wydajności.
• Projektowanie żywych pipeline za pomocą rzeczywistych scenariuszy CV i NLP.

Opcje dostosowywania kursu

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

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać LangChain do zwiększenia swoich możliwości analizy i wizualizacji danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zautomatyzować pobieranie i czyszczenie danych przy użyciu LangChain.
• Przeprowadzać zaawansowaną analizę danych przy użyciu Python i LangChain.
• Tworzyć wizualizacje za pomocą Matplotlib i innych bibliotek Python zintegrowanych z LangChain.
• Wykorzystanie LangChain do generowania wniosków z analizy danych w języku naturalnym.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) skierowane jest do badawców, analityków i pracowników wiedzy na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Claude AI do przetwarzania dużych ilości danych, syntezy informacji oraz automatyzacji zadań badawczych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać Claude AI do przeglądów literatury i syntezy badań.
• Podsumowywać raporty, artykuły naukowe i długie dokumenty.
• Wyciągać kluczowe wnioski i trendy z danych strukturowanych i niestrukturyzowanych.
• Integrować Claude AI z przepływami pracy badawczych i zarządzania wiedzą.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów danych i DevOps specjalistów, którzy chcą wykorzystać możliwości LangChain, integrując go z różnymi usługami w chmurze.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zintegrować LangChain z głównymi platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure i Google Cloud.
• Korzystać z interfejsów API i usług opartych na chmurze w celu ulepszenia aplikacji opartych na LangChain.
• Skalowanie i wdrażanie agentów konwersacyjnych w chmurze w celu interakcji w czasie rzeczywistym.
• Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie monitorowania i bezpieczeństwa w środowiskach chmurowych.

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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat agentów konwersacyjnych i zastosować LangChain do rzeczywistych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy LangChain i jego zastosowanie w budowaniu agentów konwersacyjnych.
• Rozwijać i wdrażać agentów konwersacyjnych przy użyciu LangChain.
• Zintegrować agentów konwersacyjnych z interfejsami API i usługami zewnętrznymi.
• Stosować techniki Natural Language Processing (NLP) w celu poprawy wydajności agentów konwersacyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych twórców treści, pisarzy i marketologów, którzy chcą wykorzystać Claude AI do generowania, edytowania i podsumowywania treści w celu poprawy blogów, raportów i materiałów marketingowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać Claude AI do generowania pomysłów na treści i ich rozwijania.
• Poprawiać pisanie dzięki edycji i sprawdzaniu poprawności z pomocą sztucznej inteligencji.
• Tworzyć podsumowania dla długich treści i raportów.
• Automatyzować tworzenie kopii marketingowych dla różnych platform.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Lublin (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnim, którzy chcą nabyć praktycznych umiejętności w wykorzystywaniu NLG do automatyzacji podsumowywania tekstu i generowania treści.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady NLG w zakresie podsumowywania tekstu i generowania treści.
• Wdrożyć modele NLG do podsumowywania dużych dokumentów i artykułów.
• Wykorzystać gotowe modele NLG, takie jak GPT, do tworzenia treści.
• Zastosować zaawansowane techniki do dostrajania modeli NLG dla konkretnych zadań związanych z generowaniem treści.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do developerów i specjalistów IT na wszystkich poziomach umiejętności, którzy chcą automatyzować zadania i procesy za pomocą sztucznej inteligencji bez pisania rozbudowanego kodu.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać skomplikowane przepływy pracy za pomocą wizualnego interfejsu programowania n8n.
• Integrować możliwości sztucznej inteligencji w przepływy pracy za pomocą LangChain.
• Tworzyć spersonalizowane chatboty i wirtualnych asystentów dla różnych zastosowań.
• Wykonuje zaawansowaną analizę i przetwarzanie danych z agentami AI.

Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo w Lublin (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów o poziomie średniozaawansowanym oraz inżynierów AI, którzy chcą zintegrować Claude AI z ich aplikacjami, budować chatboty zasilane sztuczną inteligencją oraz wzbogacać funkcjonalność oprogramowania za pomocą automatyzacji napędzanej sztuczną inteligencją.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać API Claude AI do integracji sztucznej inteligencji z aplikacjami.
• Rozwijać chatboty i wirtualnych asystentów napędzanych sztuczną inteligencją.
• Wzbogacać aplikacje automatyzacją napędzaną sztuczną inteligencją i NLP.
• Optymalizować i dostrajać modele Claude AI do różnych przypadków użycia.

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 szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować techniki AI-sterowane generowania języka naturalnego (NLG) dla aplikacji chatbotów i wirtualnych asystentów.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady NLG dla sztucznej inteligencji rozmawiającej.
• Wykorzystać techniki uczenia głębokiego do poprawy generowania dialogów w chatbotach.
• Zintegrować modeli NLG z najnowszymi osiągnięciami, takimi jak GPT-3, z ramami chatbotów.
• Zastosować kontekstową sztuczną inteligencję do poprawy spójności i płynności rozmów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w generowaniu wysokiej jakości tekstu podobnego do ludzkiego przy użyciu zaawansowanych metod NLG.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zaawansowane techniki generowania tekstu w języku naturalnym.
• Wdrożyć i dostroić modele oparte na transformatorach dla NLG.
• Optymalizować wyniki NLG pod kątem płynności, spójności i trafności.
• Ocenić jakość wygenerowanego tekstu przy użyciu zarówno zautomatyzowanych, jak i ludzkich wskaźników.

Trening prowadzony przez instruktora w formie Lublin (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć Claude AI do swoich codziennych przepływów pracy w celu poprawy efektywności i automatyzacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać Claude AI do automatyzacji powtarzalnych zadań i uproszczania przepływów pracy.
• Poprawiać osobistą i zespołową produktywność dzięki automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
• Integrować Claude AI z istniejącymi narzędziami i platformami biznesowymi.
• Optymalizować podejmowanie decyzji i zarządzanie zadaniami z użyciem sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (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 szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych developerów i inżynierów oprogramowania, którzy chcą poznać podstawowe koncepcje i architekturę LangChain oraz nabyć praktyczne umiejętności budowy aplikacji zasilanych sztuczną inteligencją.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Opanować podstawowe zasady LangChain.
• Zainstalować i skonfigurować środowisko LangChain.
• Zrozumieć architekturę i sposób, w jaki LangChain interaguje z dużymi modelami językowymi (LLMs).
• Rozwijać proste aplikacje za pomocą LangChain.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą ulepszyć swoje projekty NLP poprzez skuteczne dostrojenie wstępnie wytrenowanych modeli językowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy dostrajania dla zadań NLP.
• Dostroić wstępnie wytrenowane modele, takie jak GPT, BERT i T5, do konkretnych zastosowań NLP.
• Optymalizacja hiperparametrów w celu poprawy wydajności modelu.
• Ocena i wdrażanie dostrojonych modeli w rzeczywistych scenariuszach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy NLP i entuzjastów sztucznej inteligencji, którzy chcą zrozumieć wewnętrzne działanie modeli GPT, zbadać możliwości GPT-3 i GPT-4 oraz dowiedzieć się, jak wykorzystać te modele do swoich zadań NLP.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć kluczowe pojęcia i zasady stojące za Generative Pre-trained Transformers.
• Zrozumieć architekturę i proces szkolenia modeli GPT.
• Wykorzystać GPT-3 do zadań takich jak generowanie, uzupełnianie i tłumaczenie tekstu.
• Poznanie najnowszych osiągnięć w GPT-4 i jego potencjalnych zastosowań.
• Zastosowanie modeli GPT we własnych projektach i zadaniach NLP.

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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą poznać podstawy NLG i jego rolę w sztucznej inteligencji i generowaniu treści.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe pojęcia związane z generowaniem języka naturalnego.
• Zbadać zastosowania NLG w różnych branżach.
• Nauczyć się podstawowych technik generowania tekstu podobnego do ludzkiego przy użyciu sztucznej inteligencji.
• Pracować z bibliotekami i modelami Python do generowania tekstu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Lublin (online lub na miejscu) jest skierowane do developerów i inżynierów oprogramowania na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą budować aplikacje z wykorzystaniem sztucznej inteligencji za pomocą frameworka LangChain.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy LangChain i jego składników.
• Integrować LangChain z dużymi modelami językowymi (LLMs), takimi jak GPT-4.
• Budować modułowe aplikacje AI za pomocą LangChain.
• Rozwiązywać typowe problemy w aplikacjach LangChain.

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 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.

Szacuje się, że nieustrukturyzowane dane stanowią ponad 90 procent wszystkich danych, z których większość ma postać tekstu. Wpisy na blogach, tweety, media społecznościowe i inne publikacje cyfrowe stale dodają do tego rosnącego zbioru danych.

Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo koncentruje się na wydobywaniu spostrzeżeń i znaczenia z tych danych. Wykorzystując biblioteki R Language i Natural Language Processing (NLP), łączymy koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej, aby algorytmicznie zrozumieć znaczenie danych tekstowych. Próbki danych są dostępne w różnych językach zgodnie z wymaganiami klienta.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli przygotować zestawy danych (duże i małe) z różnych źródeł, a następnie zastosować odpowiednie algorytmy do analizy i raportowania ich znaczenia.

Format kursu

• Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ciężka praktyka praktyczna, sporadyczne testy w celu oceny zrozumienia

Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.

Sztuczna inteligencja to zbiór technologii służących do tworzenia inteligentnych systemów zdolnych do rozumienia danych i działań związanych z danymi w celu podejmowania "inteligentnych decyzji". Dla dostawców Telecom tworzenie aplikacji i usług wykorzystujących sztuczną inteligencję może otworzyć drzwi do usprawnienia operacji i obsługi w obszarach takich jak konserwacja i optymalizacja sieci.

W tym kursie badamy różne technologie, które składają się na sztuczną inteligencję i zestawy umiejętności wymagane do ich wykorzystania. W trakcie kursu analizujemy konkretne zastosowania sztucznej inteligencji w branży Telecom.

Uczestnicy

• Inżynierowie sieci
• Personel operacyjny sieci
• Menedżerowie techniczni Telecom

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia praktyczne

Ten kurs jest dedykowany dla programistów i naukowców danych, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich aplikacjach. Szczególna uwaga jest poświęcona analizie danych, rozproszonej sztucznej inteligencji oraz przetwarzaniu języka naturalnego.

ChatBoty to programy komputerowe, które automatycznie symulują ludzkie odpowiedzi za pomocą interfejsów czatowych. ChatBoty pomagają organizacjom zmaksymalizować efektywność ich operacji, zapewniając łatwiejsze i szybsze opcje interakcji z użytkownikami.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak budować chatboty w Python.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy budowy chatbotów
• Budować, testować, wdrażać i rozwiązywać problemy z różnymi chatbotami przy użyciu Python

Uczestnicy

• Programiści

Format kursu

• Połączenie wykładów, dyskusji, ćwiczeń i intensywnej praktyki

Uwaga

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Lublin uczestnicy nauczą się korzystać z Python bibliotek dla NLP, tworząc aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy. 

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Projektowanie i&nbspkodowanie DL dla NLP przy użyciu Python bibliotek.
• Tworzenie Python kodu, który odczytuje ogromną kolekcję zdjęć i generuje słowa kluczowe.
• Stwórz Pythonkod, który generuje podpisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora w Lublin, uczestnicy nauczą się wykorzystywać Python do produkcji wysokiej jakości tekstu języka naturalnego, budując własny system NLG od podstaw. Będą również analizowane studium przypadków, a odpowiednie koncepcje będą zastosowane do żywych projektów laboratoryjnych w celu generowania treści.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać NLG do automatycznego generowania treści dla różnych branż, od dziennikarstwa, przez nieruchomości, po raportowanie pogody i sportu.
• Wybierać i organizować źródłowe treści, planować zdania i przygotowywać system do automatycznego generowania oryginalnej treści.
• Rozumieć rurociąg NLG i zastosować odpowiednie techniki na każdym etapie.
• Rozumieć architekturę systemu Natural Language Generation (NLG).
• Wdrażać najbardziej odpowiednie algorytmy i modele do analizy i sortowania.
• Pobierać dane z publicznie dostępnych źródeł danych oraz z baz danych, by używać ich jako materiałów do generowanego tekstu.
• Zastępować ręczne i pracochłonne procesy pisania komputerowo generowaną automatyczną kreacją treści.

Ten szkoleniowe sesje w sali będą badać techniki NLP w połączeniu z zastosowaniem sztucznej inteligencji oraz Robotics w biznesie. Uczestnicy będą wykonywać przykłady na komputerze oraz ćwiczenia rozwiązywania studiów przypadku z wykorzystaniem Python

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych ilości tekstu w celu znalezienia wzorców i uzyskania wglądu.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować i skonfigurować spaCy.
• Zrozumieć podejście spaCy do Natural Language Processing (NLP).
• Wydobywać wzorce i uzyskiwać informacje biznesowe z dużych źródeł danych.
• Zintegrować bibliotekę spaCy z istniejącymi aplikacjami internetowymi i starszymi systemami.
• Wdrożyć spaCy do środowisk produkcyjnych, aby przewidywać zachowania ludzi.
• Używać spaCy do wstępnego przetwarzania tekstu dla Deep Learning.

Format kursu

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

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
• Aby dowiedzieć się więcej o spaCy, odwiedź: https://spacy.io/

W Python Machine Learning, funkcja podsumowywania tekstu jest w stanie odczytać tekst wejściowy i wygenerować podsumowanie. Ta możliwość jest dostępna z poziomu wiersza poleceń lub jako Python API/Biblioteka. Jedną z ekscytujących aplikacji jest szybkie tworzenie streszczeń kierowniczych; jest to szczególnie przydatne dla organizacji, które muszą przeglądać duże ilości danych tekstowych przed generowaniem raportów i prezentacji.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się używać Python do stworzenia prostej aplikacji, która automatycznie generuje podsumowanie tekstu wejściowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Używać narzędzia wiersza poleceń, które podsumowuje tekst.
• Projektować i tworzyć kod podsumowywania tekstu przy użyciu bibliotek Python.
• Oceniać trzy biblioteki podsumowujące Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Uczestnicy

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

TensorFlow™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.

SyntaxNet to neuronowa platforma przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.

Word2Vec jest używany do uczenia się wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do uczenia się osadzania słów z surowego tekstu. Występuje on w dwóch wersjach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov et al.).

Używane w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwalają użytkownikom generować wyuczone modele osadzania z danych wejściowych języka naturalnego.

Uczestnicy

Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich wykresach TensorFlow.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą

• rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
• być w stanie przeprowadzić zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
• być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, osadzanie terminów, tworzenie wykresów i rejestrowanie