Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo dotyczące przetwarzania języka naturalnego (NLP) demonstrują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak wydobywać spostrzeżenia i znaczenie z tych danych. Wykorzystując różne języki programowania, takie jak Python i R oraz biblioteki przetwarzania języka naturalnego (NLP), nasze szkolenia łączą koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki komputerowej, aby pomóc uczestnikom zrozumieć znaczenie danych tekstowych. Szkolenia NLP przeprowadzają uczestników krok po kroku przez proces oceny i zastosowania odpowiednich algorytmów do analizy danych i raportowania ich istotności. Szkolenie NLP jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "trening na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Lublin lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Lublin. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Lublin
Hotel Trzy Róże, Zemborzyce Dolne 96a, Lublin, Polska, 20-515
Sale szkoleniowe wyposażone są w nowoczesny sprzęt audiowizualny, umożliwiający efektywne prezentacje oraz interaktywne sesje szkoleniowe. Dodatkowo, dostępny jest szybki i niezawodny Internet, który umożliwia łatwy dostęp do materiałów online oraz komunikację z zespołem szkoleniowym. Obiekt znajduje się jedynie 9 kilometrów od centrum miasta Lublina. Zlokalizowany jest przy głównej trasie S19 w kierunku Kraśnika, zapewniając dogodny dojazd zarówno z Rzeszowa, Warszawy, Łodzi, jak i Białegostoku. Dzięki tej centralnej lokalizacji, uczestnicy mogą szybko i wygodnie dotrzeć na miejsce szkolenia, co dodatkowo ułatwia organizację wydarzenia i zapewnia komfort uczestnictwa.
Ollama to lekka platforma do lokalnego uruchamiania dużych modeli językowych.
Ten prowadzony przez instruktora, na żywo przeprowadzany szkolenie (online lub stacjonarny) jest skierowany do pośrednio zaawansowanych specjalistów finansowych i personelu IT, którzy chcą zaimplementować, dostosować i wprowadzić w życie oparte na Ollamie rozwiązania AI w środowiskach finansowych.
Uczestnicy ukończą to szkolenie z posiadanymi umiejętnoścami potrzebnymi do:
Wdrożenie i skonfigurowanie Ollamy dla bezpiecznego użytkowania w operacjach finansowych.
Integracja lokalnych modeli językowych (LLMs) do przepływów pracy analizy i raportowania.
Dostosowanie modeli do terminologii i zadań specyficznych dla finansów.
Zastosowanie najlepszych praktyk w zakresie bezpieczeństwa, prywatności i zgodności.
Format kursu
Interaktywna wykład i dyskusja.
Ćwiczenia praktyczne na finansowych danych.
Implementacja scenariuszy skupionych na finansach w środowisku labolatorium na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
Aby zapytać o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.
Ollama to lekka platforma do lokalnego uruchamiania dużych modeli językowych.
Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do poziomu średnio zaawansowanych specjalistów opieki zdrowotnej i zespołów IT, którzy chcą wdrożyć, dostosować i zoperacyjizować AI-solutions oparte na Ollamie w środowiskach klinicznych i administracyjnych.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zainstalować i skonfigurować Ollamę do bezpiecznego używania w opiece zdrowotnej.
Integrować lokalne modele LLM z przepływami pracy klinicznymi i procesami administracyjnymi.
Dostosowywać modele do specyficznej terminologii i zadań opieki zdrowotnej.
Zastosować najlepsze praktyki w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.
Format kursu
Interaktywna prezentacja i dyskusja.
Praktyczne demonstracje i kierowane ćwiczenia.
Praktyczna implementacja w symulacyjnym środowisku opieki zdrowotnej.
Opcje dostosowania kursu
Aby poprosić o dostosowane szkolenie do tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.
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.
Mistral AI to potężna rodzina otwartych i gotowych do wykorzystania w przedsiębiorstwach modeli AI dla aplikacji językowych, multimodalnych i agentycznych.
Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów o średnim i zaawansowanym poziomie umiejętności, którzy chcą budować, wdrażać i zarządzać agentami AI za pomocą modeli Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise i Devstral.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć architekturę i możliwości modeli Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise i Devstral.
Projektować i wdrażać agentów AI wykorzystujących modele Mistral do zastosowań przedsiębiorstw i programistów.
Integrować systemy kodowania, łączniki i dane przedsiębiorstw w przepływy agentów.
Optymalizować wydajność, koszty i zgodność z przepisami dla agentów napędzanych przez Mistral.
Format kursu
Interaktywna wykład i dyskusja.
Wiele ćwiczeń i praktyki.
Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
Aby poprosić o dostosowany kurs szkoleniowy dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.
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.
Mistral AI to otwarta platforma AI, która umożliwia zespołom budowanie i integrowanie asystentów konwersacyjnych w przepływach pracy skierowanych do przedsiębiorstw i klientów.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do produktowych menedżerów na poziomie początkującego do średnio zaawansowanego, pełnośrodkowych deweloperów oraz inżynierów integracji, którzy chcą zaprojektować, zintegrować i produktować asystentów konwersacyjnych za pomocą połączeń i integracji Mistral.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zintegrować modele konwersacyjne Mistral z połączeniami przedsiębiorstw i SaaS.
Wdrożyć generację z wzmocnieniem pobieraniem (RAG) dla odpowiedzi oparte na faktach.
Projektować wzorce UX dla wewnętrznych i zewnętrznych asystentów czatu.
Wdrażać asystentów w przepływy pracy produktów w przypadku zastosowań rzeczywistych.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Ćwiczenia praktyczne związane z integracją.
Rozwijanie asystentów konwersacyjnych w żywym laboratorium.
Opcje dostosowywania kursu
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.
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.
Claude AI to system generacyjny sztucznej inteligencji zaprojektowany do wspomagania rozumowania, tworzenia treści, odzyskiwania wiedzy i automatyzacji procesów.
Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą zastosować Claude AI w zadaniach wsparcia klienta i operacji serwisowych.
Po ukończeniu tego programu uczestnicy będą w stanie:
Używać Claude do przyspieszenia triażu i klasyfikacji wsparcia.
Tworzyć spójne tonalnie odpowiedzi dla klientów i streszczenia.
Automatyzować procesy tworzenia zadań i odzyskiwania wiedzy.
Integrować Claude do istniejących procesów wsparcia klienta.
Format kursu
Przewodniczone wykłady z rzeczywistymi scenariuszami wsparcia.
Praktyczne ćwiczenia oparte na przedsiębiorstwowych przypadkach serwisowych.
Ręczne korzystanie z Claude w symulowanym środowisku wsparcia.
Opcje dostosowywania kursu
Jeśli potrzebujesz, aby ten kurs był dostosowany do procesów wsparcia Twojej organizacji, prosimy o kontakt z nami w celu omówienia możliwości dostosowania.
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.
Mistral AI to otwarta i gotowa do użycia w przedsiębiorstwach platforma AI, która oferuje funkcje umożliwiające bezpieczne, zgodne z przepisami i odpowiedzialne wdrażanie AI.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowane jest do osób z poziomem zaawansowanym w dziedzinie zgodności, architektów bezpieczeństwa oraz przedstawicieli działów prawnych i operacyjnych, którzy chcą wdrożyć odpowiedzialne praktyki AI z Mistral poprzez wykorzystanie mechanizmów ochrony prywatności, miejsca przechowywania danych oraz kontroli przedsiębiorstw.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
Wdrażać techniki zachowywania prywatności w wdrożeniach Mistral.
Stosować strategie miejsca przechowywania danych w celu spełnienia wymagań regulacyjnych.
Konfigurować kontrolę dostępu opartą na rolach (RBAC), pojedyncze logowanie (SSO) i dzienniki audytowe.
Ocena opcji dostawców i wdrażania w celu dostosowania zgodności.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Studia przypadków i ćwiczenia skupione na zgodności.
Praktyczne wdrażanie kontroli AI przedsiębiorstw.
Opcje dostosowania kursu
Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
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.
CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferuje potężne narzędzia do wdrażania i optymalizacji aplikacji AI w czasie rzeczywistym dla wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego, szczególnie na sprzęcie Huawei Ascend.
Ta prowadzona przez instruktora szkolenia na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowana do pośrednio zaawansowanych praktyków AI, którzy chcą tworzyć, wdrażać i optymalizować modele wizji i języka przy użyciu CANN SDK dla przypadków produkcyjnych.
Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Wdrażać i optymalizować modele CV i NLP przy użyciu CANN i AscendCL.
Korzystać z narzędzi CANN do konwertowania modeli i integrowania ich w potoki na żywo.
Optymalizować wydajność wnioskowania dla zadań takich jak detekcja, klasyfikacja i analiza sentymentu.
Tworzyć potoki CV/NLP w czasie rzeczywistym dla scenariuszy wdrożenia na brzegu lub w chmurze.
Format kursu
Interaktywna prezentacja i pokaz.
Praktyczne laboratorium z wdrażaniem modeli i profilowaniem wydajności.
Projektowanie potoków na żywo przy użyciu prawdziwych przypadków CV i NLP.
Opcje dostosowywania kursu
Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy skontaktować się z nami, aby uzgodnić szczegóły.
Claude AI to zaawansowany system językowy i rozumowania, który obsługuje strukturalne zadania danych, przepływy pracy analityczne oraz uzupełnienie intelektu biznesowego.
Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą wykorzystać Claude, aby przyspieszyć analizę danych, generować wgląd i optymalizować procesy BI.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zastosować Claude do przeprowadzania ad-hoc eksploracyjnej analizy danych.
Generować zapytania SQL, streszczenia i transformacje za pomocą naturalnych poleceń.
Korzystać z Claude do projektowania pulpitów nawigacyjnych, KPI oraz widoków analitycznych w bardziej efektywny sposób.
Interpretować dane biznesowe z podwyższoną dokładnością poprzez strukturalne rozumowanie wspierane przez AI.
Format kursu
Prezentacje prowadzone przez instruktora i kierowane dyskusje.
Ćwiczenia praktyczne przy użyciu rzeczywistych zestawów danych biznesowych.
Praktyczna aplikacja Claude w scenariuszach skupionych na BI.
Opcje dostosowywania kursu
Jeśli potrzebujesz dostosowania, aby dopasować je do swoich wewnętrznych narzędzi BI lub przepływów pracy, prosimy o kontakt, aby uzgodnić dostosowaną wersję tego kursu.
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.
Modele Mistral to technologie sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym, które teraz obejmują przepływy pracy wielomodalne, wspierające zarówno zadania językowe, jak i wizualne dla zastosowań przedsiębiorstwowych i badawczych.
Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego dla naukowców ds. uczenia maszynowego, inżynierów aplikacyjnych i zespołów produkcyjnych, którzy chcą tworzyć aplikacje wielomodalne z modelami Mistral, w tym przepływy pracy OCR i zrozumienia dokumentów.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
Konfigurować modele Mistral do zadań wielomodalnych.
Implementować przepływy pracy OCR i integrować je z potokami NLP.
Projektować aplikacje zrozumienia dokumentów dla przypadków użycia przedsiębiorstwowych.
Opracowywać funkcje wyszukiwania wizualno-tekstowego i asystentów interfejsu użytkownika.
Format kursu
Interaktywna prezentacja i dyskusja.
Cwiczenia praktyczne z kodowaniem.
Implementacja na żywo potoków wielomodalnych.
Opcje dostosowywania kursu
Aby zamówić dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, skierowane jest do zaawansowanych data scientistów i deweloperów, którzy chcą zastosować techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) za pomocą Pythona w Google Colab.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.
Przetwarzać i czyścić dane tekstowe dla zadań NLP.
Wykonuje analizę sentymentu za pomocą bibliotek NLTK i SpaCy.
Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i współpracownego rozwoju.
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.
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 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 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.
Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenia w Lublin (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów zaawansowanego poziomu, którzy chcą dostosować i zmodyfikować modele AI na Ollama dla lepszej wydajności i zastosowań specyficznych dla dziedziny.
Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Skonfigurować wydajne środowisko do dostosowywania modeli AI na Ollama.
Przygotować zbiory danych do nadzorowanego dostosowywania i uczenia wzmacnianego.
Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, dokładności i efektywności.
Wdrożyć zmodyfikowane modele w środowiskach produkcyjnych.
Oceenić poprawki modelu i zapewnić jego odporność.
Mistral to wysokowydajna rodzina dużych modeli językowych optymalizowanych dla kosztownego wdrażania produkcji w dużych skalach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów infrastruktury, architektów chmurowych i kierowników MLOps, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i optymalizować architektury oparte na Mistralu dla maksymalnej przepustowości i minimalnych kosztów.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Wdrożyć skalowalne wzorce wdrażania Mistral Medium 3.
Zastosować strategie grupowania, kwantyzacji i efektywnego serwowania.
Optymalizować koszty wnioskowania przy zachowaniu wydajności.
Projektować gotowe do produkcji topologie serwowania dla zadań przedsiębiorstwa.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Wiele ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Lublin (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów o zaawansowanym poziomie, którzy chcą zaimplementować bezpieczne i wydajne przepływy pracy oparte na AI przy użyciu Ollama.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Wdrożyć i skonfigurować Ollama do prywatnej przetwarzania AI.
Integrować modele AI z bezpiecznymi przepływami pracy 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 to ramowa struktura oparta na grafie, która umożliwia warunkowe, wielostopniowe przepływy pracy LLM i narzędzi, idealnie nadającą się do automatyzacji i personalizacji potoków treści.
Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening (online lub stacjonarnie) jest skierowana do marketingowców, strategów treści oraz deweloperów automatyzacji o średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zaimplementować dynamiczne, wieloetapowe kampanie e-mail i potoki generowania treści przy użyciu LangGraph.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
Projektować struktury grafowe treści i przepływy e-mail z logiką warunkową.
Integrować LLM, API i źródła danych do automatycznej personalizacji.
Zarządzać stanem, pamięcią i kontekstem w wieloetapowych kampaniach.
Oceniać, monitorować i optymalizować wydajność przepływów pracy i wyniki dostawy.
Format Kursu
Interaktywne wykłady i grupowe dyskusje.
Ćwiczenia praktyczne implementujące przepływy e-mail i potoki treści.
Zadania oparte na scenariuszach dotyczące personalizacji, segmentacji i logiki warunkowej.
Opcje Dostosowywania Kursu
Aby zamówić dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.
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 open-source framework przeznaczony do tworzenia i uruchamiania kodujących agentów, które mogą interagować z bazami kodu, narzędziami deweloperskimi i API w celu poprawy produktywności inżynierskiej.
Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowany jest do pośrednio zaawansowanych inżynierów ML, zespołów narzędzi deweloperskich i SREs, którzy chcą projektować, implementować i optymalizować kodujące agenty przy użyciu Devstral.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
Skonfigurować Devstral do tworzenia kodujących agentów.
Zaprojektować agenty workflow dla eksploracji i modyfikacji baz kodu.
Zintegrować kodujące agenty z narzędziami deweloperskimi i API.
Zaimplementować najlepsze praktyki dla bezpiecznej i wydajnej wdrożenia agentów.
Format kursu
Interaktywna prezentacja i dyskusja.
Muchę ćwiczeń i praktyki.
Ręczne implementacje w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia szczegółów.
Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening w Lublin (online lub stacjonarny) jest skierowana do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą zintegrować Claude AI w swoje codzienne przepływy pracy, aby poprawić efektywność i automatyzację.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
Używać Claude AI do automatyzowania powtarzalnych zadań i usprawniania przepływów pracy.
Zwiększać produktywność osobistą i grupową przy użyciu automatyzacji opartej na AI.
Integrować Claude AI z istniejącymi narzędziami biznesowymi i platformami.
Optymalizować podejmowanie decyzji i zarządzanie zadaniami oparte na AI.
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.
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.
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.
Mistral Medium 3 to wysokowydajny, wielomodalny model języka opracowany do wdrożenia na poziomie produkcji w środowiskach przedsiębiorstw.
Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowany jest do AI/ML inżynierów, architektów platform i zespołów MLOps o średnim poziomie zaawansowania do zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć, zoptymalizować i zabezpieczyć Mistral Medium 3 dla przypadków użycia przedsiębiorstw.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
Wdrożyć Mistral Medium 3 za pomocą API i opcji samodziewa.
Zoptymalizować wydajność wnioskowania i koszty.
Zaimplementować wielomodalne przypadki użycia z Mistral Medium 3.
Zastosować najlepsze praktyki zabezpieczeń i zgodności dla środowisk przedsiębiorstw.
Format Kursu
Interaktywna prelekcja i dyskusja.
Mnóstwo ćwiczeń i praktyki.
Ręczna implementacja w środowisku live-lab.
Opcje Personalizacji Kursu
Aby poprosić o dostosowanie treningu do indywidualnych potrzeb, skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.
Ta prowadzona przez instruktora, żywa szkolenia w Lublin (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i używać Ollamy do uruchamiania modeli AI na swoich lokalnych maszynach.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć podstawy Ollamy i jej możliwości.
Skonfigurować Ollamę do uruchamiania lokalnych modeli AI.
Wdrażać i interakcjonować z LLM przy użyciu Ollamy.
Optymalizować wydajność i zużycie zasobów dla obciążeń AI.
Badanie przypadków użycia lokalnej wdrożenia 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.
Publiczność
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.
Chatbots to programy komputerowe, które automatycznie symulują odpowiedzi ludzi za pomocą interfejsów czatu. Chatbots pomagają organizacjom maksymalizować wydajność swoich operacji, dostarczając łatwiejsze i szybsze opcje dla interakcji użytkowników.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się budować chatboty w języku Python.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć podstawy budowy chatbotów
Budować, testować, wdrażać i naprawiać różne chatboty za pomocą języka Python
Grupa docelowa
Developers
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywna praktyka ręczna
Uwaga
Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby uregulować.
W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy nauczą się korzystać z bibliotek Pythona do NLP podczas tworzenia aplikacji przetwarzającej zestaw zdjęć i generującej opisy.
Po zakończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą w stanie:
Zaprojektować i zaprogramować DL dla NLP za pomocą bibliotek Pythona.
Stworzyć kod Pythona, który odczytuje znacznie dużą kolekcję zdjęć i generuje słowa kluczowe.
Stworzyć kod Pythona, który generuje opisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.
This three-day practical course walks participants through the full NLP workflow — from collecting and preprocessing text data to building models for classification, clustering, and topic discovery. It concludes with modern techniques using embeddings, spaCy, Hugging Face, and transformers, wrapped up in a hands-on end-to-end project.
Ten kurs przeszkolenia w sali klasowej poświęcony będzie technikom NLP (Przetwarzanie Języka Naturalnego) oraz zastosowaniom sztucznej inteligencji i robotyki w biznesie. Uczestnicy wykonają ćwiczenia komputerowe i studia przypadków, korzystając z Pythona.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych objętości tekstów w celu odkrywania wzorców i zdobywania wglądów.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zainstalować i skonfigurować spaCy.
Zrozumieć podejście spaCy do Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP).
Wyciągać wzorce i uzyskiwać informacje biznesowe z dużych źródeł danych.
Integrować bibliotekę spaCy z istniejącymi aplikacjami webowymi i starszymi systemami.
Wdrażać spaCy w środowiska produkcji w celu przewidywania zachowań ludzkich.
Używać spaCy do pre-procesowania tekstów dla Deep Learning.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Ręczne implementacje w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uregulowania.
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.
TensorFlow™ to otwarta biblioteka oprogramowania do obliczeń numerycznych za pomocą grafów przepływu danych.
SyntaxNet to ramka neural-network do przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.
Word2Vec służy do nauki wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie obliczeniowo efektywnym modelem predykcyjnym do nauki word embeddings z nieprzetworzonego tekstu. Istnieje w dwóch wariantach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w pracy Mikolov et al.).
Używane wspólnie, SyntaxNet i Word2Vec umożliwiają użytkownikom generowanie modeli Learned Embedding z wejścia języka naturalnego.
Odbiorcy kursu
Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich grafach TensorFlow.
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:
zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrożenia TensorFlow
wykonywać zadania związane z instalacją, środowiskiem produkcyjnym, architekturą i konfiguracją
