Szkolenia NLP w mazowieckie

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zastosować techniki NLP przy użyciu Python w Google Colab.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.
• Wstępnie przetwarzać i czyścić dane tekstowe dla zadań NLP.
• Przeprowadzać analizę nastrojów przy użyciu bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi przy użyciu Google Colab do skalowalnego i wspólnego rozwoju.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji i decydentów, którzy chcą zbadać etyczne implikacje rozwoju sztucznej inteligencji i dowiedzieć się, jak stosować wytyczne etyczne podczas tworzenia rozwiązań sztucznej inteligencji z LangChain.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zidentyfikować kluczowe kwestie etyczne w rozwoju AI z LangChain.
• Zrozumieć wpływ sztucznej inteligencji na społeczeństwo i procesy decyzyjne.
• Opracować strategie budowania sprawiedliwych i przejrzystych systemów sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć wytyczne dotyczące etycznej sztucznej inteligencji w projektach opartych na LangChain.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych badaczy, analityków i pracowników wiedzy, którzy chcą wykorzystać Claude AI do przetwarzania dużych ilości danych, syntezy informacji i automatyzacji zadań badawczych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wykorzystać Claude AI do przeglądu literatury i syntezy badań.
• Podsumowywać raporty, prace badawcze i długie dokumenty.
• Wyciągać kluczowe spostrzeżenia i trendy z ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych.
• Zintegrować Claude AI z przepływami pracy w zakresie badań i zarządzania wiedzą.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych twórców treści, pisarzy i marketerów, którzy chcą wykorzystać Claude AI do generowania, edycji i podsumowywania treści w celu ulepszenia blogów, raportów i materiałów marketingowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Używać Claude AI do burzy mózgów i rozwijania pomysłów.
• Ulepszać pisanie za pomocą edycji i korekty wspomaganej przez AI.
• Generować podsumowania dla długich treści i raportów.
• Zautomatyzować tworzenie kopii marketingowych dla różnych platform.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą specjalizować się w najnowocześniejszych technikach głębokiego uczenia się dla NLU.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć kluczowe różnice między modelami NLU i NLP.
• Zastosować zaawansowane techniki głębokiego uczenia do zadań NLU.
• Zbadać głębokie architektury, takie jak transformatory i mechanizmy uwagi.
• Wykorzystać przyszłe trendy w NLU do budowania zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostroić i dostosować modele sztucznej inteligencji w Ollama w celu zwiększenia wydajności i aplikacji specyficznych dla domeny.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować wydajne środowisko do dostrajania modeli AI na Ollama.
• Przygotować zestawy danych do nadzorowanego dostrajania i uczenia się ze wzmocnieniem.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, dokładności i efektywności.
• Wdrażanie dostosowanych modeli w środowiskach produkcyjnych.
• Ocenianie ulepszeń modeli i zapewnianie solidności.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level data analysts and business professionals who wish to perform complex data analysis tasks more intuitively across various industries using Google Gemini AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of Google Gemini AI.
• Connect various data sources to Gemini AI.
• Explore data using natural language queries.
• Analyze data patterns and derive insights.
• Create compelling data visualizations.
• Communicate data-driven insights effectively.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności korzystania z NLG do automatyzacji podsumowywania tekstu i generowania treści.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe zasady NLG do podsumowywania tekstu i generowania treści.
• Wdrożyć modele NLG w celu podsumowania dużych dokumentów i artykułów.
• Wykorzystać wstępnie wytrenowane modele NLG, takie jak GPT, do tworzenia treści.
• Zastosować zaawansowane techniki w celu dostrojenia modeli NLG do konkretnych zadań generowania treści.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i specjalistów IT na wszystkich poziomach umiejętności, którzy chcą zautomatyzować zadania i procesy za pomocą sztucznej inteligencji bez pisania obszernego kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować i wdrażać złożone przepływy pracy przy użyciu wizualnego interfejsu programowania n8n.
• Zintegrować możliwości AI z przepływami pracy przy użyciu LangChain.
• Tworzyć niestandardowe chatboty i wirtualnych asystentów dla różnych przypadków użycia.
• Przeprowadzać zaawansowaną analizę i przetwarzanie danych za pomocą agentów AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poznać najnowocześniejsze techniki NLU i zrozumienia semantycznego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady rozumienia semantycznego i kontekstowej sztucznej inteligencji.
• Pracować z najnowocześniejszymi modelami, takimi jak transformatory i wstępnie wytrenowane modele językowe.
• Wdrożyć techniki NLU w celu lepszego zrozumienia języka AI.
• Rozwijać aplikacje wykorzystujące analizę semantyczną i kontekstową sztuczną inteligencję.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć bezpieczne i wydajne przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu Ollama.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć i skonfigurować Ollama do prywatnego przetwarzania AI.
• Zintegrować modele AI z bezpiecznymi przepływami pracy w przedsiębiorstwie.
• Optymalizować wydajność AI przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych.
• Automatyzować procesy biznesowe za pomocą lokalnych funkcji AI.
• Zapewnienie zgodności z zasadami bezpieczeństwa i zarządzania w przedsiębiorstwie.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą zintegrować Claude AI ze swoimi aplikacjami, budować chatboty oparte na AI i zwiększać funkcjonalność oprogramowania dzięki automatyzacji opartej na AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Korzystać z interfejsu API Claude AI w celu zintegrowania sztucznej inteligencji z aplikacjami.
• Rozwijać chatboty i wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji.
• Ulepszać aplikacje za pomocą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji i NLP.
• Optymalizować i dostrajać modele Claude AI dla różnych przypadków użycia.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at intermediate-level content creators who wish to utilize Google Gemini AI to enhance their content quality and efficiency.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI in content creation.
• Set up and use Google Gemini AI to generate and optimize content.
• Apply text-to-text transformations to produce creative and original content.
• Implement SEO strategies using AI-driven insights.
• Analyze content performance and adapt strategies using Gemini AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować techniki NLG oparte na sztucznej inteligencji dla aplikacji chatbot i wirtualnych asystentów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe zasady NLG dla konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
• Wykorzystać techniki głębokiego uczenia się w celu usprawnienia generowania dialogów chatbota.
• Zintegrować najnowocześniejsze modele NLG, takie jak GPT-3, z ramami chatbotów.
• Zastosować kontekstową sztuczną inteligencję w celu poprawy spójności i płynności konwersacji.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists, machine learning and AI researchers who wish to create engaging and efficient AI-powered conversational experiences with small language models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of conversational AI and the role of SLMs.
• Design and implement user-centric AI interactions.
• Develop and train SLMs for interactive applications.
• Evaluate and improve the effectiveness of human-AI communication using appropriate metrics.
• Deploy scalable and ethical AI-driven conversational interfaces in real-world scenarios.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat nowoczesnych technik NLU.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć zaawansowane techniki NLU dla systemów AI.
• Wykorzystać modele głębokiego uczenia się do zrozumienia semantycznego.
• Rozpoznawać i klasyfikować intencje w złożonych aplikacjach.
• Wykorzystywać najnowocześniejsze narzędzia, takie jak Hugging Face Transformers do zadań NLU.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zintegrować Claude AI ze swoimi codziennymi przepływami pracy, aby poprawić wydajność i automatyzację.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Używać Claude AI do automatyzacji powtarzalnych zadań i usprawniania przepływów pracy.
• Zwiększyć produktywność osobistą i zespołową za pomocą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
• Zintegrować Claude AI z istniejącymi narzędziami i platformami biznesowymi.
• Zoptymalizować podejmowanie decyzji i zarządzanie zadaniami w oparciu o sztuczną inteligencję.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrażać, optymalizować i integrować LLM przy użyciu Ollama.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Konfigurować i wdrażać LLM przy użyciu Ollama.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności i efektywności.
• Wykorzystać akcelerację GPU w celu poprawy szybkości wnioskowania.
• Zintegrować Ollama z przepływami pracy i aplikacjami.
• Monitorowanie i utrzymywanie wydajności modeli AI w czasie.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at intermediate-level customer service professionals who wish to implement Google Gemini AI in their customer service operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the impact of AI on customer service.
• Set up Google Gemini AI to automate and personalize customer interactions.
• Utilize text-to-text and image-to-text transformations to improve service efficiency.
• Develop AI-driven strategies for real-time customer feedback analysis.
• Explore advanced features to create a seamless customer service experience.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers and software engineers who wish to learn the core concepts and architecture of LangChain and gain the practical skills for building AI-powered applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Grasp the fundamental principles of LangChain.
• Set up and configure the LangChain environment.
• Understand the architecture and how LangChain interacts with large language models (LLMs).
• Develop simple applications using LangChain.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists, AI developers, and AI enthusiasts who wish to use LLMs to perform various NLP tasks and create novel and diverse content for different purposes.

By the end of this training, participants will be able to:

• Establish a development environment with LLMs and essential tools.
• Expertly perform NLU and NLI tasks with LLMs.
• Extract, infer, and utilize knowledge graphs effectively.
• Generate and manage dialogues using LLMs for conversational applications.
• Evaluate content quality and diversity generated by LLMs and generative AI.
• Apply ethical principles, ensuring fairness and responsible use of LLMs.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and machine learning engineers who wish to create and apply small language models tailored for specific domains such as legal, medical, and technical fields.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the importance and application of domain-specific language models.
• Curate and preprocess specialized datasets for model training.
• Train and fine-tune language models for domain-specific applications.
• Evaluate and benchmark models using domain-relevant metrics.
• Deploy domain-specific language models in real-world scenarios.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers who wish to integrate AI functionalities into their applications using Google Gemini AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of large language models.
• Set up and use Google Gemini AI for various AI tasks.
• Implement text-to-text and image-to-text transformations.
• Build basic AI-driven applications.
• Explore advanced features and customization options in Google Gemini AI.

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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów biznesowych, zespołów obsługi klienta i entuzjastów technologii, którzy chcą zrozumieć podstawy Claude AI i wykorzystać ją w aplikacjach biznesowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć możliwości i przypadki użycia Claude AI.
• Skutecznie skonfigurować i współdziałać z Claude AI.
• Zautomatyzować biznesowe przepływy pracy za pomocą konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
• Zwiększyć zaangażowanie klientów i wsparcie za pomocą rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (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.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and software engineers who wish to build AI-powered applications using the LangChain framework.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of LangChain and its components.
• Integrate LangChain with large language models (LLMs) like GPT-4.
• Build modular AI applications using LangChain.
• Troubleshoot common issues in LangChain applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla uczestników początkujących, którzy chcą poznać podstawy NLU i jego rolę w szerszym kontekście NLP.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe pojęcia Natural Language Understanding (NLU).
• Rozróżniać NLU i NLP.
• Poznaj podstawowe techniki interpretacji języka i rozumienia kontekstu.
• Zastosować techniki NLU do prostych zadań przetwarzania tekstu.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy Ollama i jego możliwości.
• Skonfigurować Ollama do uruchamiania lokalnych modeli AI.
• Wdrażać i współdziałać z LLM przy użyciu Ollama.
• Optymalizacja wydajności i wykorzystania zasobów dla obciążeń AI.
• Poznanie przypadków użycia dla lokalnych wdrożeń AI w różnych branżach.

This instructor-led, live training in mazowieckie (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level data scientists and developers who wish to implement and leverage Small Language Models in various applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and functionality of Small Language Models.
• Implement SLMs for tasks such as text generation and sentiment analysis.
• Optimize and fine-tune SLMs for specific use cases.
• Deploy SLMs in resource-constrained environments.
• Evaluate and interpret the performance of SLMs in real-world scenarios.

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

Ten kurs wprowadza lingwistów lub programistów do NLP w Python. Podczas tego kursu będziemy głównie korzystać z nltk.org (Natural Language Tool Kit), ale także z innych bibliotek istotnych i przydatnych dla NLP. W tej chwili możemy przeprowadzić ten kurs w Python 2.x lub Python 3.x. Przykłady są w języku angielskim lub mandaryńskim (普通话). Inne języki mogą być również dostępne po uzgodnieniu przed dokonaniem rezerwacji.

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 skierowany do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich aplikacjach. Szczególna uwaga poświęcona jest analizie danych, rozproszonej sztucznej inteligencji i 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 mazowieckie 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.

In this instructor-led, live training in mazowieckie, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
• Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
• Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
• Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
• Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
• Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
• Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.

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

Oczekuje się, że pod koniec szkolenia uczestnicy będą wystarczająco wyposażeni w podstawowe koncepcje Pythona i będą w stanie wystarczająco wykorzystać NLTK do wdrożenia większości operacji opartych na NLP i ML. Szkolenie ma na celu przekazanie nie tylko wiedzy wykonawczej, ale także logicznej i operacyjnej wiedzy na temat technologii.

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