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 Poznań lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Poznań. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów AI i etyków, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów oraz decydentów i interesariuszy, którzy chcą zrozumieć i poruszać się po etycznym krajobrazie LLM.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Identyfikować kwestie etyczne i wyzwania związane z LLM.
Stosować ramy i zasady etyczne do wdrażania LLM.
Ocenić społeczny wpływ LLM i złagodzić potencjalne ryzyko.
Opracować strategie odpowiedzialnego rozwoju i wykorzystania sztucznej inteligencji.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych praktyków NLP i naukowców zajmujących się danymi, twórców treści i tłumaczy oraz globalnych firm, które chcą korzystać z LLM do tłumaczenia języków i tworzenia treści wielojęzycznych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć zasady międzyjęzykowego uczenia się i tłumaczenia za pomocą LLM.
Wdrożyć LLM do tłumaczenia treści między różnymi językami.
Tworzyć i zarządzać wielojęzycznymi zestawami danych do szkolenia LLM.
Opracować strategie utrzymania spójności i jakości tłumaczeń.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Poznań, jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, deweloperów AI oraz naukowców danych na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się używania QLoRA do efektywnego dopasowywania dużych modeli do określonych zadań i dostosowań.Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć teorię stojącą za QLoRA i technikami kwantyzacji dla modeli językowych (LLMs).
Wdrożyć QLoRA w procesie dopasowywania dużych modeli językowych do zastosowań specjalistycznych.
Optymalizować wydajność dopasowywania przy ograniczonych zasobach obliczeniowych za pomocą kwantyzacji.
Efektywnie wdrażać i oceniać dopasowane modele w rzeczywistych zastosowaniach.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych urbanistów, administratorów miast i twórców rozwiązań inteligentnego miasta, którzy chcą wdrożyć Small Language Models (SLMs) w projektach inteligentnego miasta w celu poprawy życia w mieście.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć zastosowanie SLM w inteligentnych miastach.
Zintegrować SLM z zestawami danych miejskich w celu usprawnienia procesu decyzyjnego.
Opracować strategie wdrażania SLM w miejskich systemach zarządzania.
Ocenić wpływ SLM na planowanie urbanistyczne i inteligentne rozwiązania miejskie.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (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 Poznań (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych technologów edukacyjnych, projektantów instrukcji i programistów AI w edukacji, którzy chcą zintegrować Small Language Models (SLMs) z platformami edukacyjnymi w celu usprawnienia procesów nauczania i uczenia się.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć rolę SLM w technologii edukacyjnej.
Projektować doświadczenia edukacyjne oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu SLM.
This instructor-led, live training in Poznań (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 w Poznań (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.
This instructor-led, live training in Poznań (online or onsite) is aimed at intermediate-level IT professionals who wish to deploy small language models directly onto devices with limited processing capabilities, opening up possibilities for innovative applications in various sectors.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the challenges and solutions for implementing AI on compact hardware.
Optimize and compress AI models for efficient on-device deployment.
Utilize modern AI frameworks and tools for on-device model implementation.
Design and develop real-time AI applications for mobile and IoT devices.
Evaluate and ensure the security and privacy of on-device AI systems.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (online or onsite) is aimed at advanced-level machine learning engineers and AI researchers who wish to develop energy-efficient AI solutions with small language models that are both powerful and environmentally friendly.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the impact of AI on energy consumption and the environment.
Apply model compression and optimization techniques to reduce the size and energy usage of AI models.
Utilize energy-efficient hardware and software frameworks for AI deployment.
Implement best practices for sustainable AI development.
Advocate for and contribute to sustainable practices in the AI industry.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do określonych zadań i zestawów danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zrozumieć zasady dostrajania i jego zastosowania.
Przygotować zestawy danych do dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli.
Dostroić duże modele językowe (LLM) do zadań NLP.
Optymalizować wydajność modeli i radzić sobie z typowymi wyzwaniami.
This instructor-led, live training in Poznań (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).
This instructor-led, live training in Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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 Poznań (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.
Publiczność
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 Poznań 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 kodowanie 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 Poznań, 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.
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.
Publiczność
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
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (6)
podpowiada część inżynieryjną
Michal - GE HealthCare
Szkolenie - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Ćwiczenia praktyczne.
Adam Borowski - NetWorkS! Sp. z o.o.
Szkolenie - AI Awareness for Telecom
Organizacja, przestrzegając proponowanego porządku obrad, wiedza trenera w tej dziedzinie
Ali Kattan - TWPI
Szkolenie - Natural Language Processing with TensorFlow
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
To:
To jest jedno z najlepszych praktycznych kursów programowania z ćwiczeniami, jakie kiedykolwiek ukończyłem.
Laura Kahn
Szkolenie - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie - Artificial Intelligence Overview
Lubiłem ćwiczenia.
Office for National Statistics
Szkolenie - Natural Language Processing with Python
