Praktické AI od základů v Pythonu Počítačový Kurz

Tento intenzivní, praktický kurz se zabývá pokročilými technikami Pythonu, inženýrskými osvědčenými postupy a často používanými návravními vzory pro vytváření udržitelných, testovatelných a vysokovýkonnostních Python aplikací. Důraz je kladen na moderní nástroje, typování, modely konkurzivity, architektonické vzory a pracovní postupy připravené pro nasazení.

Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je určena pro středně pokročilé až pokročilé Python programátory, kteří chtějí přijmout profesionální postupy a vzory pro produkční Python systémy.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít typování v Pythonu, datové třídy a kontrolu typů k zvýšení spolehlivosti kódu.
• Nastavovat robustní aplikace pomocí návravných vzorů a architektonických principů.
• Správně implementovat konkurzivitu a paralelismus s využitím asyncio a multiprocessingu.
• Vytvářet dobře testovaný kód pomocí pytest, testů na základě vlastností (property-based testing) a CI potoků.
• Profilovat, optimalizovat a posilovat Python aplikace pro produkční použití.
• Balení, distribuce a nasazení Python projektů pomocí moderních nástrojů a kontejnerů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a krátké ukázky.
• Praktické laboratoře a programátorské cvičení každý den.
• Koncový mini-projekt integrující vzory, testování a nasazení.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud požadujete přizpůsobené školení nebo zaměření (data, web nebo infrastruktura), kontaktujte nás pro domluvu.

Tento kurz vyučuje praktické inženýrské techniky pro návrh, vývoj, testování a nasazení agentic (autonomních) systémů pomocí Pythonu. Kryje agentní smyčku, integraci nástrojů, správu paměti a stavu, orchestrace, bezpečnostní kontroly a aspekty produkce.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé až pokročilé inženýry ML, AI vývojáře a software inženýry, kteří chtějí vytvářet robustní autonomní agenty připravené pro produkci pomocí Pythonu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a implementace agentní smyčky a pracovních postupů rozhodování.
• Integrace externích nástrojů a API pro rozšíření možností agentů.
• Implementace architektur krátkodobé a dlouhodobé paměti pro agenty.
• Skoordinování vícestupňových orchestrací a sestavovatelnosti agentů.
• Aplikace nejlepších praktik v oblasti bezpečnosti, kontroly přístupu a sledovatelnosti pro nasazené agenty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické laboratoře budování agentů s Pythonem a populárními SDKs.
• Projektové cvičení, které vytvoří nasaditelné prototypy.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požádání o přizpůsobené školení se na tento kurz obraťte na nás, abychom to uspořádali.

Praktický přehled datové vědy a AI pomocí Pythonu – poskytuje odborníkům dovednosti pro práci s daty, vývoj modelů strojového učení a implementaci AI aplikací v podnikovém prostředí; zahrnuje metodiku CRISP-DM, statistickou analýzu, dozorené i nedozorené učení, hluboké učení s frameworkem Tensorflow, zpracování přirozeného jazyka, práci s big data přes Spark a vyprávění příběhů na základě dat; ideální pro začátečníky hledající certifikaci v datové vědě a komplexní školení z analytiky připravené pro kariéru.

Umělá inteligence s Python je vývoj inteligentních systémů pomocí rozsáhlého ekosystému AI a knihoven strojového učení od Python.

Tento instruktor-leden živý školení (online nebo na místě) je určen středně pokročilým programátorům v Python, kteří chtějí navrhnout, implementovat a nasadit řešení AI pomocí Python.

Koncovým cílem tohoto školení je, aby účastníci mohli:

• Implementovat algoritmy umělé inteligence s použitím jádrových knihoven AI od Python.
• Pracovat s modelem strojového učení s nadzorem, bez nadzoru a reforcení.
• Integrovat řešení AI do stávajících aplikací a pracovních postupů.
• Hodnocení výkonu modelu a optimalizace pro přesnost a efektivitu.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Hodně cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro požadavek na individuální školení tohoto kurzu, kontaktujte nás prosím pro dohodu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé Python vývojáře, kteří chtějí zlepšit své Python vývojové zkušenosti pomocí AWS Cloud9.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a nakonfigurujte AWS Cloud9 pro vývoj Python.
• Pochopte rozhraní a funkce AWS Cloud9 IDE.
• Zápis, ladění a nasazení Python aplikací v AWS Cloud9.
• Spolupracujte s ostatními vývojáři pomocí platformy AWS Cloud9.
• Integrujte AWS Cloud9 s dalšími službami AWS pro pokročilá nasazení.

Přehled kurzu

Tento praktický kurz je určen pro odborníky se zkušenostmi v oblasti datového inženýrství, kteří si chtějí osvojit praktické dovednosti v oblastech umělé inteligence, Pythonu a velkých jazykových modelů. Kurz se zaměřuje na reálná využití, včetně používání modelů, vytváření promptů (prompt engineering) a budování řešení poháněných umělou inteligencí. Účastníci budou procházet progresivními cvičenímí, která je vedou od základních konceptů k vytvoření nasazenelných pracovních postupů pro umělou inteligenci.

Forma školení

• Prezenční výuka ve třídě

• Vedení instruktorem s průvodovaným procvičováním

• Interaktivní diskuse a studie reálných případů z praxe

• Každodenní praktická cvičení

Cíle kurzu

• Pochopit základní koncepty umělé inteligence a strojového učení relevantní pro moderní aplikace

• Upevnit dovednosti v Pythonu pro vývoj AI a datové pracovní postupy

• Naučit se, jak fungují velká jazyková modely a jak je efektivně využívat

• Navrhnout a optimalizovat prompty pro spolehlivé výstupy

• Budovat komplexní řešení AI pomocí API a frameworků

• Integrovat umělou inteligenci do datových inženýrských pipeline

Tento vedený instruktorem živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé Python vývojáře a analytiky dat, kteří chtějí posílit své dovednosti v analýze a manipulaci s daty pomocí Pandas a NumPy.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí, které zahrnuje Python, Pandas a NumPy.
• Vytvořit aplikaci pro analýzu dat pomocí Pandas a NumPy.
• Provádět pokročilou manipulaci s daty, řazení a filtrování operací.
• Provádět agregované operace a analyzovat časové série dat.
• Vizualizovat data pomocí Matplotlibu a dalších knihoven pro vizualizaci.
• Ladit a optimalizovat svůj kód pro analýzu dat.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je určená pro vývojáře, kteří chtějí použít stack FARM (FastAPI, React a MongoDB) k vytváření dynamických, vysokorychlostních a škálovatelných webových aplikací.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí, které integruje FastAPI, React a MongoDB.
• Porozumět klíčovým konceptům, funkcím a výhodám stacku FARM.
• Přihrádat, jak vytvářet REST API pomocí FastAPI.
• Přihrádat, jak navrhovat interaktivní aplikace s Reactem.
• Vývoj, testování a nasazování aplikací (front-end i back-end) pomocí stacku FARM.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří se chtějí naučit používat FastAPI s Pythonem k snadnějšímu a rychlejšímu vytváření, testování a nasazování RESTful API.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro vytváření API pomocí Pythonu a FastAPI.
• Vytvářet API rychleji a snadněji s použitím knihovny FastAPI.
• Naučit se, jak vytvářet datové modely a schémata založená na Pydanticu a OpenAPI.
• Připojovat API k databázím s použitím SQLAlchemy.
• Implementovat bezpečnostní mechanismy a ověřování v API pomocí nástrojů FastAPI.
• Vytvářet kontejnerové image a nasazovat webové API na cloudový server.

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy v České republice (online nebo na místě) je určeno datovým vedcům, kteří chtějí TensorFlow použít pro analýzu potenciálních dat o podvodech.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvořit model detekce podvodů v Pythonu a TensorFlow.
• Sestavit lineární regrese a lineární regresní modely pro předpověď podvodů.
• Vyvinout aplikaci AI od A do Z pro analýzu dat o podvodech.

Cílem tohoto kurzu je poskytnout obecné znalosti v aplikaci metod strojového učení v praxi. Pomocí programovacího jazyka Python a jeho různých knihoven a na základě množství praktických příkladů tento kurz učí, jak používat nejdůležitější stavební bloky strojového učení, jak se rozhodovat o datovém modelování, interpretovat výstupy algoritmy a ověřovat výsledky.

Naším cílem je poskytnout vám dovednosti, abyste rozuměli a používali nejzákladnější nástroje z Machine Learning sady nástrojů s jistotou a vyhnuli se běžným nástrahám aplikací Data Sciences.

Tato instruktorem vedena, živá školení v České republice (online nebo na místě) je určená síťovým inženýrům, kteří chtějí spravovat, řídit a návrh počítačových sítí pomocí Pythonu.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizovat a využívat Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet a pyntc pro síťovou automatizaci s Pythonem.
• Ovládat vícevláknovost a víceprouvodovost ve síťové automatizaci.
• Používat GNS3 a Python pro síťové programování.

Tento kurz s vedení instruktora (online nebo prezenčně) v České republice je určen pro obchodní profesionály a datové analytiky s pokročilými znalostmi Pythonu, kteří chtějí aplikovat Python na automatizaci pracovních postupů, analýzu obchodních dat a generování dynamických reportů založených na Exceli.

Tento kurz je určen pro ty, kteří se chtějí naučit programovací jazyk Python. Důraz je kladen na jazyk Python, základní knihovny a také na výběr nejlepších a nejužitečnějších knihoven vyvinutých komunitou Python. Python pohání podniky a je používán vědci po celém světě – je to jeden z nejpopulárnějších programovacích jazyků.

V tomto instruktorem vedeném živém školení na České republice se účastníci naučí nejrelevantnější a nejoblíbenější strojové učení v Pythonu, zatímco budou budovat řadu ukázkových aplikací obsahujících obrázky, hudbu, text a finanční data.

Konec tohoto školení se účastníci budou schopni:

• Implementovat algoritmy a techniky strojového učení pro řešení složitých problémů.
• Používat hluboké učení a poloznačované učení v aplikacích zahrnujících obrázky, hudbu, text a finanční data.
• Vyčerpat potenciál Pythonových algoritmů do plna.
• Používat knihovny a balíčky jako NumPy a Theano.