CANN SDK pro počítačové vidění a kanály NLP Počítačový Kurz
CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) poskytuje výkonné nástroje pro nasazení a optimalizaci real-time AI aplikací v oblasti počítačového vidění a NLP, zejména na Huawei Ascend hardwaru.
Tuto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé AI praktiky, kteří chtějí sestavit, nasadit a optimalizovat modely vidění a jazyka pomocí CANN SDK pro produkční případy použití.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nasadit a optimalizovat modely CV a NLP pomocí CANN a AscendCL.
- Použít nástroje CANN k převodu modelů a jejich integraci do aktivních kanálů.
- Optimalizovat výkonnost inferencí pro úlohy jako je detekce, klasifikace a analýza názorů.
- Sestavit real-time kanály CV/NLP pro nasazení na hraničních zařízeních nebo v cloudu.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a demonstrace.
- Praktické cvičení s nasazením modelů a profilací výkonu.
- Návrh aktivních kanálů pomocí reálných případů použití CV a NLP.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení se s námi, prosím, obraťte pro domluvu.
Návrh Školení
Úvod do nasazení CV/NLP pomocí CANN
- Životní cyklus AI modelu od tréninku po nasazení
- Klíčové aspekty výkonu pro real-time CV a NLP
- Přehled nástrojů CANN SDK a jejich roli při integraci modelů
Příprava modelů CV a NLP
- Exportování modelů z PyTorch, TensorFlow a MindSpore
- Zpracování vstupů/výstupů modelů pro úlohy s obrázky a texty
- Použití ATC k převodu modelů do formátu OM
Nasazení inferenčních kanálů s AscendCL
- Spouštění inferencí CV/NLP pomocí API AscendCL
- Předzpracování kanálů: změna velikosti obrázků, tokenizace, normalizace
- Postzpracování: oblasti zájmu, skóre klasifikace, textový výstup
Techniky optimalizace výkonu
- Profilování modelů CV a NLP pomocí nástrojů CANN
- Snížení latence s použitím mixované přesnosti a optimalizací dávek
- Správa paměti a výpočetních prostředků pro úlohy se streamováním dat
Případy použití počítačového vidění
- Případová studie: detekce objektů pro inteligentní bezpečnostní systémy
- Případová studie: vizuální kontrola kvality v těživě
- Sestavování aktivních kanálů analýzy videa na Ascend 310
Případy použití NLP
- Případová studie: analýza názorů a detekce úmyslu
- Případová studie: klasifikace a shrnutí dokumentů
- Real-time integrace NLP s REST API a zasílání zpráv
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Znalost hlubokého učení pro počítačové vidění nebo NLP
- Zkušenosti s Pythonem a AI rámci jako TensorFlow, PyTorch nebo MindSpore
- Základní znalost nasazení modelů nebo pracovních postupů inferencí
Cílová skupina
- Praktikující počítačového vidění a NLP pracující s platformou Huawei’s Ascend
- Datoví vědci a AI inženýři vyvíjející real-time modely vnímání
- Vývojáři integrující CANN kanály v těživě, bezpečnostním dohledu nebo analýze médií
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
CANN SDK pro počítačové vidění a kanály NLP Počítačový Kurz - Rezervace
CANN SDK pro počítačové vidění a kanály NLP Počítačový Kurz - Dotaz
CANN SDK pro počítačové vidění a kanály NLP - Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Pokročilé LangGraph: Optimalizace, Ladicí Techniky a Monitorování Komplexních Grafů
35 HodinyLangGraph je framework pro vytváření stavových aplikací LLM s více aktéry jako složitelných grafů se stálým stavem a kontrolou spuštění.
Toto instruktorovo řízené živé školení (online nebo na místní lokalitě) je určeno pokročilým inženýrům platformy AI, DevOps pro AI a architektům ML, kteří chtějí optimalizovat, ladit, monitorovat a provozovat výrobní systémy LangGraph.
Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:
- Návrh a optimalizace komplexních topologií LangGraphu pro rychlost, náklady a škálovatelnost.
- Inženýrství spolehlivosti s opakováním, časovými limity, idempotentností a obnovením na základě kontrolních bodů.
- Ladení a stopování provádění grafů, inspekce stavu a systematické reprodukování výrobních problémů.
- Nastavení grafů s protokoly, metrikami a stopami, nasazení do produkčního prostředí a monitorování SLA a nákladů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Velké množství cvičení a praxe.
- Ruční implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro domluvu.
Building Coding Agents with Devstral: From Agent Design to Tooling
14 HodinyDevstral je open-source rámec navržený pro sestavování a spouštění kódovacích agentů, které mohou interagovat s kódotisky, vývojářskými nástroji a API za účelem zlepšení produktivity inženýrů.
Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé ML inženýry, týmy pro vývojářské nástroje a SREs, kteří chtějí navrhnout, implementovat a optimalizovat kódovací agenty pomocí Devstral.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavit a nakonfigurovat Devstral pro vývoj kódovacích agentů.
- Navrhnout agenty pro průzkum a modifikaci kódotiků.
- Zintegrovat kódovací agenty s vývojářskými nástroji a API.
- Implementovat osvědčené postupy pro bezpečné a efektivní nasazení agentů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Množství cvičení a praktické práce.
- Přímo na místě implementace v live-lab prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás k uspořádání.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning a Governance with Devstral & Mistral Models
14 HodinyDevstral a Mistral modely jsou otevřené AI technologie navržené pro flexibilní nasazení, jemnou úpravu (fine-tuning) a škálovatelnou integraci.
Toto vedení instruktorem živé školení (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým až pokročilým inženýrům ML, týmům platformy a výzkumným inženýrům, kteří se chtějí sami hostit, jemně upravovat (fine-tuning) a řídit modely Mistral a Devstral ve výrobních prostředích.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavit a nakonfigurovat samostatně hostované prostředí pro modely Mistral a Devstral.
- Použít techniky jemné úpravy (fine-tuning) pro výkonnost specifickou pro doménu.
- Implementovat verze, monitorování a řízení životního cyklu.
- Zajišťovat bezpečnost, dodržování předpisů a zodpovědné používání otevřených modelů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Praktické cvičení v samostatném hostování a jemné úpravě (fine-tuning).
- Implementace správy a monitorovacích potoků v živé laboratoři.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení tohoto kurzu, prosím kontaktujte nás pro uspořádání.
Rozvoj AI Rozpoznávání Obličejů pro Poldy
21 HodinyTento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro začátečnické personál kriminální policie, kteří chtějí přejít z ručního tvářového kreslení k použití nástrojů umělé inteligence pro vyvíjení systémů rozpoznávání tváří.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům umělé inteligence a strojového učení.
- Získat základní znalosti o digitálním zpracování obrazu a jeho aplikaci v rozpoznávání tváří.
- Rozvíjet dovednosti ve využívání nástrojů a rámčových architektur umělé inteligence pro vytvoření modelů rozpoznávání tváří.
- Získejte praktické zkušenosti s vytvářením, tréninkem a testováním systémů rozpoznávání tváří.
- Porozumět etickým aspektům a nejlepším postupům při použití technologií rozpoznávání tváří.
Fiji: Úvod do vědeckého zpracování obrazu
21 HodinyFiji je výkonný open-source balíček pro zpracování obrazu, který obsahuje ImageJ (program určený pro vědecké vícedimenzionální obrazy) spolu s komplexní sadou pluginů pro vědeckou analýzu obrazu.
Při tomto tréninku vedeném instruktaží si účastníci osvojí, jak využít distribuci Fiji a její základní program ImageJ k vytvoření robustních aplikací pro analýzu obrazu.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Používat pokročilé programovací funkce a softwarové komponenty Fiji k rozšíření možností ImageJ
- Sestavovat velké 3D obrazy z překrývajících se dlaždic
- Automatizovat aktualizaci instalace Fiji při spuštění pomocí integrovaného systému aktualizací
- Vybrat si z široké škály skriptovacích jazyků pro vývoj vlastních řešení analýzy obrazu
- Využívat výkonné knihovny Fiji, jako je ImgLib, k efektivnímu zpracování velkých souborů bioobrazů
- Nasazovat aplikace a efektivně spolupracovat s ostatními vědci na podobných projektech
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuze
- Obfrostné cvičení a praktické aplikace
- Praktické nasazení v prostředí živého laboratorního tréninku
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Požadujete-li přizpůsobenou školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím pro dohodnutí.
Fiji: Zpracování obrazu pro biotechnologii a toxikologii
14 HodinyToto školitelovo prováděné živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající až středně pokročilé výzkumníky a laboratorní pracovníky, kteří chtějí zpracovávat a analyzovat obrazy související s histologickými tkáními, krvekапу, řasami a jinými biologickými vzorky.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pohybovat se v rozhraní Fiji a využívat základní funkce ImageJ.
- Předzpracovat a vylepšit vědecké obrazy pro lepší analýzu.
- Analyzovat obrazy kvantitativně, včetně počítání buněk a měření ploch.
- Automatizovat opakující se úkoly pomocí makroů a doplňků.
- Přizpůsobit pracovní postupy pro specifické potřeby analýzy obrazů v biologickém výzkumu.
Aplikace LangGraph v financích
35 HodinyLangGraph je rámec pro vývoj stavy-souvisejících, víceaktníkových aplikací LLM jako složitelných grafů s trvalým stavem a kontrolou provádění.
Toto instruktorově vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé a pokročilé odborníky, kteří chtějí navrhnout, implementovat a provozovat řešení založená na LangGraphu v oblasti financí s vhodnou správou, vizibilitou a souladem se standardy.
Koncové cíle školení:
- Návrh finance-specifických pracovních postupů LangGraphu v souladu s požadavky na regulaci a audit.
- Integrace standardů finančních dat a ontologií do stavu grafu a nástrojů.
- Implementace spolehlivosti, bezpečnosti a kontroly s člověkem v cyklu pro kritické procesy.
- Nasazení, monitorování a optimalizace systémů LangGraphu pro výkon, náklady a SLA (Service Level Agreements).
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Mnoho cvičení a praxe.
- Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro požadavek na individualizované školení tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro uspořádání.
Základy LangGraph: Grafové řízení LLM a řetězení
14 HodinyLangGraph je rámec pro vytváření aplikací LLM s grafovou strukturou, které podporují plánování, větvení, používání nástrojů, paměť a kontrolovanou execuci.
Tento kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro začátečníky – vývojáře, tvůrce promptů a pracovníky s daty, kteří se chtějí naučit navrhovat a budovat spolehlivé vícekrokové pracovní postupy LLM pomocí LangGraph.
Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Vysvětlit základní koncepty LangGraph (uzly, hrany, stav) a kdy je použít.
- Tvořit řetězce promptů, které umožňují větvení, volání nástrojů a udržování kontextu.
- Integrovat vyhledávání (retrieval) a externí API do pracovních postupů založených na grafech.
- Testovat, ladit a vyhodnocovat aplikace LangGraph s ohledem na spolehlivost a bezpečnost.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a vedená diskuse.
- Cvičení a přehled kódu v sandboxovém prostředí s doprovodem instruktora.
- Scénářové úlohy zaměřené na design, testování a vyhodnocování.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobený training pro tento kurz nás prosím kontaktujte.
LangGraph v Zdravotnictví: Orchestrace Pracovních Postupů pro Ochranné Prostředí
35 HodinyLangGraph umožňuje stavy s více aktéry podporovanými LLM s přesnou kontrolou cest provádění a udržováním stavu. V zdravotnictví jsou tyto schopnosti klíčové pro shodu se standardy, interoperabilitu a vytváření systémů podpory rozhodování, které odpovídají medicínským pracovním postupům.
Toto instruktážně vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno profesionálům střední a pokročilé úrovně, kteří chtějí navrhnout, implementovat a spravovat zdravotnická řešení založená na LangGraphu, zároveň řešíme regulativní, etické a provozní výzvy.
Koncepci školení budou účastníci schopni:
- Návrh pracovních postupů LangGraphu pro zdravotnictví s ohledem na shodu se standardy a průzkumnost.
- Připojení aplikací LangGraphu k medicínským ontologiím a standartám (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Využití nejlepších postupů pro spolehlivost, průzkumnost a vysvětlitelnost ve citlivých prostředích.
- Nasazení, monitorování a ověření aplikací LangGraphu v produkčních prostředích zdravotnictví.
Formát kurzu
- Vzájemná přednáška a diskuse.
- Praktické cvičení s reálnými případovými studiemi.
- Praxe implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu nás kontaktujte pro uspořádání.
LangGraph pro právní aplikace
35 HodinyLangGraph je rámec pro vytváření stavových, vícesubjektových LLM aplikací jako sestavitelné grafy s trvalým stavem a přesnou kontrolou nad spuštěním.
Toto instruktorem vedené řízené školení (online nebo prezenční) je určeno středně pokročilým až pokročilým profesionálům, kteří chtějí navrhovat, implementovat a provozovat právní řešení založená na LangGraph s nezbytnými kontrolami souladu, trasovatelnosti a správy.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Návrh právních LangGraph pracovních postupů, které zachovávají auditabilitu a soulad.
- Integrace právních ontologií a standardů dokumentů do grafu stavu a zpracování.
- Implementace ochranných opatření, schválení s lidskou kontrolou a trasovatelné rozhodovací cesty.
- Nasazení, monitorování a udržování LangGraph služeb v produkčním prostředí s možností pozorování a kontroly nákladů.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praktické praxe.
- Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení se obraťte, prosím, na nás pro uspořádání.
Vytváření dynamických pracovních postupů pomocí LangGraph a agentů LLM
14 HodinyLangGraph je rámec pro vytváření pracovních postupů LLM v grafové struktuře, které podporují rozvětvení, používání nástrojů, paměť a řízenou exekuci.
Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo v místě) je určeno inženýrům a produktovým týmům střední úrovně, kteří se chtějí naučit kombinovat logiku grafů LangGraph s cykly agentů LLM za účelem tvorby dynamických aplikací s kontextovým vědomím, jako jsou agentů pro zákaznickou podporu, rozhodovací stromy a systémy pro vyhledávání informací.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Navrhnout grafy založené pracovní postupy, které koordinují agenty LLM, nástroje a paměť.
- Implementovat podmíněné směrování, opakování a záložní řešení pro robustní exekuci.
- Integrovat retrieval (vyhledávání dokumentů), API a strukturované výstupy do cyklů agentů.
- Hodnotit, monitorovat a upevňovat chování agentů pro spolehlivost a bezpečnost.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a vedená diskuze.
- Vedené laboratorní cvičení a procházení kódu v sandboxovém prostředí.
- Scenario-based designové úkoly a recenzní řízení.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás.
LangGraph pro marketingovou automatizaci
14 HodinyLangGraph je grafový orchestracevní rámec, který umožňuje podmíněné, vícesložkové pracovní postupy LLM a nástrojů, což je ideální pro automatizaci a personalizaci obsahových kanálů.
Tato instruktorem vedená, živá školení (online nebo na místě) je určena středně pokročilým marketingovým pracovníkům, strategům obsahu a vývojářům automatizace, kteří chtějí implementovat dynamické, s možností rozvětvení e-mailové kampaně a obsahové kanály pomocí LangGraph.
Konec tohoto školení budou účastníci schopni:
- Návrh grafově strukturovaného obsahu a e-mailových pracovních postupů s podmínkovou logikou.
- Integrace LLM, API a zdrojů dat pro automatizovanou personalizaci.
- Správa stavu, paměti a kontextu v rámci vícesložkových kampaní.
- Posouzení, monitorování a optimalizace výkonu pracovního postupu a výsledků doručení.
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a skupinové diskuse.
- Praktické laboratoře implementující e-mailové pracovní postupy a obsahové kanály.
- Scénářové cvičení na personalizaci, segmentaci a rozvětvenou logiku.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte.
Le Chat Enterprise: Soukromé ChatOps, integrace a administrační řízení
14 HodinyLe Chat Enterprise je soukromé řešení pro ChatOps, které poskytuje bezpečné, přizpůsobitelné a řízené konverzační AI schopnosti pro organizace s podporou RBAC, SSO, konektérů a integrací podnikových aplikací.
Tato instruktorem vedená živá školení (on-line nebo na místě) je určena pro středně pokročilé manažery produktů, IT vedoucí, řešení inženýrů a týmů zabezpečení/souladu, kteří chtějí nasazovat, konfigurovat a spravovat Le Chat Enterprise v podnikových prostředích.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavit a nakonfigurovat Le Chat Enterprise pro bezpečné nasazení.
- Povolit RBAC, SSO a ovládací prvky řízené souladem.
- Integrovat Le Chat s podnikovými aplikacemi a datovými úložišti.
- Naprojektovat a implementovat pravidla pro správu a administraci ChatOps.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Mnoho cvičení a praktické praxe.
- Rukouvedená implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás pro vyjednání.
Python a hluboké učení s OpenCV 4
14 HodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na softwarové inženýry, kteří chtějí programovat v Python s OpenCV 4 pro hluboké učení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Zobrazte, načtěte a klasifikujte obrázky a videa pomocí OpenCV 4.
- Implementujte hluboké učení v OpenCV 4 pomocí TensorFlow a Keras.
- Spouštějte modely hlubokého učení a generujte působivé zprávy z obrázků a videí.
Vision Builder pro Automatické Kontroly
35 HodinyTento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky, kteří chtějí použít Vision Builder AI ke konstrukci, implementaci a optimalizaci automatických inspekčních systémů pro procesy SMT (Surface-Mount Technology).
Konec kurzu budou účastníci schopni:
- Nastavit a nakonfigurovat automatické inspekce pomocí Vision Builder AI.
- Získat a předzpracovat vysokokvalitní obrázky pro analýzu.
- Implementovat logická rozhodnutí pro detekci vad a validaci procesu.
- Vytvářet inspekční zprávy a optimalizovat výkon systému.